| 講演名 | 2023-01-19 ビジネスプロセス実行時における公平な人員の割り当て 江頭 那由多(茨城大), 堀田 大貴(茨城大), |
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| 抄録(和) | 近年，過去に実行されたビジネスプロセスのイベントログデータの分析をもとに，実行中のビジネスプロセスの作業効率を向上させる予測型プロセスモニタリングに関する研究が盛んに行われている．この技術は，タスクに対して最適な人的リソースを割り当てることで作業の効率化を図る手法に応用されている．しかし，このような研究は直近のタスクを最小時間で完了することに着目しており，ビジネスプロセスの長期的な改善に焦点を当てていない．本研究では，予測型ビジネスプロセスモニタリングの結果を，ビジネスプロセスの実行環境の改善につなげる手法を検討する．実行中のビジネスプロセスにおける将来のタスクに関する予測を用いて，タスクの実行に必要な人的リソースの割り当てをオンラインで最適化する．シミュレーションによって生成された病院のイベントログを用いた検証により，提案手法は目下の作業効率を犠牲に人的リソースの作業負荷を平準化できることが示された．生成された人的リソースの割り当ては，過負荷のリスクを最小化し，習熟効率やモチベーションを向上させると考えられる． |
| 抄録(英) | Predictive business process monitoring improves the work efficiency of a running business process based on the analysis of event log data of previously executed business processes. This technique has been applied to methods that improve work efficiency by allocating optimal human resources to tasks. However, such studies focus on the completion of the most recent task in the minimum time, and do not focus on the long-term improvement of business processes. In this study, we investigate a method to link the results of predictive business process monitoring to the improvement of the execution environment of business processes. Using predictions about future tasks in running business processes, we optimize online the allocation of human resources required to execute the tasks. Validation using simulation-generated hospital event logs shows that the proposed method is able to balance the workload of human resources at the expense of current work efficiency. The generated human resource assignments are expected to minimize the risk of overload and improve proficiency efficiency and motivation. |
| キーワード(和) | プロセスマイニング / 予測型プロセスモニタリング / 人員配置 / ジョブショップスケジューリング |
| キーワード(英) | process mining / predictive business process monitoring / resource allocation / job-shop scheduling |
| 資料番号 | KBSE2022-46 |
| 発行日 | 2023-01-12 (KBSE) |
| 研究会情報 | |
| 研究会 | KBSE |
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| 開催期間 | 2023/1/19(から2日開催) |
| 開催地（和） | ITビジネスプラザ武蔵(金沢) |
| 開催地（英） | |
| テーマ（和） | 一般，学生 |
| テーマ（英） | |
| 委員長氏名（和） | 猿渡 卓也(NTTデータ) |
| 委員長氏名（英） | Takuya Saruwatari(NTT Data) |
| 副委員長氏名（和） | 田辺 良則(鶴見大) |
| 副委員長氏名（英） | Yoshinori Tanabe(Tsurumi Univ.) |
| 幹事氏名（和） | 小島 英春(阪工大) / 柏 祐太郎(奈良先端大) |
| 幹事氏名（英） | Hideharu Kojima(Osaka Inst. of Tech.) / Yutaro Kashiwa(NAIST) |
| 幹事補佐氏名（和） | 青木 善貴(BIPROGY) / 堀田 大貴(茨城大) |
| 幹事補佐氏名（英） | Yoshitaka Aoki(BIPROGY) / Hiroki Horita(Ibaraki Univ.) |
| 講演論文情報詳細 | |
| 申込み研究会 | Technical Committee on Knowledge-Based Software Engineering |
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| 本文の言語 | JPN |
| タイトル（和） | ビジネスプロセス実行時における公平な人員の割り当て |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Fairness-aware human resource allocation for runtime business process |
| サブタイトル（和） | |
| キーワード(1)（和/英） | プロセスマイニング / process mining |
| キーワード(2)（和/英） | 予測型プロセスモニタリング / predictive business process monitoring |
| キーワード(3)（和/英） | 人員配置 / resource allocation |
| キーワード(4)（和/英） | ジョブショップスケジューリング / job-shop scheduling |
| 第 1 著者 氏名（和/英） | 江頭 那由多 / Nayuta Egashira |
| 第 1 著者 所属（和/英） | 茨城大学(略称：茨城大) Ibaraki University(略称：Ibaraki Univ.) |
| 第 2 著者 氏名（和/英） | 堀田 大貴 / Hiroki Horita |
| 第 2 著者 所属（和/英） | 茨城大学(略称：茨城大) Ibaraki University(略称：Ibaraki Univ.) |
| 発表年月日 | 2023-01-19 |
| 資料番号 | KBSE2022-46 |
| 巻番号（vol） | vol.122 |
| 号番号（no） | KBSE-345 |
| ページ範囲 | pp.19-24(KBSE), |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2023-01-12 (KBSE) |