以環境因素與活動層級資料評選異常流程(1/2)

高效的時間管理是一個成功企業重要的特徵之一，對大多數的企業而言，它也是一個必須時時 精進與改善的議題。在企業每日營運活動中，異常流程會破壞整體的協同性與敏捷性，甚至會導致 重大的損失。優秀的管理者必須能不斷地找出潛在的異常流程，提前做出預防性的動作以避免發生 不正確的流程。過去以資訊系統log資料發掘異常流程的研究通常是以找尋活動順序異常為主。本研究第一年擬 以活動層級時間，包括執行時間(execution)、傳遞時間(transmission)、等待時間(queuing)以及延遲時 間(procrastination)來判斷異常現象。搭配k-Nearest Neighbor演算法，偵測出企業營運流程中異常的流程。這些活動層級的時間會受到代理人如業務人員、生管人員、客戶及其他因素影響。這些影響流程 運作的環境訊息(contextual information)本研究第二年擬用模糊集合論的歸屬函數(membership functions)呈現出來，並用以校正活動層級的時間，更精准地找出異常流程。本研究已取得一家使用ERP系統的中型廠商同意，可取得其一年的流程資訊。這些資料將被用來 找尋異常流程，所找出異常流程將會與企業中的資深主管確認是否真為異常，以判斷演算法正確性， 並協助企業改善流成。