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講演抄録/キーワード
講演名 2023-01-19 14:40
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
江頭那由多堀田大貴茨城大KBSE2022-46
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. 
(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 / / / /  
(英) process mining / predictive business process monitoring / resource allocation / job-shop scheduling / / / /  
文献情報 信学技報, vol. 122, no. 345, KBSE2022-46, pp. 19-24, 2023年1月.
資料番号 KBSE2022-46 
発行日 2023-01-12 (KBSE) 
ISSN Online edition: ISSN 2432-6380
著作権に
ついて
技術研究報告に掲載された論文の著作権は電子情報通信学会に帰属します.(許諾番号:10GA0019/12GB0052/13GB0056/17GB0034/18GB0034)
PDFダウンロード KBSE2022-46

研究会情報
研究会 KBSE  
開催期間 2023-01-19 - 2023-01-20 
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)  
講演論文情報の詳細
申込み研究会 KBSE 
会議コード 2023-01-KBSE 
本文の言語 日本語 
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(英)  
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  
キーワード(5)(和/英) /  
キーワード(6)(和/英) /  
キーワード(7)(和/英) /  
キーワード(8)(和/英) /  
第1著者 氏名(和/英/ヨミ) 江頭 那由多 / Nayuta Egashira / エガシラ ナユタ
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/ヨミ) 堀田 大貴 / Hiroki Horita / ホリタ ヒロキ
第2著者 所属(和/英) 茨城大学 (略称: 茨城大)
Ibaraki University (略称: Ibaraki Univ.)
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講演者 第1著者 
発表日時 2023-01-19 14:40:00 
発表時間 30分 
申込先研究会 KBSE 
資料番号 KBSE2022-46 
巻番号(vol) vol.122 
号番号(no) no.345 
ページ範囲 pp.19-24 
ページ数
発行日 2023-01-12 (KBSE) 


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