Planlayın
Bu çalışma, iş akışı yönetiminde anormallik tespitini ele almaktadır. Dijitalleşmenin artmasıyla birlikte iş akışı yönetimi işletmelerde yaygın hale gelmiştir ve süreçlerin daha verimli yürütülmesini sağlamaktadır. İş akışı yönetimi sayesinde işletmeler, operasyonlarının akışlarını düzenleyerek ve planlara uygunluğunu gözlemleyerek verimliliklerini artırabilirler. Aynı zamanda, süreçlerde ortaya çıkan istenmeyen durumları ortadan kaldırmak için alternatif adımlar ve geçişler tasarlayarak iyileştirmelerde bulunabilirler.
Bu çalışmada, Next4biz BPM yazılımı üzerinde Isolation Forest algoritması kullanılarak anormallik tespiti yapılmıştır. Isolation Forest, düşük maliyetli ve zaman açısından verimli bir algoritma olup, anormal durumları tespit etmek için kullanılmaktadır. Çalışmada, Next4biz BPM sistemindeki bir operasyonun veri tabanında yer alan 46.038 adım analiz edilmiştir.
Çalışma kapsamında, iş akışlarındaki adım geçişlerinde anormalliklerin tespit edilmesi hedeflenmiştir. Isolation Forest algoritması, anormal değer oranı olarak farklı eşik değerleriyle (0.01, 0.05 ve 0.1) test edilmiştir ve elde edilen sonuçlar karşılaştırılmıştır. Sonuçlar, anomalilerin belirlenmesi açısından modelin başarılı olduğunu göstermektedir. Bu analiz, süreç optimizasyonu açısından işletmelerin iş akışlarını daha verimli hale getirmelerine katkı sağlamaktadır.
