論文の概要: Using Process Mining to Improve Digital Service Delivery
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.05869v1
- Date: Fri, 23 Aug 2024 15:28:47 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-09-15 05:31:27.771557
- Title: Using Process Mining to Improve Digital Service Delivery
- Title（参考訳）: プロセスマイニングを使ってディジタルサービスデリバリを改善する
- Authors: Jacques Trottier, William Van Woensel, Xiaoyang Wang, Kavya Mallur, Najah El-Gharib, Daniel Amyot,
- Abstract要約: カナダ政府における人事安全検査のためのプロセスマイニング(PM)の事例研究について述べる。
私たちは顧客(プロセス時間)と組織(コスト)の観点から考えます。
介入前分析では、初期ボトルネックを指摘し、介入後の分析では、介入の影響と改善のための残りの領域を特定した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.987116048422597
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: We present a case study of Process Mining (PM) for personnel security screening in the Canadian government. We consider customer (process time) and organizational (cost) perspectives. Furthermore, in contrast to most published case studies, we assess the full process improvement lifecycle: pre-intervention analyses pointed out initial bottlenecks, and post-intervention analyses identified the intervention impact and remaining areas for improvement. Using PM techniques, we identified frequent exceptional scenarios (e.g., applications requiring amendment), time-intensive loops (e.g., employees forgetting tasks), and resource allocation issues (e.g., involvement of non-security personnel). Subsequent process improvement interventions, implemented using a flexible low-code digital platform, reduced security briefing times from around 7 days to 46 hours, and overall process time from around 31 days to 26 days, on average. From a cost perspective, the involvement of hiring managers and security screening officers was significantly reduced. These results demonstrate how PM can become part of a broader digital transformation framework to improve public service delivery. The success of these interventions motivated subsequent government PM projects, and inspired a PM methodology, currently under development, for use in large organizational contexts such as governments.
- Abstract（参考訳）: カナダ政府における人事安全検査のためのプロセスマイニング(PM)の事例研究について述べる。
私たちは顧客(プロセス時間)と組織(コスト)の観点から考えます。
さらに,ほとんどのケーススタディとは対照的に,介入前分析では初期ボトルネックが指摘され,介入後の分析では介入の影響と改善のための残りの領域が特定された。
PM手法を用いることで、しばしば例外的なシナリオ(修正を要するアプリケーションなど)、時間集約ループ(タスクを忘れる従業員など)、リソース割り当て問題(非セキュリティ担当者の関与など)を特定した。
その後のプロセス改善の介入は、フレキシブルなローコードデジタルプラットフォームを使用して実施され、セキュリティブリーフィング時間を約7日から46時間に短縮し、プロセス全体の時間を平均31日から26日に短縮した。
コストの観点からは、採用マネージャとセキュリティスクリーニングオフィサーの関与が大幅に削減された。
これらの結果は、PMがパブリックサービスデリバリを改善するために、より広範なデジタルトランスフォーメーションフレームワークの一部になる方法を示している。
これらの介入の成功は、その後の政府のPMプロジェクトへの動機付けとなり、現在開発中のPM方法論に刺激を与え、政府のような大規模な組織的文脈での使用を可能にした。
関連論文リスト
- Rewarding Progress: Scaling Automated Process Verifiers for LLM Reasoning [90.23629291067763]
大規模言語モデルにおける推論を改善するための有望なアプローチは、プロセス報酬モデル(PRM)を使用することである。
PRMは多段階の推論トレースの各ステップでフィードバックを提供し、結果報酬モデル(ORM)よりも信用割当を改善する可能性がある。
PRMに対して探索を行ったり、強化学習(RL)の報酬として使ったりすることで、基本方針を改善するために、「プロセス報酬をどう設計すべきか?」と質問する。
理論的には,良質なプロデューサの集合を特徴付けるとともに,このようなプロデューサからのプロセス報酬の最適化が,テスト時間探索やオンラインRLの探索を改善することを示す。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-10-10T17:31:23Z) - Multimodal video analysis for crowd anomaly detection using open access tourism cameras [76.93566452564627]
マルチモーダル手法を用いて,映像形式から時系列形式の情報抽出による群集異常の検出を提案する。
この手法がモレラのTurisme Comunitat Valencianaのウェブカメラに応用されたことにより、優れた成果が得られた。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-05-21T11:56:01Z) - Using Reinforcement Learning to Optimize Responses in Care Processes: A
Case Study on Aggression Incidents [0.8158530638728501]
ケアプロセスからイベントデータを用いてマルコフ決定プロセスのトレーニングを行う。
目標は、顧客が何らかの攻撃的な行動を見せているとき、スタッフに最適なポリシーを見つけることである。
その結果、これらのアルゴリズムから導出されたポリシーは、現在使われている最も頻繁なアクションと類似していることが判明した。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-10-02T08:43:29Z) - Leveraging Large Language Models for Topic Classification in the Domain
of Public Affairs [65.9077733300329]
大規模言語モデル (LLM) は公務員文書の分析を大幅に強化する可能性を秘めている。
LLMは、公共の分野など、ドメイン固有のドキュメントを処理するのに非常に役立ちます。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-06-05T13:35:01Z) - Web-based Management Information System of Cases Filed with the National
Labor Relations Commission [0.0]
本研究は,NLRC RAB IV(National Labor Relations Commission Regional Arbitration Branch No. IV, NLRC RAB IV, NLRC RAB IV, NLRC RAB IV, NLRC RAB IV, NLRC RAB IV, NLRC RAB IV, NLRC RAB IV, NLRC RAB IV, NLRC RAB IV, NLRC RAB IV)の日々の業務と課題について考察した。
このプロジェクトで活用される研究手法は、記述的開発アプローチであった。
このシステムでは, 訴状, シングルエントリーアプローチ(SEnA), 労働事例, 報告生成の管理について検討した。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-11-23T06:30:01Z) - Robotic Process Automation Using Process Mining $\unicode{x2013}$ A
Systematic Literature Review [0.7252027234425332]
本稿では, プロセスマイニングの適用性を評価し, RPAの実装を加速し, 改善することを目的とする。
ソフトウェアロボットで自動化可能なプロセスを理解するために,PM技術を用いた手法の体系的検討を行った。
この領域における出版物の数は着実に増加しており、特に2022年にはPMとRPAの併用への関心が高まっている。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-04-02T03:13:17Z) - Inverse Online Learning: Understanding Non-Stationary and Reactionary
Policies [79.60322329952453]
エージェントが意思決定を行う方法の解釈可能な表現を開発する方法を示す。
一連の軌跡に基づく意思決定プロセスを理解することにより,このオンライン学習問題に対して,政策推論問題を逆問題とみなした。
本稿では、エージェントがそれらを更新するプロセスと並行して、その影響を遡及的に推定する実用的なアルゴリズムを提案する。
UNOSの臓器提供受諾決定の分析に応用することで、我々のアプローチは意思決定プロセスを管理する要因や時間とともにどのように変化するかに、貴重な洞察をもたらすことができることを実証する。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-03-14T17:40:42Z) - Prescriptive Process Monitoring: Quo Vadis? [64.39761523935613]
本論文はシステム文献レビュー(SLR)を通して,本分野における既存手法について考察する。
SLRは今後の研究の課題や分野に関する洞察を提供し、規範的なプロセス監視手法の有用性と適用性を高めることができる。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-12-03T08:06:24Z) - Estimating Effectiveness of Identifying Human Trafficking via Data
Envelopment Analysis [0.0]
ラヴ・ジャスティス・インターナショナル (Love Justice International, LJI) はネパールとインドの境界付近で長年にわたり交通監視を行っているNGOである。
我々は,データ包絡分析(DEA)を用いて,LJIの意思決定者がこれらの局の性能を評価するのを支援するシステムを開発した。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-12-09T17:06:50Z) - On the Composition of the Long Tail of Business Processes: Implications
from a Process Mining Study [0.0]
ディジタルトランスフォーメーション(Digital transformation)は、企業に対して、現在の顧客ニーズを満たすためのプロセスの再考を迫る。BPM(Business Process Management)は、この変革を構造化し、対処する手段を提供する。
BPMに対するほとんどのアプローチは、複雑さとリソースの制限のために、一度に最適化できるプロセスの数を制限する。
この欠点を調査すると、ビジネスプロセスの長い尾根の概念は、重要なプロセスを集中的に管理すると同時に、実行場所にあるプロセスの大部分を漸進的に改善するハイブリッドなアプローチを示唆します。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-11-26T09:04:15Z) - Provably Good Batch Reinforcement Learning Without Great Exploration [51.51462608429621]
バッチ強化学習(RL)は、RLアルゴリズムを多くの高利得タスクに適用するために重要である。
最近のアルゴリズムは将来性を示しているが、期待された結果に対して過度に楽観的である。
より保守的な更新を行うため、ベルマンの最適性と評価のバックアップに小さな修正を加えることで、はるかに強力な保証が得られることを示す。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-07-16T09:25:54Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。