Various organizational factors effect successful implementation of IT enabled business transformation. Among them, the most critical success factor is deemed to overcoming change management problem. Lots of studies have been made on implementation methodologies and business process formalizations to encourage organizational members to accept new business process changes. However, the logic of process redesign still depends on qualitative problem solving techniques mostly depending on basically human intuition such as brainstorming, cause-and-effect analysis, and so on. In this paper, we develop algorithmic procedure applicable to designing various business process changes such as process automation, business process resequencing, and more radical process integration. The framework is employed from dynamic programming approach in the literature, which is based on the decision making paradigm of organizations to abstract business processes as quantitative decision models. As such, our research can fill the gap of limited development of theory based analytic methodologies for business process design, by providing objective rationale to reach the consensus among the organizational members including senior management.
The Business Process Management System(BPMS) has received more attentions as companies increasingly realize the importance of business processes. However, traditional BPMS has focused mainly on correct modeling and exact automation of process flow, and paid little attention to the achievement of final goals of improving process efficiency and innovating processes. BPMS usually generates enormous amounts of log data during and after execution of processes, where numerous meaningful rules and patterns are hidden. In the present study we employ the data mining technique to find out useful knowledge from the complicated process log data. A data model and a system framework for process mining are provided to help understand the existing BPMS. Experiments with the simulated data demonstrate the effectiveness of the model and the framework.
In order to increase extensibility and reusability of business components, the variable things need to be analyzed from the analysis phase and identified as components. In this paper, we propose a rule-based analysis pattern, which can effectively extract object-based main concepts from a variable business process in the analysis phase and identify a variable business component by applying the pattern to the UML Components development process. It can make analysis artifacts consistent and readable for analysts with different level of knowledge and experience to apply the pattern to analysis of rule-based variable business processes. And also, variable business components can be easily identified by applying the pattern to the UML Components development process. In order to prove the feasibility of the pattern, we have applied the pattern the deposit and import/export subsystem of the banking domain. According to our experience, we can make the same business conceptual models between the deposit and import/export subsystem due to the main concepts suggested by the pattern and effectively identify a variable business components in the UML Components development process.
Journal of Korean Institute of Industrial Engineers
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v.33
no.1
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pp.99-109
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2007
To realize process-driven management, so many companies have been launching business process managementsystems. Business process is collection of standardized and structured tasks inducing value creation of acompany. Moreover, it is recognized as one of significant intangible business assets to achieve competitiveadvantages. This research introduces a novel approach of workflow process analysis, which has more and moresignificance as process-aware information systems are spreading widely into a lot of companies, In this paper, amethodology of workflow clustering based on process similarity has been proposed. The purpose of workflowclustering is to analyze accumulated process definitions in order to assist design of new processes andimprovement of existing ones. The proposed methodology exploits measures of structural similarity of workflowprocesses.The methodology has been experimented with synthetic process models for illustrating the implicationofworkflow clustering.
Proceedings of the Korean Society for Quality Management Conference
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2010.04a
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pp.226-234
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2010
In this thesis, we present process that remove mistake of data before statistical analysis. If field data which is not simple examination about validity of data, we cannot believe analyzed statistics information. As statistical analysis information is produced based on data to be input in statistical analysis process, the data to be input should be free of error. In this paper, we study the application of statistical analysis road map that can enhance application on site by organizing basic theory and approaching on initial data exploratory phase, essential step before conducting statistical analysis. Therefore, access to statistical analysis can be enhanced and reliability on result of analysis can be secured by conducting correct statistical analysis.
Recently, studies about process mining for creating and analyzing business process models from log data have received much attention from BPM (Business Process Management) researchers. Process mining is a kind of method that extracts meaningful information and hidden rules from the event log of enterprise information systems such as ERP and BPM. In this paper, repair processes of electronic devices are analyzed using ProM which is a process mining tool. And based on the analysis of repair processes, the method for finding major failure patterns is proposed by multi-dimensional data analysis beyond simple statistics. By using the proposed method, the reliability of electronic device can be increased by providing the identified failure patterns to design team.
Journal of Korean Society of Industrial and Systems Engineering
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v.38
no.1
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pp.101-109
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2015
This paper suggests a procedure to define business process improvement (BPI) projects with analysis results based on the cause-and-effect chain. The procedure developed in this paper focuses on eliminating root causes of business problems resulted from abnormal events occurred in business process executions. First, we develop three criteria used to make clusters of the root causes where a cluster of root causes will be eliminated together by a BPI project defined based on the cluster. Second, we develop a method to formulate desired expectations from the BPI project. Also, we suggest a method to calculate the relative importance of the BPI projects that help a BPI organization determine priorities of them. We illustrate the procedure and the methods with some examples for the domestic mail delivery process in the postal service industry.
Previous studies of business process analysis have analyzed various factors such as task, customer service, operator convenience, and execution time prediction. To accurately analyze these factors, it is effective to utilize actual historical data recorded in information systems. Process mining is a technique for analyzing various elements of a business process from event log data. In this case study, process mining was applied to the transaction data of a purchase agency to analyze the business process of their procurement process, the execution time, and the operators.
Proceedings of the Korean Operations and Management Science Society Conference
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1996.10a
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pp.113-116
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1996
Firms spend enormous efforts identifying current processes and understanding the related details before establishing new business processes in their business process redesign (BPR) projects. Considering excessive efforts required during the analysis phase and limited support to BPR projects, need for a better method is evident This article describes a method of modeling enterprise business processes bayed on common business forms. By identifying form operations and form field types, the proposed method provides redesign view on the information handling as well as the current process flows in the form of an Event-Process Chain (EPC) diagram.
Ha, Byung-Hyun;Seol, Hyeon-Ju;Bae, Joon-So;Park, Yong-Tae;Kang, Suk-Ho
IE interfaces
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v.16
no.spc
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pp.76-81
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2003
BPMS (Business Process Management Systems) is aninformation system that systematically supports designing, administrating, and improving the business processes. It can execute the business processes by assigning tasks to human or computer agents according to the predefined definitions of the processes. In this research we developed a task assignment algorithm that can maximize overall process efficiency under the limitation of agents' capacity. Since BPMS manipulates the formal and predictable business processes, we can analyze the processes using queuing theory to achieve overall process efficiency. We first transform the business processes into queuing network model in which the agents are considered as servers. After that, workloads of agents are calculated as server utilization and we can determine the task assignment policy by balancing the workloads. This will make the workloads of all agents be minimized, and the overall process efficiency is achieved in this way. Another application of the results can be capacity planning of agents in advance and business process optimization in reengineering context. We performed the simulation analysis to validate the results and also show the effectiveness of the algorithm by comparing with well known dispatching policies.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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