Abstract:
Ha muito se trata da necessidade de melhoramento na competitividade dos estaleiros da industria brasileira de construção naval em relação a concorrentes no ambito da industria internacional. Em grande parte, a baixa eficiência verificada neste setor da industria se da pela baixa priorização do emprego tecnologico para metodologias automatizadas para controle e diagnostico de processos de construção, por exemplo. Neste contexto, a mineração de processos vem sendo consolidada como soluções para descoberta de modelos, analise de conformidade e melhoramento de processos. Contudo, estas atividades nao são triviais, tendo como principal problematica a qualidade dos dados contidos nos logs de eventos. Este trabalho propoe uma metodologia para melhoramento de qualidade em logs de eventos originalmente caracterizados pela baixa granularidade das atividades nos aspectos quantitativos e temporal atraves do emprego de distribuições de probabilidades com a implementação de um novo software capaz de sintetizar um novo log de eventos, entao livre de tais problematicas de qualidade. Foi realizado um estudo de caso em estaleiro da industria brasileira, onde foram possibilitados experimentos de descoberta de modelos de processos com algoritmos livres e proprietarios, bem como a utilização de uma ferramenta de animação para detecção de gargalos no processo. Estes testes foram realizados com base no log de eventos original, provido pelo estaleiro e tambem sobre o log de eventos sintetico, gerado pelo software de simulação, para fins de validação da abordagem. Os resultados mostraram sucesso ao revelar a fragmentação oculta das atividades, possibilitando a descoberta de modelos fidedignos e abrindo precedente a trabalhos futuros.
The need for improvement in the competitiveness on the Brazilian shipbuilding in-
dustry’s shipyards, in relation to its competitors from abroad, is not a novice issue. The
low efficiency that can be verified in this section of the national industry is greatly caused
by the low prioritization of technological usage in automated methodologies for control-
ling and diagnosing the aseembly process, for example. In that context, process mining
has been consolidated as the solution for discovering models, conformance analysis and
enhancement of business processes. However, such activities are far from trivial oftenly
facing log event data quality issues. This work proposes a novice methodology for the
improvement of data quality in event logs that are originaly described as ungranular in
the quantitative and temporal aspects, by using probability distributions with a new soft-
ware implementation that is capable of synthesising a new event log, which is then free of
such quality problematics. A case study has been performed in a shipyard from whithin
the Brazilian industry, where various process discovery experiments have been executed
with both free and proprietary algorithms. Also, a process model animation tool has been
applied for bottleneck detection purposes. Such experiments were conducted based on he
original event log that was provided by the shipyard’s administration office and also on
the event log that has been generated by the simulation software, for validating the pre-
sented approach. The results showed success in revealing the hidden fragmentation in the
activities, enabling the discovery of trustworthy process models and opening precedents
for future work.
