デッドライン分析は、終了していないリアルタイムのタイムラインでもデッドラインを過ぎることを予測できる重要な通知の基礎になれます。
作成されたプロジェクトは、プロセスが様々な状況の中でどう展開するか、各ステップが終了するまで時間がどのくらい要るかを表示する実際のデータを既に含むとします。プログラムは、タイムラインからの様々なパラメーターを想定しながらその動作をエミュレートすることを可能にします。したがって、明日または一週間後に終了するプロセスインスタンスのデータを含むリアルタイムのデータをアップロードする際、プログラムはそれらのタイムラインを処理中にチェックし、デッドラインを過ぎるかについて想定して、通知を発信します。
予測するアラートの構築
学習済みの予測するモデルを使用して、ある程度の精度で終了していないリアルタイムのプロセスインスタンスがデッドラインを過ぎるか予測し、それらのケースに関して通知するアラートを構築することができます。したがって、プロジェクトに新しいデータをアップロードするたびに、プログラムはタイムラインをスキャンして、プロセスインスタンスがまだ処理中でもタイムラインがデッドラインを過ぎる可能性がある場合には予測を発信します。
予測するアラートを作成する手順は大きく2つのステップに分けられます:
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将来の予測するアラートの基礎となるモデルを用意して、学習させます。
- 学習に必要なプロジェクトデータが十分あることを確認してください。
プロジェクトは、デッドラインによって定義されたタイムライン(開始イベントと予想されたイベントを両方取得している物)を少なくとも数千件含まなければなりません。
- デッドラインを構成して、左上のメニュを使用して保存します。
- モデルを学習します。
デッドラインのウィンドウにある学習セクションで開始ボタンをクリックします。しばらくしたら、プログラムは結果として予測するモデルを構築します。左下にあるをクリックしたら、処理状況を確認することができます。モデルが学習したら、バリデーションセットのために精度が異なるダイアグラムを表示するようになります。精度は、提供したデータからモデルが確実に学習できたかどうかを示します。最終的な精度としては最高の番号が選択されます。
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デッドラインの定義を使用してアラートを構成します。
ここでは、アラートを作成して、アラートが取得したモデルに基づくようにするための構成の調整を行います。
- アラートの作成と実行方法に記載されている手順を使用して基礎アラートを作成します。
- アラートがデッドラインに基づくように選択して、学習が実行された事前に保存されたデッドラインの構成を選択します。
- 予測に関するアラートを送信を選択して、閾値の値を指定します。それは、学習済みのモデルを選択することによりN%の場合には予測が正確になることを意味します。同時に、閾値を大きく決定すればするほど、プロセスに関するデータが多く表示されます。プログラムは、更にデータのアップロードを待ち、可能なデッドラインへできる限り近づこうとします。
- 受信者に違反を通知する条件を選択して指定します。それは、Timelineが、構成されたデッドライン自体ではなくモデルに基づいたアラートを構築するために必要です。
下記のいずれかのオプションを使用します:
- デッドラインは以下のように定義されます: タイムインターバル
それとともに、アラート受信者のセクションでデッドラインのための時間間隔を入力します。開始イベントの後で、予想されたイベントがこの時間差内で発生しなかった場合、デッドラインを過ぎることになり、アラートがトリガーされます。
- デッドラインは以下のように定義されます: 締切時間
それとともに、アラート受信者のセクションでデッドラインに達成しなければならない時間を入力します。例えば、予想されたイベントが2:00 PMの前に発生することを想定することができます。そうでなければ、デッドラインを過ぎることになり、アラートがトリガーされます。