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O livro é ideal para profissionais que desejam reduzir os lead-times de seus processos de negócios. Ele explica a criação de modelos de processo, a previsão de desempenho de processos, a previsão de tempo de execução, a simulação em tempo real e a otimização de processos. Também ensina como otimizar a execução dos processos usando a mineração de dados.
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Gilberto Aleces dos Santos escreve com um estilo claro e amigável, tornando-o adequado para leitores de todos os níveis de experiência. Seus exemplos são diretos e úteis, e os dados e códigos de exemplo são úteis para aplicar as técnicas apresentadas. Este livro fornece uma excelente referência para aqueles que desejam entender e aplicar técnicas de otimização em processos de negócios.
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A mineração de processo permite realizar a descoberta automatizada de modelos de processos a partir de logs de eventos. Esses modelos fornecem informações que permitem realizar vários tipos de análise baseada em modelos, dentre as quais destacam-se: verificação de conformidade, análise de desempenho e identificação de gargalos nos processos de negócio. A identificação de gargalos é altamente relevante para os gestores de processos sugerirem melhorias. Aqui, a melhoria que nos interessa é a redução do lead-time. Duas hipóteses foram feitas. A primeira é que a redução do lead-time passa pela identificação e remoção de gargalos em processos de negócio. A segunda é que a intervenção focada no caminho crítico permite reduzir o lead-time provocando pouca alteração no processo corrente. A partir da execução da tarefa de descoberta de modelo de processo, pode-se obter informações básicas do processo de negócio, tais como: duração mínima, média e máxima de cada atividade. E tais informações permitem aplicar a técnica PERT/CPM para calcular a média ponderada do tempo de execução esperado de cada atividade e o caminho crítico. Este último dá a direção para identificar a atividade mais relevante vis-à-vis o foco de interesse de análise; ou seja, o gargalo no caminho crítico do processo de negócio. Os experimentos realizados mostraram que o método desenvolvido permite reduzir consideravelmente o lead-time de um processo sem comprometer a similaridade entre modelo otimizado e modelo original.Leia mais
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