Beschreibung der Features

📔 Log

Kurzbeschreibung

Zu Beginn der Analyse kan der Log eingesehen werden. Es werden standardmäßige die ersten 5/ 10 Zeilen des Logs angezeigt, jedoch können nach Belieben weitere Zeilen eingesehen werden. Auf Grund der unbekannten Größe eines Logs ist es nicht möglich die gesamten Daten anzuzeigen, da die Datenmenge hier zu groß werden kann.

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📊 Kennzahlen

Kurzbeschreibung

Hier werden alle wichtigen Kennzahlen zu dem Log angezeigt. Es gibt 2 verschiedene Kategorien: direkt angeigte standardmäßige und durch einene Butten zusätzlich verfügbare erweiterte Kennzahlen.

Kennzahlen Standard

• Anzahl verschiedene Activities im Log

• Anzahl Cases im Log

• Anzahl Ressourcen im Log

• Events gesamt im Log

• Timestamp Start/Ende für zeitlichen Horizont des Logs

• Dauer eines Cases

  • Minimal

  • Maximal

  • Mean

  • Median

• Diagramm Case-Dauer, um zu erkennen ob Outlier vorhanden sind (müssen vom Nutzer korrigiert werden, Infobox mit How-to)

• (Active time, kommt auf Daten an ob sie ermittelt werden kann)

Kennzahlen Erweiterung

• Welche Activities gibt es (die ersten 5)

  • Alle Activitites anzeigen

• Häufigkeit der einzelnen Aktivitäten

• Welche Ressourcen gibt es (die ersten 5)

  • Alle Ressourcen anzeigen

• Wie viele Events in einem Case

  • Minimal

  • Maximal

  • Durchschnitt

• Box plot für Outlier

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🕸️ Prozessmodell

Kurzbeschreibung

Der hochgeladene Log wird als Petrinetz dargestellt. Mit Hilfe von Reitern kann der Nutzer die Frequenzen ändern.

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🌾 Clustering

Kurzbeschreibung

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👨‍⚖️ Compliance

Kurzbeschreibung

Mit Hilfe von Compliance wird überprüft, ob alle Cases regelconform sind, bzw in Folge dessen wird geprüft, wo Fehler auftreten. Dadurch kann der Nutzer sehen, wo der Prozess verbessert werden kann und wo häufig Regelverstöße vorliegen.

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⚖️ Varianz

Kurzbeschreibung

Der Nutzer kann mit Hilfe von Caterpillar zwei Logs miteinander vergleichen, um zum Beispiel einen Prozess zu zwei verschiedenen Zeitpunkten zu vergleichen. Es werden die Unterschiede zu verschiedenen deskriptiven Analysen abgebildet, wodurch zum Beispiel der Unterschied der durchschnittlichen Durchlaufzeit erkannt werden kann (deltaMeanDurchlaufzeit(df1, df2))

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📂 PDF exportieren

Kurzbeschreibung

Der Nutzer kann die Analyse des Logs als PDF exportieren. Standardmäßig werden alle Analyseergebnisse gewählt, jedoch kann der Nutzer auch individuell wählen, welche Ergebnisse exportiert werden sollen.

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🗃️ Phthon exportieren

Kurzbeschreibung

Hier kann der von uns verwendete Python-Code für alle oder individuell gewählte Analysen exportiert werden. Mit Hilfe dieses Codes, kann der Nutzer die gewonnen Ergebnisse weiterverwenden

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