Process Mining Powered By Nokia

Objetivos

Os processos de negócios são um ativo primordial das empresas, pois impactam diretamente o sucesso e o valor percebido dos produtos e serviços. Este curso visa desenvolver conhecimentos relacionadas com a gestao de processos de negócios através de uma perspectiva de mineração de dados. O curso de process mining tem como objetivo fornecer uma compreensão teórica e técnica da otimização de processos de negócios. O curso é focado na aplicação de métodos teoricos e ferramentas de software para analisar, transformar, monitorizar e controlar processos de negócios e melhorar o seu desempenho usando os dados das organizações.

Caracterização geral

Código

200296

Créditos

7.5

Professor responsável

Frederico Miguel Campos Cruz Ribeiro de Jesus

Horas

Semanais - A disponibilizar brevemente

Totais - A disponibilizar brevemente

Idioma de ensino

Português. No caso de existirem alunos de Erasmus, as aulas serão leccionadas em Inglês

Pré-requisitos

Bibliografia

Wil van der Aalst (2016). Process Mining: Data Science in Action 2 Edition. Springer Berlin Heidelberg;

Dumas, M., Rosa, M. L., Mendling, J., & Reijers, H. A. (2018). Fundamentals of Business Process Management 2 Edition. Springer Berlin Heidelberg;

Michael Glykas (Ed.) (2013). Business Process Management: Theory and Applications. Springer Berlin Heidelberg;

Celonis® Process Mining Experts Program for Students.

Método de ensino

Ensino baseado em aulas teóricas e práticas. As aulas teóricas são, na sua essência, sessões expositivas, que servem para introduzir os conceitos fundamentais de Process Mining associados a cada um dos tópicos. As aulas práticas assentam na análise, conceção e implementação de conceitos teóricos, com recurso a um programa específico.

Método de avaliação

Avaliação

(1) Avaliação Contínua: Exame (60%) + Projeto de Grupo (40%)

(2) Sem avaliação contínua: Exame (60%) + Projeto de Grupo (40%)

* A nota mínima para exame e projeto de grupo é de oito valores em 20

Conteúdo

Chapter	Content
Chapter 1 – Introduction to BPM	1. What is a business process? 2. The BPM Lifecycle 3. Modeling 4. BPM vs Process Mining
Exercises	Exercises
Chapter 2 – Introduction to Process Mining	1. Introduction to Process Mining 2. The Process Mining Methodology 3. Process Mining Techniques 4. Petri nets 5. alfa algorithm 6. Four Competing Quality Criteria 7. The value of Process Mining 8. Use cases
Exercises	Exercises
Chapter 3 – Extraction, Transformation and Loading (ETL process)	1. Basics of Data Integration 2. Data Pipeline
Chapter 4 – Automated Process Discovery	1. Variant, Process and Case Explorer 2. Filtering analysis
Chapter 5 – Conformance Checking	1. Automatic process insights 2. Conformance Checking Configuration
Chapter 6.1 – Build quick analysis	1. Tables and Charts Configuration 2. KPIs Creation
Chapter 6.2 – Build analysis with PQL	1. PQL language
Chapter 7 - RPA	1. Action Flows
Chapter 7 – Predictive Process Mining	1. Predictive Process Mining
Project support	Project support

Avaliação

(1) Avaliação Contínua: Exame (60%) + Projeto de Grupo (40%)

(2) Sem avaliação contínua: Exame (60%) + Projeto de Grupo (40%)

* A nota mínima para exame e projeto de grupo é de oito valores em 20

Cursos

Cursos onde a unidade curricular é leccionada: