Autor |
Rodrigues, Eduardo Mazzucco; |
Orientador |
Lima, Pedro Nascimento de; |
Lattes do orientador |
http://lattes.cnpq.br/5236782739714707; |
Instituição |
Universidade do Vale do Rio dos Sinos; |
Título |
Predição de violação do sla e mineração de dados de processo de help desk em uma empresa multinacional de software; |
Resumo |
A constante busca das empresas por competitividade evidencia a melhoria de
processos como um aspecto fundamental. Dessa forma, a utilização de conceitos e
técnicas para analisar os fatores que impactam os processos de negócio se tornam
indispensáveis às rotinas de tomada de decisão. Com base nisso, esse trabalho
aplicou técnicas de process mining para criar um modelo com o intuito de predizer sob
quais condições a violação do Service Level Agreement (SLA) possui maior
probabilidade de ocorrer, bem como analisar as variáveis que explicam esse cenário.
Para tanto, foi realizado um estudo de caso com dados de cinco semanas do ano de
2018. Dos resultados obtidos, apenas duas das doze variáveis de entrada dos
modelos preditivos se mostraram determinantes para predizer o cumprimento ou não
do SLA. Dessa maneira, foi possível identificar um cenário em que a combinação das
duas variáveis relevantes resulta em maiores probabilidades de violação do SLA. Ao
decorrer do trabalho, foram verificadas diferenças entre a importância das variáveis
de entrada quando analisadas sob dois cenários distintos. Nesse contexto, conclui-se
que a personalização das ações de melhoria para atender às diferentes etapas do
processo é um fator importante a ser considerado pela gestão.; |
Palavras-chave |
Process mining; Análise preditiva; Help desk; Service level agreement; |
Tipo |
TCC; |
Data de defesa |
2018-12-13; |
URI |
http://www.repositorio.jesuita.org.br/handle/UNISINOS/11607; |
Nivel |
Graduação; |
Curso |
Engenharia de Produção; |