but.committee	prof. Dr. Ing. Pavel Zemčík, dr. h. c. (předseda) doc. Ing. Radim Bača, Ph.D. (člen) doc. Ing. Jakub Šimko, PhD. (člen) Assoc. Prof. Hao Wang, Ph.D. (člen) doc. Ing. Jaroslav Zendulka, CSc. (člen)	cs
but.defence	Studentka přednesla cíle a výsledky, kterých v rámci řešení disertační práce dosáhla. V rozpravě studentka odpověděla na otázky komise, oponentů a hostů. Diskuze je zaznamenána na diskuzních lístcích, které jsou přílohou protokolu. Počet diskuzních lístků: 4. Komise se v závěru jednomyslně usnesla, že studentka splnila podmínky pro udělení akademického titulu doktor.	cs
but.jazyk	čeština (Czech)
but.program	Výpočetní technika a informatika	cs
but.result	práce byla úspěšně obhájena	cs
dc.contributor.advisor	Hruška, Tomáš	cs
dc.contributor.author	Rudnitckaia, Julia	cs
dc.contributor.referee	Wang, Hao	cs
dc.contributor.referee	Zendulka, Jaroslav	cs
dc.date.created	2023	cs
dc.description.abstract	V této práci navrhujeme přístup k modelování skrytých a neznámých procesů a podprocesů na příkladu logistického námořního přístavu. Základní procesní model umožňuje využívat pokročilejší algoritmy, protože odchylky a hlavní cesty jsou viditelnější a lépe kontrolovatelné. Získaný model je základem pro stěžejní výzkum této práce a bude obohacen o klíčové ukazatele výkonnosti a jejich predikce použitím pokročilých technik procesního dolování, statistiky a strojového učení. Hlavní rozdíl v přístupu je v tom, že jako cílovou proměnnou nebereme žádnou konkrétní hodnotu, ale objekt - variantu procesu nebo typ procesu se sadou parametrů. Analýza úzkých míst na jedné straně a predikční analýza na druhé straně jsou vynuceny informacemi, které jsou zlepšené pomoci context-aware informace, zejména těmito dalšími objektivními atributy procesu. Kromě toho podpora deskriptivního ("Jak je") aktuálního procesního modelu s určitou notace a integrace s relevantními úzkými a prediktivními metodami kompromitují výhody tohoto přístupu. Práce se primárně zaměřuje na návrh algoritmů a metod pro podporu analýzy logistických dat. Lze jej však odpovídajícím způsobem upravit a aplikovat na jiné oblasti, díky čemuž je přístup flexibilní a universální. Výsledkem práce je framework pro modelování nestrukturovaných procesů a metoda predikce klíčových parametrů procesů. Tato analýza procesů s jejich atributy by mohla být v budoucnu využita pro systémy rozhodování a procesní mapy.	cs
dc.description.abstract	In this thesis, we propose an approach for modelling hidden and unknown processes and subprocesses in the example of a seaport logistics area. Having the underlying process model makes it possible to exploit more advanced algorithms since deviations and main paths are becoming visible and better controlled. The obtained model is the foundation for the core research of this work and will be enriched with key performing indicators and their forecast by applying advanced process mining, statistics, and machine learning techniques. The main difference of the approach is that we take as a target variable not any specific value, but the object - a process variant or a process type with a set of parameters. Bottleneck analysis, from one side, and predictive analysis, on the other hand, are enforced with context-aware information, especially with these additional objective process attributes. Furthermore, the support of the descriptive ("As is") current process model with certain notation and the integration with relevant bottleneck and predictive methods compromise the advantages of the approach. The work primarily focuses on the design of algorithms and methods for supporting logistics data analysis. However, it can be adjusted and applied to other areas accordingly, which makes the approach flexible and versatile. The result of the work is the framework for unstructured process modelling and the key process parameters predictive method. This analysis of processes with their attributes might be used for decision-making systems and process maps in future.	en
dc.description.mark	P	cs
dc.identifier.citation	RUDNITCKAIA, J. Modelování a analýza logistických procesů pomocí procesních a datových analytických metod [online]. Brno: Vysoké učení technické v Brně. Fakulta informačních technologií. 2023.	cs
dc.identifier.other	153646	cs
dc.identifier.uri	http://hdl.handle.net/11012/210239
dc.language.iso	cs	cs
dc.publisher	Vysoké učení technické v Brně. Fakulta informačních technologií	cs
dc.rights	Standardní licenční smlouva - přístup k plnému textu bez omezení	cs
dc.subject	Procesní dolování	cs
dc.subject	Statistika	cs
dc.subject	Predikční modely	cs
dc.subject	Dolování z dat	cs
dc.subject	Námořní proces	cs
dc.subject	Logistický proces	cs
dc.subject	Procesní modelování	cs
dc.subject	Analýza úzkých míst	cs
dc.subject	Procesní mapy	cs
dc.subject	Povědomí o kontextu.	cs
dc.subject	Process mining	en
dc.subject	Statistics	en
dc.subject	Predictive models	en
dc.subject	Data mining	en
dc.subject	Nautical process	en
dc.subject	Logistics process	en
dc.subject	Process modelling	en
dc.subject	Bottleneck analysis	en
dc.subject	Process maps	en
dc.subject	Context awareness	en
dc.title	Modelování a analýza logistických procesů pomocí procesních a datových analytických metod	cs
dc.title.alternative	Modelling and Analysis of Logistics Processes by Applying Process and Data Mining Techniques	en
dc.type	Text	cs
dc.type.driver	doctoralThesis	en
dc.type.evskp	dizertační práce	cs
dcterms.dateAccepted	2023-06-05	cs
dcterms.modified	2023-06-08-11:46:38	cs
eprints.affiliatedInstitution.faculty	Fakulta informačních technologií	cs
sync.item.dbid	153646	en
sync.item.dbtype	ZP	en
sync.item.insts	2024.05.16 14:55:38	en
sync.item.modts	2024.05.16 14:14:06	en
thesis.discipline	Výpočetní technika a informatika	cs
thesis.grantor	Vysoké učení technické v Brně. Fakulta informačních technologií. Ústav informačních systémů	cs
thesis.level	Doktorský	cs
thesis.name	Ph.D.	cs

Modelování a analýza logistických procesů pomocí procesních a datových analytických metod

Files

Original bundle

Collections