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2014 | OriginalPaper | Buchkapitel

Queue Mining – Predicting Delays in Service Processes

verfasst von : Arik Senderovich, Matthias Weidlich, Avigdor Gal, Avishai Mandelbaum

Erschienen in: Advanced Information Systems Engineering

Verlag: Springer International Publishing

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Information systems have been widely adopted to support service processes in various domains,

e.g.

, in the telecommunication, finance, and health sectors. Recently, work on process mining showed how management of these processes, and engineering of supporting systems, can be guided by models extracted from the event logs that are recorded during process operation. In this work, we establish a queueing perspective in operational process mining. We propose to consider queues as first-class citizens and use queueing theory as a basis for queue mining techniques. To demonstrate the value of queue mining, we revisit the specific operational problem of

online delay prediction

: using event data, we show that queue mining yields accurate online predictions of case delay.

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Metadaten
Titel
Queue Mining – Predicting Delays in Service Processes
verfasst von
Arik Senderovich
Matthias Weidlich
Avigdor Gal
Avishai Mandelbaum
Copyright-Jahr
2014
Verlag
Springer International Publishing
DOI
https://doi.org/10.1007/978-3-319-07881-6_4