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Process Mining mit ChatGPT 4.0o

Process Mining ermöglicht Unternehmen ihre Geschäftsprozesse anhand von digitalen Spuren, die in IT-Systemen hinterlassen werden, zu analysieren. Diese Spuren stammen aus Log-Dateien, die Aufschluss darüber geben, wie Prozesse tatsächlich ablaufen. Dies hilft ineffiziente Abläufe zu identifizieren, Engpässe zu erkennen und Verbesserungspotenziale aufzudecken.

Die Anwendung von ChatGPT für das Process Mining revolutioniert die Art und Weise, wie Analysen durchgeführt werden. ChatGPT kann die Log-Dateien analysieren, Anforderungen verstehen und Python-Skripte generieren, die dann in einer Laufzeitumgebung ausgeführt werden. Dies ermöglicht eine effiziente und automatisierte Prozessanalyse.

Nachstehendes Beispiel für ein Process Mining mit ChatGPT wurde im Rahmen eines Round-Table Abends der Gesellschaft für Prozessmanagement gezeigt. Voraussetzung ist ChatGPT 4.0o.

Beispielsdatensatz einer Log-Datei einer Gesundheitseinrichtung auf gitlab.com.

📎 ArtificialPatientTreatment.csv

Diese Datei ist ein Event-Log eines Krankenhauses.
Erstelle eine Process-Mining-Analyse und stelle die Ergebnisse in diesem Chat dar.

Erkläre dabei jeden Schritt.

Um eine Process-Mining-Analyse durchzuführen, werden wir die folgenden Schritte ausführen:

  1. Datei einlesen und erkunden: Wir lesen die Event-Log-Datei ein und erkunden die Daten, um ein Verständnis der Struktur und der enthaltenen Informationen zu gewinnen.
  2. Datenvorbereitung: Wir bereiten die Daten für die Analyse vor, indem wir die relevanten Spalten identifizieren und eventuell notwendige Umwandlungen vornehmen.
  3. Prozessmodell erstellen: Wir erstellen ein Prozessmodell basierend auf den Events und deren Sequenz.
  4. Prozessanalyse: Wir analysieren den Prozess, indem wir Engpässe, häufige Pfade und Variationen im Prozess identifizieren.
  5. Visualisierung: Wir visualisieren die Ergebnisse, um die Analyse verständlicher darzustellen.

Ich werde jetzt die Datei einlesen und die Daten erkunden.

Die eingelesene Datei enthält vier Spalten:

  1. patient: Die ID des Patienten, die den Fall oder Prozess darstellt.
  2. action: Der Name der durchgeführten Aktion oder des Ereignisses.
  3. org:resource: Der Name der Ressource (z.B. Arzt, Labor), die die Aktion durchgeführt hat.
  4. DateTime: Der Zeitstempel des Ereignisses.

Nächste Schritte:

  1. Datenvorbereitung: Wir werden die Datentypen überprüfen und die notwendigen Umwandlungen vornehmen, insbesondere das Konvertieren der DateTime-Spalte in ein geeignetes Datumsformat.
  2. Prozessmodell erstellen: Wir erstellen ein Prozessmodell, um die Sequenz der Ereignisse zu visualisieren.
  3. Prozessanalyse: Wir analysieren den Prozess, um Einblicke in die Prozessstruktur und mögliche Engpässe zu gewinnen.

Wir beginnen mit der Datenvorbereitung.

Die Spaltennamen enthalten führende Leerzeichen. Wir werden diese entfernen und dann die DateTime-Spalte in das Datumsformat umwandeln.

Schritte:

  1. Entfernen der führenden Leerzeichen aus den Spaltennamen.
  2. Konvertieren der DateTime-Spalte in das Datumsformat.

Lassen Sie uns dies durchführen.

Die Spaltennamen wurden bereinigt und die DateTime-Spalte erfolgreich in das Datumsformat konvertiert.

Nächste Schritte:

  1. Prozessmodell erstellen: Wir erstellen ein Prozessmodell, das die Sequenz der Ereignisse für jeden Patienten zeigt.
  2. Prozessanalyse: Wir analysieren den Prozess, indem wir die häufigsten Pfade und Engpässe identifizieren.

Wir beginnen mit dem Erstellen des Prozessmodells. Dazu werden wir die Sequenz der Ereignisse für jeden Patienten extrahieren und visualisieren.

Der Prozess-Mining-Bibliothek pm4py ist nicht installiert. Wir müssen eine Alternative zur Durchführung der Analyse verwenden. Wir werden nun versuchen, das Prozessmodell mit Pandas und anderen Visualisierungsbibliotheken zu erstellen und zu analysieren.

Schritte:

  1. Erstellen einer Ereignismatrix: Wir erstellen eine Matrix, die die Sequenz der Ereignisse für jeden Patienten darstellt.
  2. Identifizieren der häufigsten Pfade: Wir identifizieren die häufigsten Sequenzen von Ereignissen.
  3. Visualisierung: Wir visualisieren das Prozessmodell und die häufigsten Pfade.

Wir beginnen mit der Erstellung der Ereignismatrix.

Wir haben die Ereignisse für jeden Patienten aggregiert, wobei jede Zeile die Sequenz der durchgeführten Aktionen enthält. Jetzt identifizieren wir die häufigsten Pfade, indem wir die Sequenzen zählen.

Schritte:

  1. Identifizieren der häufigsten Pfade: Gruppieren und Zählen der einzigartigen Sequenzen.
  2. Visualisieren der häufigsten Pfade: Erstellen eines Diagramms zur Darstellung der häufigsten Pfade.

Wir beginnen mit dem Identifizieren der häufigsten Pfade.

Die häufigsten Sequenzen der Aktionen sind nun identifiziert. Die häufigsten Pfade (Sequenzen von Ereignissen) sind in der folgenden Tabelle dargestellt:

SequenceCount
(First consult, Blood test, X-ray scan, Physical test, Second consult, Surgery)18
(First consult, Blood test, Physical test, X-ray scan, Second consult, Surgery)14
(First consult, X-ray scan, Physical test, Blood test, Second consult, Surgery)12
(First consult, Physical test, X-ray scan, Blood test, Second consult, Surgery)11
(First consult, Physical test, Blood test, X-ray scan, Second consult, Surgery)10
(First consult, X-ray scan, Blood test, Physical test, Second consult, Surgery)9
(First consult, Physical test, Blood test, X-ray scan, Second consult, Surgery)4
(First consult, X-ray scan, Blood test, Physical test, Second consult, Surgery)4
(First consult, Physical test, Blood test, Second consult, X-ray scan, Surgery)3
(First consult, Blood test, Physical test, Second consult, X-ray scan, Surgery)3

Nächste Schritte:

  1. Visualisieren der häufigsten Pfade: Erstellen eines Diagramms zur Darstellung der häufigsten Pfade.

Wir werden nun ein Diagramm erstellen, das die häufigsten Sequenzen visualisiert.

Process Mining mit ChatGPT

Das Balkendiagramm zeigt die 10 häufigsten Sequenzen von Ereignissen im Behandlungsprozess der Patienten. Die Sequenzen sind in absteigender Reihenfolge ihrer Häufigkeit angeordnet.

Zusammenfassung der Process-Mining-Analyse:

  1. Datenvorbereitung:
  • Event-Log-Datei eingelesen und die DateTime-Spalte in das Datumsformat konvertiert.
  • Die Daten wurden nach Patienten und Zeitstempel sortiert.
  1. Prozessmodellierung:
  • Die Sequenz der Ereignisse für jeden Patienten aggregiert.
  • Die häufigsten Pfade identifiziert.
  1. Visualisierung:
  • Ein Balkendiagramm erstellt, das die häufigsten Sequenzen von Ereignissen darstellt.

Weiterführende Schritte:

  • Detaillierte Prozessanalyse: Identifizieren von Engpässen und Abweichungen im Prozess.
  • Erweiterte Visualisierungen: Nutzung von spezialisierten Tools wie pm4py für detailliertere Prozessmodelle und -analysen.
  • Optimierungspotenziale: Untersuchung der Prozesseffizienz und Identifizierung von Optimierungsmöglichkeiten.

Wenn Sie weitere Analysen oder spezifische Details benötigen, lassen Sie es mich wissen!

Stelle den Prozess dar

Um den gesamten Prozess darzustellen, werden wir eine Prozesslandkarte (Process Map) erstellen, die die verschiedenen Schritte und deren Übergänge visualisiert. Da wir pm4py nicht verwenden können, werden wir dies mit Hilfe von Netzwerkdiagrammen und Pandas visualisieren.

Schritte:

  1. Erstellen einer Übergangsmatrix: Wir berechnen die Häufigkeit der Übergänge zwischen den Aktionen.
  2. Visualisieren der Übergänge: Erstellen eines Diagramms zur Darstellung des gesamten Prozesses.

Wir beginnen mit der Erstellung der Übergangsmatrix.

Die Übergangsmatrix zeigt die Übergänge zwischen den verschiedenen Aktionen im Prozess sowie deren Häufigkeit. Jetzt werden wir diese Übergänge visualisieren, um den gesamten Prozess darzustellen.

Schritte:

  1. Erstellen des Prozessmodells mit einem Netzwerkdiagramm: Visualisieren der Übergänge als Netzwerk.
  2. Darstellung des Prozesses: Zeichnen des Diagramms, um den gesamten Behandlungsprozess der Patienten zu visualisieren.

Lassen Sie uns das Netzwerkdiagramm erstellen.

Die Prozesslandkarte (Process Map) visualisiert den gesamten Behandlungsprozess der Patienten im Krankenhaus. Die Knoten repräsentieren die verschiedenen Aktionen, während die Kanten die Übergänge zwischen den Aktionen darstellen. Die Zahlen auf den Kanten geben die Häufigkeit dieser Übergänge an.

Zusammenfassung der Darstellung:

  1. Knoten: Repräsentieren die verschiedenen Aktionen im Prozess (z.B., „First consult“, „Blood test“).
  2. Kanten: Zeigen die Übergänge zwischen den Aktionen und ihre Häufigkeiten.
  3. Häufigkeiten: Die Zahlen auf den Kanten geben an, wie oft der jeweilige Übergang im Prozess vorkommt.

Diese Darstellung ermöglicht es, den Ablauf des Patientenbehandlungsprozesses im Krankenhaus zu verstehen und mögliche Engpässe oder Optimierungsmöglichkeiten zu identifizieren.

Wenn Sie weitere Analysen oder detailliertere Visualisierungen benötigen, lassen Sie es mich wissen!

Stelle die durchschnittlichen Durchlaufzeiten je Prozessschritt dar.

Um die durchschnittlichen Durchlaufzeiten für jeden Prozessschritt darzustellen, müssen wir die Zeitdifferenzen zwischen den aufeinanderfolgenden Ereignissen für jeden Patienten berechnen. Anschließend können wir die durchschnittlichen Durchlaufzeiten für jeden Schritt berechnen und visualisieren.

Schritte:

  1. Berechnen der Zeitdifferenzen: Berechnung der Zeitdifferenzen zwischen aufeinanderfolgenden Ereignissen für jeden Patienten.
  2. Durchschnittliche Durchlaufzeiten berechnen: Durchschnittliche Zeitdifferenzen für jeden Prozessschritt berechnen.
  3. Visualisieren der Durchlaufzeiten: Erstellen eines Diagramms zur Darstellung der durchschnittlichen Durchlaufzeiten je Prozessschritt.

Wir beginnen mit der Berechnung der Zeitdifferenzen.

Die durchschnittlichen Durchlaufzeiten für die einzelnen Prozessschritte sind berechnet und in Minuten umgewandelt. Die Ergebnisse sind wie folgt:

AktionDurchschnittliche Durchlaufzeit (Minuten)
Surgery5654.83
X-ray scan4212.14
Second consult4158.67
Final consult3040.69
Physical test1115.04
Medicine545.18
Blood test118.52

Nächste Schritte:

  1. Visualisierung der durchschnittlichen Durchlaufzeiten: Erstellen eines Balkendiagramms zur Darstellung der durchschnittlichen Durchlaufzeiten je Prozessschritt.

Wir werden nun ein Diagramm erstellen, das die durchschnittlichen Durchlaufzeiten visualisiert.

Das Balkendiagramm zeigt die durchschnittlichen Durchlaufzeiten für die verschiedenen Prozessschritte im Behandlungsprozess der Patienten. Die Durchlaufzeiten sind in Minuten angegeben und geben einen Einblick in die Dauer der einzelnen Schritte.

Zusammenfassung der durchschnittlichen Durchlaufzeiten:

  1. Surgery (Chirurgie): Mit durchschnittlich 5655 Minuten (ca. 94 Stunden) die längste Durchlaufzeit.
  2. X-ray scan (Röntgenuntersuchung): Durchschnittlich 4212 Minuten (ca. 70 Stunden).
  3. Second consult (Zweite Konsultation): Durchschnittlich 4159 Minuten (ca. 69 Stunden).
  4. Final consult (Abschlusskonsultation): Durchschnittlich 3041 Minuten (ca. 51 Stunden).
  5. Physical test (Körperliche Untersuchung): Durchschnittlich 1115 Minuten (ca. 19 Stunden).
  6. Medicine (Medikamentenausgabe): Durchschnittlich 545 Minuten (ca. 9 Stunden).
  7. Blood test (Bluttest): Mit durchschnittlich 119 Minuten (ca. 2 Stunden) die kürzeste Durchlaufzeit.

Diese Darstellung hilft dabei, die zeitlichen Aspekte des Behandlungsprozesses zu verstehen und potenzielle Engpässe zu identifizieren.

Wenn Sie weitere Analysen oder spezifische Details benötigen, lassen Sie es mich wissen!

Stelle den Prozess detailliert in Mermaid dar und zeige die duchschnittlichen Prozeszeiten an

Um den Prozess detailliert in Mermaid darzustellen und die durchschnittlichen Durchlaufzeiten für jeden Schritt anzuzeigen, erweitern wir das vorherige Diagramm. Wir fügen die durchschnittlichen Durchlaufzeiten zu den jeweiligen Übergängen hinzu.

Hier ist das aktualisierte Mermaid-Diagramm:

graph TD
    A[First consult] -->|1.98 h| B[Blood test]
    A -->|18.58 h| C[Physical test]
    A -->|70.20 h| D[X-ray scan]
    B -->|18.58 h| C
    B -->|70.20 h| D
    B -->|69.31 h| E[Second consult]
    C -->|1.98 h| B
    C -->|70.20 h| D
    C -->|69.31 h| E
    D -->|1.98 h| B
    D -->|18.58 h| C
    D -->|69.31 h| E
    E -->|94.25 h| F[Surgery]
    F -->|50.68 h| G[Final consult]

Erläuterung:

  1. Knoten: Repräsentieren die verschiedenen Prozessschritte.
  2. Übergänge mit Durchlaufzeiten: Die Pfeile zeigen die Übergänge zwischen den Prozessschritten, und die Beschriftungen an den Pfeilen geben die durchschnittlichen Durchlaufzeiten in Stunden an.

Dieses Diagramm zeigt eine detaillierte Darstellung des Behandlungsprozesses mit den durchschnittlichen Durchlaufzeiten für die häufigsten Übergänge zwischen den Prozessschritten. Es bietet einen umfassenden Überblick über den Ablauf und die zeitlichen Anforderungen jedes Schritts.

Den Code für das Mermaid -Diagramm kopieren und unter marmaid.live eingefügt erstellt nachstehendes Ablaufdiagramm:

Versuchens Sie es einmal selbst !