AI Studio (Alfa)

mindzie AI Studio, süreç madenciliği için kapsamlı bir öngörü analitiği platformudur. Veri bilimcilerden iş analistlerine ve süreç sahiplerine kadar herkese süreç verilerinden türetilebilecek her şeyi tahmin etme, açıklama ve optimize etme gücü verir.

AI Studio Genel Bakış

Vizyon

AI Studio üç temel üzerine inşa edilmiştir:

  1. Öncelikli AutoML - Makine en iyi yaklaşımı bulur; insanlar içgörülere odaklanır
  2. LLM Destekli Açıklama - Her şey üretilen raporlarla sade bir dille açıklanır
  3. Mülakat Tabanlı Kurulum - Teknik olmayan kullanıcılar yönlendirilmiş konuşmalarla tahminleri yapılandırır

AI Studio'ya Nasıl Erişilir

AI Studio, PreRelease etkin olan kiracılar için başlık menüsünde mevcuttur.

  1. Başlık menüsünden AI Studio (Alpha) seçeneğine tıklayın
  2. Sol yan çubuktan bir kategori seçin
  3. Mevcut özellikleri keşfedin

Özellik Kategorileri

AI Studio'nun yetenekleri, sol yan çubuktan erişilebilen yedi ana kategoriye ayrılmıştır.

VERİ - Temel

Makine öğrenimi için veri kaynaklarınızı ve özelliklerinizi yönetin.

Bölüm Açıklama
Olay Kayıtları Eğitim ve tahmin için olay kayıtlarını içe aktarın ve yönetin
Veri Setleri ML için hazır zenginleştirilmiş veri setlerini görüntüleyin ve yönetin
Özellik Deposu Sürüm kontrolü ve şablonlarla yeniden kullanılabilir özellik setleri

Ana Yetkinlikler:

  • Sütunların otomatik algılanmasıyla akıllı veri alımı
  • Doğal dil mülakatlarıyla LLM rehberli eşleme
  • Otomatik veri kalite raporları

TAHMİN - Temel Değer

Süreçlerinizde ne olacağını tahmin edin.

Bölüm Açıklama
Sonuçlar Bir vaka başarılı olacak mı? Müşteri kaybı? SLA ihlali?
Zamanlama Kalan süre, tamamlanma tarihi, gecikme olasılığı
Sonraki Adımlar Sırada hangi aktivite gerçekleşecek? Vaka hangi yolu izleyecek?
Kaynaklar Bunu kim yönetecek? İş yükü tahmini, darboğaz tahmini
Maliyetler Toplam vaka maliyeti, tamamlanma maliyeti, bütçe sapması
Riskler Uyumluluk riski, dolandırıcılık olasılığı, kalite risk puanları

Tahmin Türleri:

  • İkili sonuçlar (evet/hayır)
  • Çoklu sınıf sonuçları
  • Olasılık skorları (%0-100)
  • Güven aralıklı zaman tahminleri

TESPİT ET - Sorunları Bul

Kritik olmadan önce sorunları tanımlayın.

Bölüm Açıklama
Anomaliler Kontrol akışı, performans ve anlambilimde olağandışı kalıpların ML tabanlı tespiti
Uyumluluk Gerçek yürütmeyi beklenen davranışla karşılaştırma (BPMN modelleri, iş kuralları, SLA'lar)
Değişim Süreç davranışındaki, model performansındaki ve veri dağılımındaki zamanla değişimleri tespit etme

SİMÜLE ET - Geleceği Keşfet

Senaryoları test edin ve değişiklik yapmadan önce olası sonuçları anlayın.

Ne Olur Analizi

Süreç değişikliklerinin ana metriklere etkisini keşfetmek için simülasyonlar çalıştırın. Senaryo parametrelerini yapılandırın ve projekte edilen sonuçları anında görün.

Ne Olur Analizi

Senaryo Yapılandırma Seçenekleri:

  • Onay Eşiği - Onay yönlendirmesi için parasal eşik ayarlayın
  • Takım Büyüklüğü - Personel ekleme veya çıkarma etkisini modelleyin
  • Düşük Risk Otomatik Onayı - Düşük riskli vakalar için otomatik onayı açıp kapatın
  • Maksimal Kuyruk Boyutu - Kuyruk kapasite sınırlarını belirleyin

Simülasyon Sonuçları: Simülasyon mevcut metriklerinizi simüle edilmiş senaryoya karşı karşılaştırır:

Metrik Ne Gösterir
Ortalama Döngü Süresi Uçtan uca işlem süresi
Günlük Vaka Sayısı İşlem kapasitesi
SLA Uyumu Hizmet seviyelerini karşılayan yüzdesi
Vaka Başına Maliyet Ortalama işlem maliyeti
Kaynak Kullanımı Kaynakların ne kadar verimli kullanıldığı
Darboğaz Süresi Darboğazlarda bekleme süresi
Hata Oranı Hatalı vaka yüzdesi

Etkileşim Görselleştirmesi Döngü Süresi, İşlem Hacmi ve Kalite bakımından değişimlerin iyileştirme veya kötüleştirme etkisini özetler.

Simülasyon Özeti, AI tarafından üretilen sade bir dil açıklaması sunar; ana gelişmeler ve dikkate alınması gereken ödünler vurgulanır.

Dijital İkiz

Sürecinizin görsel ve gerçek zamanlı bir temsilini oluşturun. Dijital İkiz, canlı simülasyon özellikleriyle süreç haritanızı gösterir.

Dijital İkiz

Dijital İkiz Özellikleri:

  • Süreç Haritası Görselleştirmesi - Tespit edilen süreç modelinizi ve tüm varyantları görün
  • Canlı Simülasyon - Süreç boyunca simülasyonlar yaparak davranışı gözlemleyin
  • Varyant Analizi - Tüm süreç varyantlarını ve frekans yüzdelerini görüntüleyin
  • Simülasyon Kontrolleri - Simülasyonu başlatın, durdurun ve ilerlemesini izleyin

Dijital İkiz ile:

  • Vakaların süreçte nasıl aktığını anlayın
  • En yaygın varyantları belirleyin
  • Süreç davranışı hakkında hipotezleri test edin
  • Darboğazları ve paralel yolları görselleştirin

Senaryolar

Yaygın ne-olur analizleri için önceden oluşturulmuş senaryoları kaydedin ve yönetin:

  • Personel azaltma etkisi
  • Hacim artışı yönetimi
  • Süreç yeniden tasarım etkileri
  • Mevsimsel değişim modelleme

AÇIKLA - Nedenini Anla

Tahminler ve sonuçlar için net açıklamalar edinin.

Özellik Etkisi

Model tahminlerinizi etkileyen faktörleri SHAP (SHapley Additive exPlanations) değerleriyle anlayın.

Özellik Etkisi

Global Özellik Önem Düzeyi: Sol panel tüm vakalar için tahminlerde en çok etkisi olan özellikleri gösterir:

  • Başlangıçtan Beri Geçen Süre - Vakanın ne kadar süredir devam ettiği
  • Bekleyen Aktiviteler - Tamamlanmayı bekleyen aktivite sayısı
  • Müşteri Önceliği - Müşteriye atanan öncelik seviyesi
  • Sipariş Tutarı - Siparişin parasal değeri
  • Kaynak Yükü - Atanan kaynakların mevcut iş yükü
  • Yükseltme Var mı - Vakanın yükseltilip yükseltilmediği
  • Haftanın Günü - Aktivitenin gerçekleştiği gün
  • Bölge - Vakanın coğrafi bölgesi

Vaka Düzeyi Şelale: Sağ panel belirli bir vakanın tahminine her özelliğin katkısını gösterir:

  • Yeşil değerler (+) tahmini yukarı iter
  • Kırmızı değerler (-) tahmini aşağı iter
  • Nihai tahmin tüm özellik katkılarının birleşimidir

AI Tarafından Üretilen Açıklama: Altta, modelin tahminini neden yaptığı sade bir dille açıklayan AI üretimli bir metin bulunur. Örneğin: "Bu vaka, öncelikle 36 saatlik süre ve 4 bekleyen aktivite nedeniyle SLA ihlali yaşayacak olarak tahmin edilmektedir. Yüksek müşteri önceliği ihlal olasılığını artırmaktadır. Düşük kaynak yükü ise bir miktar hafifletici etki sağlar."

Kök Neden

Performans göstergeleri beklentiden sapınca katkıda bulunan faktörlerin otomatik keşfi. Süreç problemlerinin "neden"ini istatistiksel önemiyle tespit eder.

Süreç Anlatımı

LLM tarafından üretilen sade dilde vaka geçmişi açıklamaları. Herhangi bir vaka hakkında ne olduğunu ve nedenini hikaye gibi anlatır.

OTOMATİKLEŞTİR - Sürekli Zeka

Otomatik iş akışları ve izleme kurun.

Planlanmış Eğitim

Veriler geliştikçe tahminlerinizi güncel tutmak için otomatik model eğitimi yapılandırın.

Planlanmış Eğitim

Eğitim Yapılandırması:

  • Veri Seti Seçimi - Hangi zenginleştirilmiş veri setiyle eğitim yapılacağını seçin
  • Algoritma Seçimi - Birçok ML algoritması arasından tercih yapın:
    • FastForest - Hızlı ve doğru toplu yöntem
    • LightGBM - Büyük veri setleri için gradyan artırımı
    • FastTree - Yüksek performanslı karar ağacı
    • Linear - Basit, yorumlanabilir lineer modeller
  • Arama Yoğunluğu - Eğitim süresi ve model kalitesi arasında denge
  • Bildirim - Eğitim tamamlandığında bildirim alın

Aktivite Öngörülebilirlik Taraması: Eğitim öncesi sistem, tahmin edilebilir aktiviteleri göstermek için verinizde tarama yapar:

  • Aktivite - Tahmin edilecek aktivite
  • Derece - Aktivitenin tahmin edilebilirlik seviyesi (Tavsiye Edilen, Kabul Edilebilir, vb.)
  • Yüzde - Veri setindeki gerçekleşme oranı
  • Vaka Sayısı - Aktiviteyi içeren vaka sayısı

Bu, güvenilir tahminler üretebilecek aktiviteleri seçmenizde yardımcı olur.

Uyarılar & Eylemler

Tahminlere dayalı tetikleyiciler yapılandırın:

  • Yüksek riskli vaka tespit edildi -> Vaka sahibine e-posta gönder
  • SLA ihlali tahmini -> İş akışında görev oluştur
  • Anomali tespit edildi -> Araştırma kuyruğuna kayıt al
  • Model değişimi tespit edildi -> Yeniden eğitim tetikle

Model Yenileme

Otomatik model yaşam döngüsü yönetimi:

  • Model performansını zaman içinde izle
  • Doğruluk düşüşünü tespit et
  • Otomatik yeniden eğitim başlat
  • Yeni modelleri mevcut dağıtımlarla karşılaştır

MODELLER - Yapay Zeka Varlıklarınız

Eğittiğiniz modelleri ve dağıtımları yönetin.

Model Kaydı

Tüm eğitilmiş modellerin durumu, performans metrikleri ve sürüm geçmişi kataloğu.

Dağıtımlar

Eğitilmiş modelleri tahminlerin zenginleştirme operatörleri olarak kullanılabilir hale getirin.

Model Dağıtımları

Zenginleştirme için Dağıt: Tamamlanan bir eğitimi seçerek dağıtım yapın. Model, her vaka için tahmin öznitelikleri üreten bir zenginleştirme operatörü olarak eklenecektir.

Her eğitilmiş modelde gösterilenler:

  • Model Adı - Tahmin edilen aktivite (örneğin "Görüntüleme Sipariş Edildi", "Danışma Tamamlandı")
  • Zenginleştirme - Modelin eğitildiği veri seti zenginleştirmesi
  • Tamamlanma - Eğitimin tamamlandığı tarih
  • Dağıtım Düğmesi - Modeli dağıtmak için tıklayın

Dağıtılmış Modeller: Dağıtıldıktan sonra modeller, Dağıtılmış Modeller panelinde görünür. Buradan:

  • Hangi modellerin aktif olduğunu izleyin
  • Tahmin yeteneklerini görüntüleyin
  • Model yaşam döngüsünü yönetin

Dağıtılmış modeller, veri hattınızda zenginleştirme operatörleri olarak kullanılır ve vakalarınıza otomatik olarak tahmin sütunları ekler.

Performans

Model sağlığı ve doğruluğunu zaman içinde takip edin:

  • Tahmin hacmi ve gecikme süresi
  • Doğruluk eğilimleri
  • Değişim göstergeleri
  • Doğrulama verisi karşılaştırmaları

Yol Haritası

AI Studio özellikleri aşamalı olarak yayınlanmaktadır. Mevcut odak alanları şunlardır:

Şu Anda Mevcut:

  • Çoklu algoritmalarla planlanmış eğitim
  • Zenginleştirmeye model dağıtımları
  • Simülasyonlu ne-olur analizi
  • Dijital İkiz görselleştirmesi
  • SHAP açıklamaları ile özellik etkisi

Yakında Gelecek:

  • Maliyet Tahmini - Toplam vaka maliyeti tahmini ve maliyet sürücüsü belirleme
  • Sonuç Tahmini - İkili ve çoklu sınıf sonuç tahminleri
  • Anomali Tespiti - Olağandışı kalıpların gerçek zamanlı tespiti
  • Süreç Anlatımı - AI tarafından üretilen vaka açıklamaları

Geri Bildirim Verme

AI Studio hakkında geri bildirimlerinizi bekliyoruz! Katkılarınız genel sürüm öncesinde bu özelliklerin şekillenmesine yardımcı olur:

  • E-posta: support@mindzie.com
  • Konu: "Alfa Geri Bildirim: AI Studio" yazın
  • İçerik: Ne yapmaya çalıştığınız, ne olduğu ve ne beklediğinizi belirtin