KR101555927B1 - Cause analysis method of operation delay by measuring lap time between two events within a process - Google Patents
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Abstract
본 발명은 프로세스 구간의 소요시간 측정을 통한 작업 지연 원인 분석방법에 관한 것으로, 컨테이너 터미널과 같은 특정 작업 공간 내 프로세스 분석 결과값으로부터 프로세스 내에 존재하는 임의의 지점인 복수개의 이벤트 사이에 소요된 시간 및 이벤트가 인접한 경우 또는 인접하지 않은 경우와 같은 예외적인 흐름을 조회하고 시간대 및 데이터 속성값을 분석하여, 예를 들어 컨테이너 터미널과 같은 특정 작업 공간 내의 게이트, 야드 크레인, 야드 트럭, 컨테이너 블록 및 안벽 크레인 사이에서 작업 지연을 유발시키는 특정 데이터 속성값을 도출함과 동시에 작업 지연이 주로 발생한 시간대를 가시화함으로써, 특정 작업 공간 내에서 이루어지는 작업시 발생할 수 있는 작업 지연 원인을 처리 및 제거할 수 있다.The present invention relates to a method for analyzing the cause of delay in a process through measuring a time period of a process interval, and more particularly, It is possible to query exceptional flows such as when the events are contiguous or non-contiguous and analyze the time zone and data property values to determine whether the gate, yard crane, yard truck, container block and porthole crane It is possible to handle and eliminate the cause of the delay in the work performed in the specific work space by visualizing the time zone in which the work delay mainly occurs.
Description
본 발명은 프로세스 구간의 소요시간 측정을 통한 작업지연 원인 분석방법에 관한 것으로, 더욱 상세하게는 컨테이너 터미널 등과 같은 특정 작업 공간 내에서 행해지는 프로세스 분석 결과로부터 프로세스 내에 존재하는 임의의 지점인 두개의 이벤트 사이에서 소요된 시간을 조회하고 시간대 및 데이터 속성별 분석을 통해 작업 지연의 원인을 파악할 수 있는 프로세스 구간의 소요시간 측정을 통한 작업 지연 원인 분석방법에 관한 것이다.The present invention relates to a method for analyzing the cause of a delay in a process through measuring a time period of a process section, and more particularly, to a method for analyzing a cause of an operation delay in a process terminal, The present invention relates to a method for analyzing a cause of a delay in a workflow by measuring a time interval of a process interval in which a time interval and a data attribute are analyzed to determine a cause of a job delay.
일반적으로, 컨테이너 터미널 내의 터미널 운영시스템(TOS: Terminal Operation System)은 선사, 운송사, 항구로 들어오는 선박으로부터 컨테이너에 대한 정보를 받고, 모든 컨테이너가 정확한 위치로 가장 효과적인 방법으로 이동될 수 있도록 터미널 내 컨테이너의 흐름을 관리하는 시스템으로서, 컨테이너 터미널의 자동화를 위한 필수적인 요소이다.In general, a terminal operating system (TOS) within a container terminal receives information about a container from a ship arriving at a ship, a shipping company, or a port so that all the containers can be moved in the most efficient manner It is a system for managing the flow of containers and is an essential element for automation of container terminals.
예컨대, TOS는 컨테이너의 흐름 관리를 위한 각종 정보 및 컨테이너에 관한 각종 이벤트 정보를 데이터베이스에 저장하고 있으므로, TOS에 기록된 이벤트 로그를 프로세스 마이닝 프로그램을 사용하여 분석하면 현재 이루어지고 있는 컨테이너 관리 프로세스를 파악할 수 있으며, 파악된 프로세스를 통해 현재 시스템의 문제점을 발견하고 문제점을 개선할 수 있는 새로운 프로세스를 설계할 수 있다.For example, since the TOS stores various kinds of information for managing the container flow and various event information about the container in the database, if the event log recorded in the TOS is analyzed using the process mining program, And can identify a problem in the current system and design a new process to solve the problem through the identified process.
여기서, 상기 프로세스 마이닝(Process Mining)은 데이터 마이닝(data mining)의 한 분야로서, 특정 작업공간 내의 업무 중에 발생하는 여러 종류의 이벤트들을 정의하고 이들의 발생 시각을 기준으로 이벤트 전후 관계를 파악하여, 업무 프로세스를 가시화하고 효율성 등을 분석하고 개선하는 연구분야이다.The process mining is a field of data mining. The process mining defines various types of events occurring during a task in a specific work space and grasps the relationship before and after the event based on the time of occurrence of the events, It is a research field that visualizes business processes and analyzes and improves efficiency.
또한, 프로세스 도출(Process Discovery)은, 도 1에 도시된 바와 같이, 각 이벤트를 노드(node)로 하고 이벤트 간의 전후 관계를 방향성 간선(directed edge)으로 한 그래프를 도출하여 프로세스를 가시화하는 기법이고, 프로세스 성능 분석(Performance Analysis)은 발견된 프로세스를 기준으로 각 간선의 평균 소요시간을 비교하여 어떤 단계에서 특히 지연이 발생하는지를 연구하는 기법이다.Also, as shown in FIG. 1, process discovery is a technique of visualizing a process by drawing a graph in which each event is a node and the context between events is a directed edge , And Performance Analysis is a technique for comparing the average time required for each trunk based on the discovered process to investigate the delay at a particular stage.
일예로서, 상술한 프로세스 마이닝 기법을 적용한 종래기술이 대한민국 등록특허 제10-0500329호에 개시되어 있다.As an example, the prior art to which the above-described process mining technique is applied is disclosed in Korean Patent Registration No. 10-0500329.
상기 종래기술은 워크플로우 시스템의 운영 과정에서 축적된 워크플로우 로그 데이터에 프로세스 데이터 마이닝 기법을 적용하여 프로세스 또는 업무의 과거 수행 결과를 평가하고, 분석 및 진단하는 워크플로우 마이닝 시스템 및 방법을 개시하고 있다. The above prior art discloses a workflow mining system and method for evaluating, analyzing and diagnosing past performance results of a process or task by applying a process data mining technique to workflow log data accumulated in the course of operating a workflow system .
그러나, 상기 종래기술에 적용된 프로세스 마이닝 방법의 경우에는 이벤트 타입을 시작과 종료 두 가지로만 표현하고 있어서 보다 사실적이며 다양한 분석 결과를 도출하는데 한계가 있으며, 성과 측정시 로그 기반의 단편적인 성과 측정만 이루어지고, 작업 간의 관계를 고려하거나 핵심성과 지표를 이용하여 분석 결과를 도출하지 못하는 문제점이 있다.However, in the case of the process mining method applied to the prior art, only two types of event types are represented as start and end, so there are limitations in obtaining more realistic and various analysis results. There is a problem in that the analysis results can not be derived by considering the relationship between the work and the work or by using the key performance indicators.
즉, 컨테이너 터미널과 같은 특정 공간 내의 현장에서는 이벤트가 인접한 경우와 같이 예외적인 흐름을 갖는 사례를 발견하고 발생 원인을 찾아서 처리하여야 하므로 예외적인 데이터를 무시해서는 안되는 바, 기존의 일반적인 프로세스 도출 기법들은 복잡한 데이터 안에서 시작과 종료의 두 지점간의 가시적이고 간결한 프로세스를 찾는 것을 목표로 하고 있어서, 이벤트가 인접한 경우 또는 인접하지 않은 경우와 같이 예외적인 흐름을 갖는 데이터를 무시해버리는 문제점이 있다.That is, in the case of a container terminal, it is necessary to find an exceptional flow case and to find out the cause of occurrence, so that exceptional data should not be ignored. Therefore, The goal is to find a concise and concise process between the two points in the data, so there is the problem of ignoring data with an exceptional flow, such as when the events are adjacent or non-contiguous.
따라서, 프로세스 구간 내에 이벤트가 인접한 경우 또는 인접하지 않은 경우와 같이 새로운 이벤트 타입을 설정하거나 반영하여 다양한 분석 결과를 도출함으로써, 프로세스 구간 내에서의 작업 지연의 원인을 분석하여야 할 필요가 있다.Therefore, it is necessary to analyze the cause of the delay in the process section by deriving various analysis results by setting or reflecting a new event type as in the case where the events are adjacent to each other or not in the process section.
본 발명은 상기와 같은 문제점을 해결하기 위한 것으로서, 그 목적은 특정 작업 공간 내 프로세스 분석 결과값으로부터 프로세스 내에 존재하는 임의의 지점들인 이벤트 사이에서 소요된 시간 및 이벤트가 인접한 경우 또는 인접하지 않은 경우와 같은 예외적인 흐름을 조회하고 시간대 및 데이터 속성별 분석을 통해 작업 지연을 유발한 데이터 속성값을 도출함과 동시에 작업 지연이 주로 발생한 시간대를 가시화할 수 있는 프로세스 구간의 소요시간 측정을 통한 작업 지연 원인 분석방법을 제공하는 것이다.SUMMARY OF THE INVENTION The present invention has been made to solve the above-mentioned problems and it is an object of the present invention to provide a method and a system for analyzing a case where a time spent between events, which are arbitrary points existing in a process, It is possible to visualize the time zone where the operation delay is mainly occurred while deriving the data attribute value that causes the operation delay by analyzing the same exceptional flow and analyzing according to the time zone and data property, Analysis method.
즉, 본 발명의 목적은 특정 공간 내 임의의 2개의 이벤트 A-B 사이에 소요되는 작업 평균 시간 및 예외적인 흐름에 대하여, 평균 임계값을 초과하여 장시간 소요되었다면 이를 분석하고 특정 작업에 대하여 발생할 수 있는 장시간 지연 원인을 제거할 수 있는 프로세스 구간의 소요시간 측정을 통한 작업 지연 원인 분석방법을 제공하는 것이다.That is, an object of the present invention is to analyze the average operation time and the exceptional flow between any two events AB in a specific space, if it takes longer than the average threshold and analyze it, And to provide a method of analyzing the cause of the delay in the process through measurement of the time required for the process section to eliminate the cause of delay.
이상의 목적 및 다른 추가적인 목적들이, 첨부되는 청구항들에 의해 본 발명의 기술사상을 벗어나지 않는 범위 내에서, 당업자들에게 명백히 인식될 수 있을 것이다.These and other objects of the present invention will be apparent to those skilled in the art without departing from the scope of the present invention by the appended claims.
상기의 목적을 달성하기 위한 본 발명에 따른 프로세스 구간의 소요시간 측정을 통한 작업 지연 원인 분석방법은, (a) 컨테이너 터미널 내의 터미널 운영시스템(TOS)을 통해 획득된 프로세스 분석을 위한 표준 형식의 데이터를 디스크(110)에 저장하는 단계(S210); (b) 프로세스 구간의 소요시간 측정을 통한 작업 지연 원인 분석장치(100)가 상기 (a) 단계를 통해 디스크(110)에 저장된 표준 형식의 데이터 입력파일을 입력부(120)를 통해 입력받고, CPU(150) 내의 입력파일 리딩부(151)를 통해 상기 입력파일을 읽어 들여서 메모리(130)에 저장하는 단계(S220); (c) 상기 프로세스 구간의 소요시간 측정을 통한 작업 지연 원인 분석장치(100)가 마우스/키보드(140)를 통해 입력되는 시작/종료 이벤트 이름 및 이벤트가 인접한 경우에만 조회에 대한 설정 입력값을 CPU(150)의 입력값 수신부(152)를 통해 입력받는 단계(S230); (d) 상기 CPU(150)가 프로세스 마이닝 프로그램을 구동하고, 입력값 수신부(152)를 통해 입력된 입력값에 따라 이벤트가 인접한 경우에만 조회를 선택하였는지의 여부를 판단(S240)하며, 연산 처리부(153)를 통해 이벤트가 인접한 경우에만 조회의 선택 여부에 따른 연산을 수행한 후 이벤트에서 발생한 시간 차를 계산하여 레코드를 생성하는 단계(S250) 및 (e) 상기 CPU(150)가 데이터 정렬부(154) 및 그래프 구성부(156)를 이용하여, 상기 (d) 단계를 통해 생성된 레코드에서 작업 소요시간에 따른 작업 지연 원인 분석 표(table)를 출력부(160)를 통해 디스플레이하는 단계(S260)를 포함한다.According to another aspect of the present invention, there is provided a method for analyzing a cause of delay in a process time of a process section, the method comprising: (a) obtaining a standard format data for process analysis obtained through a terminal operating system (TOS) (S210); (b) The operation
바람직하게는, (f) 상기 CPU(150)가 데이터 범위 설정부(155)를 통해 작업 지연 데이터로 선택할 범위 입력을 요청하고, 마우스/키보드(140)를 통해 선택되는 지연 데이터의 범위를 입력받는 단계(S270) 및 (g) 상기 CPU(150)가 그래프 구성부(156)를 통해 상기 (f) 단계에서 입력되는 지연 데이터의 선택 범위에 따른 지연 데이터에서의 속성값 분포도 및 시간대별 지연 발생 현황을 나타내는 그래프를 구성하여 출력부(160)를 통해 디스플레이하는 단계(S280)를 더 포함한다.Preferably, (f) the
더 바람직하게는, 상기 (e) 단계에서, 상기 CPU(150)는 데이터 정렬부(154)를 이용하여, 상기 (d) 단계를 통해 생성된 레코드에서 작업 소요시간이 큰 것부터 작은 것 순서대로 위치되게 작업 지연 원인 분석 표(table)를 정렬시킨다.More preferably, in the step (e), the
또한, 상기 (d) 단계에서, 상기 CPU(150)는 입력값 수신부(152)를 통해 수신된 입력값에 따라 이벤트가 인접한 경우에만 조회를 선택하였는지의 여부를 판단(S240)할 수 있는 기능을 제공하여, 선택된 두 이벤트 사이에 다른 이벤트가 끼어들었는지의 여부에 따라 조회 대상에 포함할지의 여부를 결정하는 것이 바람직하다.In step (d), the
또한, 상기 (g) 단계에서, 상기 CPU(150)는 그래프 구성부(156)를 통해 전체 데이터와 지연 데이터 양쪽에서 특정 속성값이 차지하는 비율을 순위로 표시하는 것이 바람직하다.Also, in step (g), the
본 발명에 따른 프로세스 구간의 소요시간 측정을 통한 작업 지연 원인 분석방법에 따르면, 특정 작업 공간 내 프로세스 분석 결과값으로부터 프로세스 내에 존재하는 임의의 지점인 복수개의 이벤트 사이에 소요된 시간 및 이벤트가 인접한 경우 또는 인접하지 않은 경우와 같은 예외적인 흐름을 조회하고 시간대 및 데이터 속성값을 분석하여, 예를 들어 컨테이너 터미널과 같은 특정 작업 공간 내의 게이트 단말기, 야드 크레인 단말기, 야드 트럭 단말기, 컨테이너 블록, 안벽 크레인 단말기 및 통합관리 단말기 등의 사이에서 작업 지연을 유발시키는 특정 데이터 속성값을 도출함과 동시에 작업 지연이 주로 발생한 시간대를 가시화함으로써, 특정 작업 공간 내에서 이루어지는 작업시 발생할 수 있는 작업 지연 원인을 처리 및 제거할 수 있다.According to the method of analyzing the cause of delay in the process through measuring the time duration of the process interval according to the present invention, when the time and the event between the plurality of events, which are arbitrary points existing in the process, Or a non-adjacent case, analyzes the time zone and the data attribute value, and analyzes the time zone and the data attribute value, for example, a gate terminal in a specific work space such as a container terminal, a yard crane terminal, a yard truck terminal, a container block, And integrated management terminal, and visualize the time zone in which the operation delay is mainly occurred, thereby processing and eliminating the cause of the operation delay in the operation performed in the specific work space can do.
한편, 본 발명의 추가적인 특징 및 장점들은 이하의 설명을 통해 더욱 명확히 될 것이다.Additional features and advantages of the present invention will become more apparent from the following description.
도 1은 일반적인 이벤트들 간의 프로세스 도출 방법을 설명하기 위한 도면.
도 2는 본 발명에 적용되는 프로세스 구간의 소요시간 측정을 통한 작업 지연 원인 분석장치를 나타내는 구성도.
도 3은 본 발명의 바람직한 실시예에 따른 프로세스 구간의 소요시간 측정을 통한 작업 지연 원인 분석방법을 나타내는 순서도.
도 4는 본 발명에 적용되는 프로세스 마이닝 프로그램의 표준 입력파일 형식인 MXML 구조를 나타내는 도면.
도 5는 본 발명에 적용되는 '이벤트가 인접한 경우에만 조회'의 선택 유무를 표시할 수 있는 화면의 일예를 나타내는 도면.
도 6은 본 발명에 적용되는 '이벤트가 인접한 경우에만 조회' 메뉴의 선택 여부에 따른 출력을 설명하기 위한 도면.
도 7은 본 발명을 통해 정렬된 레코드 형태의 일예를 나타내는 도면.
도 8은 본 발명에 적용되는 지연 데이터의 선택 범위 입력창의 일예를 나타내는 도면.
도 9는 본 발명에 적용되는 지연 데이터에 대한 속성값 분포도를 나타내는 파이 그래프.
도 10은 본 발명에 적용되는 시간대별 지연 발생 현황을 나타내는 막대 그래프.
도 11은 본 발명에 적용되는 지연 데이터에 대한 비율을 순위로 나타내는 파이 그래프의 일예를 나타내는 도면.1 is a diagram for explaining a method of deriving a process between general events;
BACKGROUND OF THE
FIG. 3 is a flowchart illustrating a method of analyzing a cause of a delay in a task through measurement of a duration of a process section according to a preferred embodiment of the present invention.
4 is a diagram showing an MXML structure that is a standard input file format of a process mining program applied to the present invention;
5 is a view showing an example of a screen capable of displaying whether or not to select 'display only when an event is adjacent' applied to the present invention.
FIG. 6 is a diagram for explaining output according to whether or not the 'inquiry only when events are adjacent' menu is applied according to the present invention. FIG.
Figure 7 illustrates an example of a form of records arranged through the present invention.
8 is a diagram showing an example of a selection range input window of delay data applied to the present invention;
9 is a pie graph showing an attribute value distribution diagram for delay data applied to the present invention;
FIG. 10 is a bar graph showing the time lag occurrence status according to the present invention. FIG.
11 is a diagram showing an example of a pie graph showing rankings of delay data applied to the present invention.
이하, 본 발명의 바람직한 실시예에 따른 프로세스 구간의 소요시간 측정을 통한 작업 지연 원인 분석방법을 첨부된 도면들을 참조하여 상세히 설명한다.Hereinafter, a method for analyzing the cause of delay in the task through measuring the time duration of a process interval according to a preferred embodiment of the present invention will be described in detail with reference to the accompanying drawings.
본 발명의 상세한 설명에 앞서, 도면들 중 동일하거나 대응되는 구성요소는 동일한 참조번호를 부여하며, 관련된 공지 구성 또는 기능에 대한 구체적인 설명이 본 발명의 요지를 흐릴 수 있다고 판단되는 경우에는 그 상세한 설명은 생략하기로 한다.Prior to the detailed description of the present invention, the same or corresponding components in the drawings are denoted by the same reference numerals, and if a detailed description of related known configurations or functions is deemed to blur the gist of the present invention, Is omitted.
또한, 본 명세서에서, 후술하는 실시예 및 실시 형태들은 예시로서 제한적이지 않은 것으로 고려되어야 하며, 본 발명은 여기에 주어진 상세로 제한되는 것이 아니라 첨부된 청구항의 범위 및 동등물 내에서 치환 및 균등한 다른 실시예로 변경될 수 있다.Also, in the present specification, the following embodiments and embodiments are to be considered as being illustrative and not restrictive, and the invention is not to be limited to the details given herein but is to be accorded with the scope of the appended claims and their equivalents, It can be changed to another embodiment.
참고로, 본 출원인에 의해 출원되어 등록된 등록특허 제10-1433139호(명칭 : 프로세스 분석을 위한 데이터 전처리 시스템)은 본 명세서에서 참조되어 진다.For reference, the registered patent No. 10-1433139 (name: data preprocessing system for process analysis) filed by the present applicant is referred to herein.
먼저, 본 발명의 바람직한 실시예에 따른 프로세스 구간의 소요시간 측정을 통한 작업 지연 원인 분석방법에 적용되는 장치를 도 2를 참조하여 설명한다.First, an apparatus applied to a method of analyzing the cause of delay in work by measuring the time duration of a process interval according to a preferred embodiment of the present invention will be described with reference to FIG.
도 2는 본 발명에 적용되는 프로세스 구간의 소요시간 측정을 통한 작업 지연 원인 분석장치를 나타내는 구성도이다.FIG. 2 is a block diagram showing an apparatus for analyzing the cause of a delay in work by measuring the time required for a process interval according to the present invention.
도 2에 도시된 바와 같이, 본 발명에 적용되는 프로세스 구간의 소요시간 측정을 통한 작업 지연 원인 분석장치(100)는, 디스크(110), 입력부(120), 메모리(130), 마우스/키보드(140), CPU(150) 및 출력부(160)를 포함한다.2, the
구체적으로, 상기 디스크(110)는 예를 들어 컨테이너 터미널 내의 터미널 운영시스템(TOS: Terminal Operation System)에 기록된 이벤트 로그를 본 발명에서 적용하는 프로세스 마이닝 프로그램이 요구하는 MXML(Mining XML) 형식으로 변환하여 프로세스 분석을 위한 표준 형식의 데이터 형태로 저장하고 있다.Specifically, the disk 110 converts an event log recorded in a terminal operating system (TOS) in a container terminal into an MXML (mining XML) format required by a process mining program applied in the present invention And is stored in the form of standard format for process analysis.
여기서, 상기 TOS는 터미널 내 컨테이너의 흐름을 관리하는 시스템으로서, 컨테이너의 흐름 관리를 위한 각종 정보 및 컨테이너에 관한 각종 이벤트 정보를 데이터베이스에 저장하고 있으므로, TOS에 기록된 이벤트 로그를 프로세스 마이닝 프로그램을 사용하여 분석하면 현재 이루어지고 있는 컨테이너 관리 프로세스를 파악할 수 있다.Herein, the TOS is a system for managing the flow of containers in a terminal, and stores various kinds of information for managing the container flow and various kinds of event information related to the containers in the database. Therefore, the event log recorded in the TOS is used for the process mining program And the container management process that is currently being performed can be grasped.
상기 입력부(120)는 디스크(110)와 같은 데이터베이스(DB)에 저장되어 있다가 출력되는 입력파일을 읽어 들인다.The input unit 120 is stored in a database (DB), such as the disk 110, and reads an input file to be output.
여기서, 상기 입력파일은 예를 들어 TOS를 통해 컨테이너 터미널과 같은 작업 공간 내에 구비된 게이트, 야드 크레인, 야드 트럭, 컨테이너 블록, 안벽 크레인 및 통합관리용 단말기들의 이벤트 데이터로서 프로세스 분석의 대상이 되는 데이터이다.Here, the input file is event data of a gate, a yard crane, a yard truck, a container block, a quay crane and integrated management terminals provided in a work space such as a container terminal via a TOS, for example, to be.
상기 메모리(130)는 프로세스 마이닝 프로그램과 이 프로그램 운영에 필요한 데이터 및 상기 입력부(120)를 통해 읽어 들인 입력파일을 저장한다.The memory 130 stores a process mining program, data necessary for the operation of the program, and an input file read through the input unit 120.
상기 마우스/키보드(140)는 프로그램 사용자가 시작 이벤트 이름, 종료 이벤트 이름 및 이벤트가 인접한 경우에만 조회와 같은 설정 입력값 및 데이터 설정값을 입력할 수 있도록 지원한다.The mouse / keyboard 140 allows the program user to input setting input values and data setting values such as inquiry only when the start event name, the end event name, and the event are adjacent to each other.
상기 CPU(150, 중앙처리부)는 수학적 연산을 실행하여, 디스크(110)에 저장된 이벤트 데이터로부터 작업 소요시간 측정 및 분석 그래프를 도출하는 수단으로서, 입력파일 리딩부(151), 입력값 수신부(152), 연산 처리부(153), 데이터 정렬부(154), 데이터 범위 설정부(155) 및 그래프 구성부(156)로 구성된다.The
또한, 상기 출력부(160)는 상기 CPU(150)를 통해 분석된 데이터를 표 형태, 파이 및 막대 그래프 형식으로 디스플레이하는 모니터이다.In addition, the output unit 160 is a monitor for displaying the analyzed data through the
한편, 상기 CPU(150) 내의 입력파일 리딩부(151)는 상기 디스크(110)에 저장되어 있는 입력파일을 읽어 들여서 상기 메모리(130)에 저장시킨다.The input file reading unit 151 in the
상기 입력값 수신부(152)는 예를 들어 프로세스 마이닝 프로그램의 사용자가 상기 마우스/키보드(140)를 통해 입력한 시작 이벤트 이름, 종료 이벤트 이름 및 이벤트가 인접한 경우에만 조회와 같은 설정 선택값을 수신한다.For example, the input value receiver 152 receives a start event name, an end event name, and a setting selection value such as an inquiry only when a user of the process mining program inputs an event name, an end event name, and an event input through the mouse / .
상기 연산 처리부(153)는 상기 시작/종료 이벤트 이름 및 이벤트가 인접한 경우에만 조회와 같은 설정 선택값에 대한 이벤트들 간의 시간 차이를 계산하여 레코드를 생성한다.The operation processing unit 153 generates a record by calculating a time difference between events of a setup selection value such as an inquiry only when the start / end event name and the event are adjacent to each other.
상기 데이터 정렬부(154)는 상기 연산 처리부(153)를 통해 생성된 레코드들에 대하여 소요시간이 큰 데이터로부터 작은 데이터 순서로 정렬한다.The data sorting unit 154 arranges the records generated through the operation processing unit 153 in order from small data to large data.
상기 데이터 범위 설정부(155)는 레코드 카운트 순위, 소요시간이 X% 이내인 데이터 및 소요시간이 평균 이상인 데이터의 범위를 일괄하여 선택할 수 있도록 한다.The data range setting unit 155 can collectively select a record count ranking, a range of data within the required time of X% or a range of data whose average time is equal to or more than the average.
상기 그래프 구성부(156)는 상기 CPU(150)를 통해 분석되는 데이터를 파이 및 막대 그래프 형식으로 형성하여 상기 출력부(160)를 통해 디스플레이할 수 있도록 한다.The graph composing unit 156 forms data to be analyzed through the
여기서, 상기 프로세스 구간의 소요시간 측정을 통한 작업 지연 원인 분석장치(100)는, 통신 가능한 컴퓨터 장치로서, 웹 내용을 디스플레이할 수 있는 인터넷 브라우저를 가지고 있는 데스크 탑 컴퓨터 및 노트북 등과 같은 컴퓨터인 것이 바람직하지만, 상기 디스크(110) 내의 정보를 조회하여 각 이벤트들 간의 프로세스 구간에서의 소요시간을 측정할 수 있기만 하면, 무선 통신이 가능한 이동전화, 스마트폰, 태블릿 PC, 넷북, PDA 및 IMT-2000 등을 포함할 수 있다.
Here, the operation
한편, 이하에서는 상술한 바와 같이 구성된 분석장치를 통해 이루어지는 본 발명의 바람직한 실시예에 따른 프로세스 구간의 소요시간 측정을 통한 작업 지연 원인 분석방법을 상술한 도 2 및 후술하는 도 3 내지 도 11을 참조하여 설명한다.Hereinafter, a method for analyzing the cause of delay in work through measuring the time required for a process section according to a preferred embodiment of the present invention, which is performed through the above-described analyzing apparatus, will be described with reference to FIG. 2 and FIGS. .
도 3은 본 발명의 바람직한 실시예에 따른 프로세스 구간의 소요시간 측정을 통한 작업 지연 원인 분석방법을 나타내는 순서도이고, 도 4는 본 발명에 적용되는 프로세스 마이닝 프로그램의 표준 입력파일 형식인 MXML 구조를 나타내는 도면이며, 도 5는 본 발명에 적용되는 '이벤트가 인접한 경우에만 조회'의 선택 유무를 표시할 수 있는 화면의 일예를 나타내는 도면이다.FIG. 3 is a flow chart illustrating a method of analyzing the cause of a delay in the operation of a process section according to a preferred embodiment of the present invention. FIG. 4 illustrates an MXML structure that is a standard input file format of a process mining program applied to the present invention. And FIG. 5 is a diagram showing an example of a screen that can display whether or not to select 'display only when an event is adjacent' applied to the present invention.
또한, 도 6은 본 발명에 적용되는 '이벤트가 인접한 경우에만 조회' 메뉴의 선택 여부에 따른 출력을 설명하기 위한 도면이고, 도 7은 본 발명을 통해 정렬된 레코드 형태의 일예를 나타내는 도면이며, 도 8은 본 발명에 적용되는 지연 데이터의 선택 범위 입력창의 일예를 나타내는 도면이다.6 is a view for explaining an output according to whether or not the 'inquiry only when an event is adjacent' menu is applied according to the present invention. FIG. 7 is a view showing an example of a record form sorted through the present invention, 8 is a diagram showing an example of a selection range input window of delay data applied to the present invention.
또한, 도 9는 본 발명에 적용되는 지연 데이터에 대한 속성값 분포도를 나타내는 파이 그래프이고, 도 10은 본 발명에 적용되는 시간대별 지연 발생 현황을 나타내는 막대 그래프이며, 도 11은 본 발명에 적용되는 지연 데이터에 대한 비율을 순위로 나타내는 파이 그래프의 일예를 나타내는 도면이다.FIG. 9 is a pie graph showing an attribute value distribution diagram for delay data applied to the present invention. FIG. 10 is a bar graph showing a delay occurrence status by time slot applied to the present invention, and FIG. Fig. 8 is a diagram showing an example of a pie graph showing rankings of delay data.
먼저, 컨테이너 터미널 내의 TOS를 통해 MXML(Mining XML) 형식으로 변환된 프로세스 분석을 위한 표준 형식의 데이터를 디스크(110)에 저장한다(S210).First, data in a standard format for process analysis converted into MXML (Mining XML) format is stored in the disk 110 through the TOS in the container terminal (S210).
여기서, 상기 프로세스 분석을 위한 표준 형식의 데이터는 데이터 마이닝 솔루션과 같이 프로세스를 분석할 수 있는 프로그램에서 사용될 수 있는 형식의 데이터로서, 도 4에 도시된 바와 같은 MXML이 표준 형식이다.Here, the standard format data for the process analysis is data of a format that can be used in a program capable of analyzing a process such as a data mining solution, and MXML as shown in FIG. 4 is a standard format.
즉, 도 4에 도시된 바와 같이, 상기 MXML의 구조는, 프로세스(Process) 아래에 복수개의 프로세스 인스턴스(Process Instance) 데이터가 존재하고, 하나의 프로세스 인스턴스 아래에 복수개의 오디트 트레일 엔트리(Audit TrailEntry) 데이터가 존재한다.That is, as shown in FIG. 4, the structure of the MXML includes a plurality of process instance data under a process, and a plurality of audit trail entries ) Data exists.
이때, 상기 프로세스 인스턴스는 프로세스 분석시 분석 대상(case)이 되는 데이터 각각을 의미하는 것으로, 컨테이너 프로세스에서는 개별 컨테이너, 선박 및 야드트럭 등이 프로세스 인스턴스에 해당될 수 있다.In this case, the process instance refers to each data to be analyzed at the time of process analysis. In the container process, an individual container, a ship, a yard truck, or the like may correspond to a process instance.
또한, 오디트 트레일 엔트리는 상기 프로세스 인스턴스에 대하여 발생한 이벤트(event) 각각을 의미하는 것으로, 컨테이너 프로세스에서는 QC 양하 작업 생성, QC 양하 작업 완료 등이 오디트 트레일 엔트리에 해당될 수 있다.Also, the audit trail entry means each event generated for the process instance. In the container process, the QC unload job creation, the QC unload job completion, and the like may correspond to the auto-trail entry.
또한, 오디트 트레일 엔트리 아래에는 워크플로우 모델 엘리먼트(WorkflowModelElement), 이벤트 타입(EventType), 타임스탬프(TimeStamp), 오리지네이터(Originator), 어트리뷰트(Attribute) 데이터가 존재한다.Below the Audit Trail entry are a Workflow Model Element, an EventType, a TimeStamp, an Originator, and Attribute data.
여기서, 상기 워크플로우 모델 엘리먼트는 프로세스 내에 존재하는 각각의 행위로서 이벤트 단위로 세분화가 가능하며, 컨테이너 프로세스에서는 QC 양하, YQ 양하장치, YQ 반출상차 등이 워크플로우 모델 엘리먼트에 해당될 수 있다.Here, the workflow model element can be subdivided by event as each action existing in the process, and in the container process, QC drop, YQ dropout, YQ dropout, and the like may correspond to the workflow model element.
상기 이벤트 타입은 워크플로우 모델 엘리먼트를 이벤트 단위로 세분화하였을 때 해당 이벤트가 워크플로우 모델 엘리먼트 내에서 어떤 이벤트에 해당하는지를 명시한다. 컨테이너 프로세스에서는 예를 들어 작업 생성(schedule), 작업 완료(complete) 등으로 이벤트 타입을 나타낼 수 있다.The event type specifies an event in the workflow model element when the workflow model element is subdivided by event. Container processes can represent event types, for example, by job creation (schedule), completion (complete), and so on.
상기 타임 스탬프는 이벤트가 언제 발생되었는지를 나타내는 시각이고, 오리지네이터는 해당 이벤트를 발생시킨 행위자이며, 상기 어트리뷰트는 타임 스탬프와 오리지네이터를 제외한 모든 데이터 상에 존재하는 속성 정보이다. The time stamp is a time indicating when the event occurred. The originator is an actor that generated the event. The attribute is attribute information existing on all data except for the time stamp and the originator.
이때, 상기 어트리뷰트는 오디트 트레일 엔트리와 프로세스 인스턴스 양쪽 모두에 존재할 수 있으며, 분석 대상 객체 자체에 대한 속성은 프로세스 인스턴스의 어트리뷰트로, 행위에 대한 속성은 오디트 트레일의 어트리뷰트로 정의한다.At this time, the attribute may exist in both the audit trail entry and the process instance, and the attribute of the object to be analyzed itself is defined as the attribute of the process instance, and the attribute of the behavior is defined as the attribute of the attribute trail.
참고로, TOS를 통해 MXML 형식으로 변환된 프로세스 분석을 위한 표준 형식의 데이터를 생성하는 전처리 기술은, 본 출원인의 등록특허 제10-1433139호에 상세하게 설명되어 있으므로, 본 명세서에서는 그 구체적인 설명을 생략하기로 한다.For reference, the preprocessing technique for generating standard format data for analyzing a process that has been converted to MXML format through TOS is described in detail in the applicant's registration No. 10-1433139, It will be omitted.
다음에, 프로세스 구간의 소요시간 측정을 통한 작업 지연 원인 분석장치(100)는, 상기 S210 단계를 통해 디스크(110)에 저장된 입력파일을 입력부(120)를 통해 입력받고, CPU(150) 내의 입력파일 리딩부(151)를 통해 상기 입력파일을 읽어 들여서 상기 메모리(130)에 저장한다(S220).Next, the operation
그 다음, 프로세스 구간의 소요시간 측정을 통한 작업 지연 원인 분석장치(100)는, 마우스/키보드(140)를 이용하여 프로그램 사용자로부터 입력되는 시작 이벤트 이름(목록에서 선택), 종료 이벤트 이름(목록에서 선택) 및 이벤트가 인접한 경우에만 조회(체크 여부)와 같은 설정 입력값을 CPU(150)의 입력값 수신부(152)를 통해 받아들인다(S230).Next, the operation
이때, 각각의 이벤트 이름을 선택할 목록을 구성하는 방법은, 예를 들어 상기 디스크(110)로부터 메모리(130)에 읽어 들여진 모든 오디트 트레일 엔트리의 워크플로우 모델 엘리먼트 "A"와 이벤트 타입 "B"에 대하여, A(B)와 같은 형태의 문자열을 구성할 수 있다.At this time, a method for constructing a list for selecting each event name may be performed by, for example, selecting a workflow model element "A" and an event type "B" of all the audit trail entries read from the disk 110 in the memory 130, A character string of the same form as A (B) can be constructed.
이후, 상기 S230 단계를 통해 입력된 이벤트 이름이 예를 들어 각각 A, B라고 할 때, CPU(150)는 프로세스 마이닝 프로그램을 구동하고, 입력값 수신부(152)를 통해 프로그램 사용자로부터 입력된 입력값에 따라 이벤트가 인접한 경우에만 조회를 선택하였는지의 여부를 판단(S240)하고, 연산 처리부(153)를 통해 이벤트가 인접한 경우에만 조회의 선택 여부에 따른 연산을 수행한 후 레코드를 생성한다(S250).If the event names input through step S230 are A and B, respectively, the
여기서, 상기 S250 단계의 '레코드를 생성한다'라는 표현은 레코딩을 시작한 오디트 트레일 엔트리를 시작 이벤트로, 레코드를 생성한 오디트 트레일 엔트리를 종료 이벤트로 하여, 이 두 이벤트가 발생한 시간 차를 계산한다는 것을 의미하며, 이렇게 계산된 레코드는 메모리(130) 상에 복수회 저장되어 있다가 이후에 표(table)를 구성할 때 일괄적으로 사용된다.Here, the expression 'generate a record' in the step S250 is to calculate the time difference in which the two events are generated, with the event trail entry in which the recording is started as the start event and the event trail entry in which the record was generated as the end event The calculated records are stored in the memory 130 a plurality of times, and are used collectively when a table is formed later.
그리고, 상기 S240 단계에서, CPU(150)는 프로그램 사용자가 마우스/키보드(140)를 통해 도 5에 도시된 바와 같은 화면에 '이벤트가 인접한 경우에만 조회(Successive events only)'를 선택한 경우에는, 상기 이벤트 이름이 A 및 B도 아니면 레코딩 변수를 해제하여 레코드 생성을 막고, '이벤트가 인접한 경우에만 조회'를 선택하지 않은 경우에는, A와 B가 같은 경우를 대비하여 일단 레코드 생성 후, 레코딩 변수를 해제한 뒤 다시 검사를 진행한다.In step S240, if the program user selects 'Successive events only' only when the event is adjacent to the screen as shown in FIG. 5 through the mouse / keyboard 140, If the event name is neither A nor B, the recording variable is released to prevent the record generation. If the event is not selected only when the event is adjacent to the event, And then resume the inspection.
즉, 본 발명에서는 도 5에 도시된 바와 같이, '이벤트가 인접한 경우에만 조회(Successive events only)'를 선택 또는 해제할 수 있는 프로그램 메뉴를 제공하여, 선택한 두 이벤트 사이에 다른 이벤트가 끼어 들었는지의 여부에 따라 조회 대상에 포함할것인지의 여부를 결정할 수 있는 것이 장점이다.That is, according to the present invention, as shown in FIG. 5, a program menu for selecting or deselecting 'Successive events only' is provided to determine whether another event is interrupted between two selected events It is possible to decide whether or not to be included in the object of inquiry according to whether or not the object of the inquiry is included.
예를 들어, 도 6에 도시된 바와 같이, 이벤트 종류가 A, B 및 C의 세 가지가 있을 경우, A와 B 사이에 C가 끼어들지 않은 구간의 시간들만 측정하려면, A로 시작하여 B로 끝나는 구간들을 먼저 조회한 후, C(C1...Cn)를 조회하여 각각의 이벤트가 속하는 구간들을 배제하는 작업이 필요하다. For example, as shown in FIG. 6, if there are three event types A, B, and C, to measure only the periods of time in which C does not intervene between A and B, It is necessary to inquire C (C1 ... Cn) after excluding the ending sections, and to exclude the sections to which each event belongs.
또한, A와 B 사이에 끼어들 수 있는 이벤트 개수가 복수개일 경우 이 작업은 많이 복잡해지지만, A와 B 사이의 구간을 조회하는 단계에서 모든 이벤트들 각각을 미리 조회해놓고 시간 순서대로 정렬한 후에 A로 시작되고 B로 끝나는 구간만 추려내면 그 과정을 단순화할 수 있다. 즉, 본 발명은 프로그램 사용자의 마우스/키보드(140)통해 입력하는 설정 선택값에 따라 중간에 다른 이벤트가 끼어드는 경우를 포함할지 말지의 여부를 간편하게 선택할 수 있다.Also, if the number of events that can be interposed between A and B is large, the task becomes complicated. However, in the step of inquiring the interval between A and B, each event is searched in advance, And the section ending in B is culled, the process can be simplified. That is, according to the present invention, it is possible to easily select whether or not to include a case where another event is intermitted in accordance with a setting selection value input through the mouse / keyboard 140 of the program user.
즉, 도 6에 도시된 바와 같이, 시작 이벤트를 A, 종료 이벤트를 B로 선택했을 때, '이벤트가 인접한 경우에만 조회' 기능을 선택한 경우에는 빨간색으로 표시된 A에서 B만 조회하고, '이벤트가 인접한 경우에만 조회' 기능을 선택하지 않은 경우에는 A와 B 사이에 포함될 수 있는 C1, C2...Cn 등이 포함된 모든 경우를 조회한다.That is, as shown in FIG. 6, when the start event is selected as A and the end event is selected as B, if only the 'inquiry function only when the event is adjacent' function is selected, In the case where the 'inquiry' function is not selected only in the adjacent case, all the cases including C1, C2,..., Cn which can be included between A and B are inquired.
이때, 상기 도 6에서는 시작 이벤트와 종료 이벤트를 똑같이 A로 선택한 경우에도 정상적으로 동작하도록 설계되어 있으며, 이를 통해 하나의 이벤트에 대하여 중복하여 작업이 발생하는 경우에도 분석할 수 있다.In this case, even if the start event and the end event are selected as A in FIG. 6, they are normally designed to operate normally, and even when an event occurs in duplicate, an event can be analyzed.
다음에, CPU(150)는 데이터 정렬부(154)를 이용하여, 도 7에 도시된 바와 같이, 상기 S250 단계를 통해 생성된 레코드에서 작업 소요시간이 큰 것을 맨 위로 위치되게 작업 지연 원인 분석 표(table)를 정렬시켜서 출력부(160)를 통해 디스플레이한다(S260).7, the
이때, 상기 도 7에 도시된 메뉴에서, 타임 갭(TIME GAP) 항목이 시작 이벤트와 종료 이벤트 사이에 소요된 시간에 해당하며, 작업 소요시간이 큰 것부터 작은 것 순서로 정렬되어 있다.At this time, in the menu shown in FIG. 7, a time gap (TIME GAP) item corresponds to the time taken between the start event and the end event, and the time required for the task is large to small.
계속해서, CPU(150)는, 도 8에 도시된 바와 같이, 데이터 범위 설정부(155)를 통해 프로그램 사용자에게 지연 데이터로 선택할 범위 입력을 요청하고, 프로그램 사용자로부터 마우스/키보드(140)를 통해 선택되는 레코드 카운트 순위, 소요시간이 X% 이내인 데이터 및 소요시간이 평균 이상인 데이터와 같은 지연 데이터의 선택 범위를 입력받는다(S270).8, the
이후, CPU(150)는 그래프 구성부(156)를 통해 상기 S270 단계에서 입력되는 지연 데이터의 선택 범위에 따른 지연 데이터에서의 속성값 분포도 및 시간대별 지연 발생 현황을 나타내는 그래프를 도 9 및 도 10과 같이 구성하여 출력부(160)를 통해 디스플레이한다(S280).Thereafter, the
여기서, 도 9는 작업 공간 내 지연 데이터에서의 QC(안벽 크레인)에 대한 속성값 분포도를 나타내는 파이 그래프로서, 프로그램 사용자가 지연 데이터를 선택한 후, 프로그램 메뉴에서 어트리뷰트 서머리(Attribute Summary) 탭을 선택하면, 좌측에 전체 QC(안벽 크레인) 데이터에 대한 속성값 분포도를 표시하고, 우측에 지연 데이터를 갖는 QC(안벽 크레인) 속성값 분포도를 나타내며, 분포 그래프의 대조를 통해 지연을 유발한 특정 속성값을 찾아낼 수 있도록 한다.Here, FIG. 9 is a pie graph showing an attribute value distribution chart for QC (quay crane) in the delay data in the work space. When the program user selects the delay data and selects the Attribute Summary tab from the program menu , The left side shows the property value distribution map for the entire QC (quay crane) data, the right side shows the QC (Quay crane) property value distribution map on the right side, and the specific graph .
이때, 도 9에서는 특정 속성값으로서 QC(안벽 크레인)에 대한 속성값 분포를 일예를 들어 설명하고 있지만, 컨테이너 터미널과 같은 작업 공간 내의 게이트, 야드 크레인, 야드 트럭 및 컨테이너 블록들에 대한 특정 속성값을 파이 그래프로 나타낼 수 있음은 물론이다.In this case, although an attribute value distribution for QC (quay crane) is described as an example of a specific attribute value in FIG. 9, a specific attribute value for gate, yard crane, yard truck and container blocks in a work space such as a container terminal Can be represented by a pie graph.
또한, 도 10은 작업 공간 내 시간대별 지연 발생현황을 나타내는 막대 그래프로서, 프로그램 사용자가 지연 데이터를 선택한 후, 프로그램 메뉴에서 타임라인(Time line) 탭을 선택하면, X축이 시간, Y축이 이벤트 발생 빈도를 나타내고, 청색 막대의 높이가 전체 데이터, 적색 막대의 높이가 지연 데이터를 표시하여, 시간대변 지연 발생 현황을 확인하게 함으로써, 작업시 발생할 수 있는 작업 지연 원인을 처리 및 제거할 수 있도록 한다.FIG. 10 is a bar graph showing the occurrence of a delay by time slot in the work space. When a program user selects delay data and selects a time line tab in the program menu, So that the cause of the delay in the operation can be handled and eliminated by displaying the event occurrence frequency, the height of the blue bar indicating the total data, the height of the red bar indicating the delay data, do.
또한, 도 11에 도시된 바와 같이, 좌측의 전체 데이터와 우측의 지연 데이터 양쪽에서 QC(안벽 크레인), 게이트, 야드 크레인, 야드 트럭 및 컨테이너 블록들에 대한 특정 속성값이 차지하는 비율을 순위로 표시하여 해당 속성값이 작업 지연에 긍정적인 영향을 끼쳤는지 부정적인 영향을 끼쳤는지를 표시할 수 있다.11, ratios occupied by specific attribute values for QC (quay crane), gate, yard crane, yard truck, and container blocks in both the left-side whole data and the right-side delay data are ranked To indicate whether the attribute value has a positive or negative effect on the work delay.
즉, 작업 지연에 대한 긍정적인 영향 또는 부정적인 영향 여부를 판단하는데 있어서 양적인 측면과 질적인 측면 두 가지가 모두 중요하지만, 일반적인 데이터 마이닝에서 주로 적용되는 통상적인 분석 방법의 경우에는 특정 속성값이 전체에서 차지하는 비율과 선택된 지연 데이터에서 차지하는 비율이 작업 지연 원인을 분석하는 신뢰도의 얼마 이내에서 유사한지 아닌지의 여부만 정성적으로 판단하기 때문에, 여러 속성값들에 대한 종합적인 평가가 어려운 문제점이 있다.That is, both quantitative and qualitative aspects are important in determining whether there is a positive or negative effect on work delay. However, in a typical analysis method, which is mainly applied to general data mining, And the ratio of the selected delay data to the delayed data is judged only qualitatively as to whether or not the similarity of the reliability of analyzing the cause of the delay is similar. Therefore, it is difficult to comprehensively evaluate various property values.
따라서, 본 발명에서는 특정 속성값이 전체에서 차지하는 비율과 선택된 지연 데이터에서 차지하는 비율에 대한 양쪽에서의 순위를 통해 해당 속성값이 양적으로 얼마나 영향을 끼쳤는지를 표시하는 한편, 지연 데이터의 비율도 정량적으로 표시함으로써 해당 속성값이 질적으로 얼마나 영향을 끼쳤는지도 함께 표시할 수 있으며, 특히 통계 분석 기법에 대한 지식이 없는 일반인도 간편하게 이용할 수 있는 장점이 있다.Therefore, in the present invention, it is indicated how much the attribute value affects quantitatively through both the ratios of the specific attribute values in the whole and the ratios occupied in the selected delay data, while the ratio of the delay data is quantitatively It is possible to display how the attribute value has been affected qualitatively by marking. Especially, it is convenient for ordinary people who do not have knowledge about statistical analysis technique.
예를 들어, 도 11에서 컨테이너 블록에 대한 특정 속성값 7E의 경우 전체 순위에서는 20위이지만 지연된 20% 이내의 데이터에서는 2위로 순위가 급상승하여 지연에 악영향을 주었음을 파이 그래프를 통해 한 눈에 파악할 수 있다.For example, in FIG. 11, the specific attribute value 7E for the container block is 20th in the overall ranking, but the data in the delayed 20% range rises to the second rank so that the delay is adversely affected .
이상에서는 본 발명의 일실시예에 따라 본 발명을 설명하였지만, 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자가 본 발명의 기술적 사상을 벗어나지 않는 범위 내에서 변경 및 변형한 것도 본 발명에 속함은 당연하다.While the present invention has been described in connection with what is presently considered to be practical exemplary embodiments, it is to be understood that the invention is not limited to the disclosed embodiments, but, on the contrary, Of course.
즉, 본 발명은 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체에 컴퓨터가 읽을 수 있는 코드로서 구현하는 것이 가능하다. 컴퓨터가 읽을 수 있는 기록매체는 컴퓨터 시스템에 의하여 읽혀질 수 있는 데이터가 저장되는 모든 종류의 기록장치를 포함한다. 컴퓨터가 읽을 수 있는 기록매체의 예로는 ROM, RAM, CD-ROM, 자기 테이프, 플로피디스크, 광데이터 저장장치 등이 있으며, 또한 인터넷을 통한 전송과 같이 캐리어 웨이브의 형태로 구현되는 것도 포함한다. 또한 컴퓨터가 읽을 수 있는 기록매체는 네트워크로 연결된 컴퓨터 시스템에 분산되어, 분산방식으로 컴퓨터가 읽을 수 있는 코드가 저장되어 실행될 수도 있다.That is, the present invention can be implemented as a computer-readable code on a computer-readable recording medium. A computer-readable recording medium includes all kinds of recording apparatuses in which data that can be read by a computer system is stored. Examples of the computer-readable recording medium include a ROM, a RAM, a CD-ROM, a magnetic tape, a floppy disk, an optical data storage device, and the like, and may also be implemented in the form of a carrier wave such as transmission over the Internet. In addition, the computer-readable recording medium may be distributed over network-connected computer systems so that computer-readable codes may be stored and executed in a distributed manner.
100 : 작업 지연 원인 분석장치
110 : 디스크 120 : 입력부
130 : 메모리 140 : 마우스/키보드
150 : CPU(중앙 처리부) 151 : 입력파일 리딩부
152 : 입력값 수신부 153 : 연산 처리부
154 : 데이터 정렬부 155 : 데이터 범위 설정부
156 : 그래프 구성부 160 : 출력부100: Task delay analysis
110: disk 120: input unit
130: memory 140: mouse / keyboard
150: CPU (central processing unit) 151: input file reading unit
152: input value receiving unit 153:
154: data sorting unit 155: data range setting unit
156: graph forming section 160: output section
Claims (5)
(a) 컨테이너 터미널 내의 터미널 운영시스템(TOS)을 통해 획득된 프로세스 분석을 위한 표준 형식의 데이터를 디스크(110)에 저장하는 단계(S210);
(b) 프로세스 구간의 소요시간 측정을 통한 작업 지연 원인 분석장치(100)가 상기 (a) 단계를 통해 디스크(110)에 저장된 표준 형식의 데이터 입력파일을 입력부(120)를 통해 입력받고, CPU(150) 내의 입력파일 리딩부(151)를 통해 상기 입력파일을 읽어 들여서 메모리(130)에 저장하는 단계(S220);
(c) 상기 프로세스 구간의 소요시간 측정을 통한 작업 지연 원인 분석장치(100)가 마우스/키보드(140)를 통해 입력되는 시작/종료 이벤트 이름 및 이벤트가 인접한 경우에만 조회에 대한 설정 입력값을 CPU(150)의 입력값 수신부(152)를 통해 입력받는 단계(S230);
(d) 상기 CPU(150)가 프로세스 마이닝 프로그램을 구동하고, 입력값 수신부(152)를 통해 입력된 입력값에 따라 이벤트가 인접한 경우에만 조회를 선택하였는지의 여부를 판단(S240)하며, 연산 처리부(153)를 통해 이벤트가 인접한 경우에만 조회의 선택 여부에 따른 연산을 수행한 후 이벤트에서 발생한 시간 차를 계산하여 레코드를 생성하는 단계(S250); 및
(e) 상기 CPU(150)가 데이터 정렬부(154) 및 그래프 구성부(156)를 이용하여, 상기 (d) 단계를 통해 생성된 레코드에서 작업 소요시간에 따른 작업 지연 원인 분석 표(table)를 출력부(160)를 통해 디스플레이하는 단계(S260)를 포함하되,
상기 (d) 단계에서,
상기 CPU(150)는 입력값 수신부(152)를 통해 수신된 입력값에 따라 이벤트가 인접한 경우에만 조회를 선택하였는지의 여부를 판단(S240)할 수 있는 기능을 제공하여, 선택된 두 이벤트 사이에 다른 이벤트가 끼어들었는지의 여부에 따라 조회 대상에 포함할지의 여부를 결정하는 것을 특징으로 하는 프로세스 구간의 소요시간 측정을 통한 작업 지연 원인 분석방법.A method for analyzing the cause of a delay in a process through measuring a time period of a process interval,
(a) storing (S210) data in a standard format for process analysis obtained through a terminal operating system (TOS) in a container terminal to the disk 110;
(b) The operation delay analysis unit 100 through the measurement of the elapsed time of the process section receives the data input file of the standard format stored in the disk 110 through the input unit 120 through the step (a) Reading the input file through the input file reading unit 151 in the memory 150 and storing the read input file in the memory 130 (S220);
(c) the operation delay reason analyzing apparatus 100 through the measurement of the time period of the process section inputs the setup input value for inquiry only when the start / end event name and the event input through the mouse / keyboard 140 are adjacent to each other, (S230) through the input value receiving unit 152 of the input unit 150;
(d) The CPU 150 drives the process mining program and determines whether the inquiry has been selected only when the event is adjacent according to the input value input through the input value receiving unit 152 (S240) (S250) of performing an operation according to whether or not an inquiry is selected only when the event is adjacent to the event through the event generation unit 153 and then generating a record by calculating a time difference generated in the event; And
(e) The CPU 150 uses the data arrangement unit 154 and the graph configuration unit 156 to calculate a table of the cause of the delay in the operation delay according to the operation time in the records generated through the step (d) (S260) through the output unit 160,
In the step (d)
The CPU 150 provides a function of determining whether the inquiry is selected only when the event is adjacent to the input value received through the input value receiving unit 152 (S240) And determining whether to include in the object of inquiry according to whether an event is interrupted or not.
(f) 상기 CPU(150)가 데이터 범위 설정부(155)를 통해 작업 지연 데이터로 선택할 범위 입력을 요청하고, 마우스/키보드(140)를 통해 선택되는 지연 데이터의 범위를 입력받는 단계(S270); 및
(g) 상기 CPU(150)가 그래프 구성부(156)를 통해 상기 (f) 단계에서 입력되는 지연 데이터의 선택 범위에 따른 지연 데이터에서의 속성값 분포도 및 시간대별 지연 발생 현황을 나타내는 그래프를 구성하여 출력부(160)를 통해 디스플레이하는 단계(S280)를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 프로세스 구간의 소요시간 측정을 통한 작업 지연 원인 분석방법.The method according to claim 1,
(f) The CPU 150 requests input of a range to be selected by the operation delay data through the data range setting unit 155 and receives a range of delay data selected through the mouse / keyboard 140 (S270) ; And
(g) The CPU 150 constructs a graph representing a distribution of attribute values in the delay data according to the selection range of the delay data input in the step (f) The method of claim 1, further comprising the step of: displaying through the output unit (160) a step (S280) of measuring the time delay of the process interval.
상기 (e) 단계에서,
상기 CPU(150)는 데이터 정렬부(154)를 이용하여, 상기 (d) 단계를 통해 생성된 레코드에서 작업 소요시간이 큰 것부터 작은 것 순서대로 위치되게 작업 지연 원인 분석 표(table)를 정렬시키는 것을 특징으로 하는 프로세스 구간의 소요시간 측정을 통한 작업 지연 원인 분석방법.3. The method according to claim 1 or 2,
In the step (e)
The CPU 150 uses the data sorting unit 154 to sort the table of the cause of the delay of the job delay so as to be positioned in order from the one having the largest work to the one having the smallest work time in the records generated through the step (d) A method for analyzing the causes of delay in work through measuring the time duration of a process section.
상기 (g) 단계에서,
상기 CPU(150)는 그래프 구성부(156)를 통해 전체 데이터와 지연 데이터 양쪽에서 특정 속성값이 차지하는 비율을 순위로 표시하는 것을 특징으로 하는 프로세스 구간의 소요시간 측정을 통한 작업 지연 원인 분석방법.3. The method of claim 2,
In the step (g)
Wherein the CPU (150) displays a ratio of a specific attribute value occupied by both the entire data and the delay data through the graph configuring unit (156) in order.
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박은정, 하병현 저, 컨테이너 터미널 운영 분석을 위한 형식 프레임워크, 한국전자거래학회지 제18권 제2호, 2013.05, pp 191-203.* |
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