Autor: Indrek Kald • 29. märts 2019

Tähelepanu! Artikkel on enam kui 5 aastat vana ning kuulub väljaande digitaalsesse arhiivi. Väljaanne ei uuenda ega kaasajasta arhiveeritud sisu, mistõttu võib olla vajalik kaasaegsete allikatega tutvumine.

28. märtsil väljakuulutatud teadusrahastus võimaldab ülikooli infosüsteemide professor Marlon Dumas´l arendada selleks tööriista nimega Pix.

Äriprotsessid on ettevõtete selgroog – nende hoolikalt koostatud portfell annab konkurentsieelise ja aitab ettevõtetel paremini valmistuda uuendusteks. Andmepõhise äriprotsessi tüüpnäide on tsükkel tellimuse tegemisest kuni maksmiseni, mis algab siis, kui ettevõte saab kliendilt ostusoovi, ning lõpeb siis, kui tellimus on täidetud ja klient on teenuse või kauba eest tasunud.

Tänapäeva organisatsioonide jaoks on äriprotsesside kiirus ja tõhusus eluliselt tähtis, mistõttu töötavad analüütikud selle nimel iga päev. Et muuta protsesse sujuvamaks, tuleb analüütikutel kasutada suurt hulka andmeid, tuginedes sageli ainult oma intuitsioonile ja kogemusele.

Grandi pälvinud infosüsteemide professor Marlon Dumas töötab Tartu Ülikoolis selle nimel, et äriprotsesse oleks võimalik juhtida tehisintellekti abil. "Töötame välja meetodid, mis leiavad iseseisvalt viise äriprotsesside tõhustamiseks, kasutades ettevõttes juba salvestatud infot. Selle tulemusena valmib vabavaraline tööriist Pix, mis võimaldab kasutajatel regulaarselt oma töövood üle vaadata," selgitas Dumas.

Lahenduste väljatöötamisel on kõige keerulisem aspekt võimaluste ja lahenduste tohutu hulk. Tavaline tellimusest makseni kulgev äriprotsess sisaldab suuremas ettevõttes kümneid vaheetappe, millest igaühes on oma otsused ja neist lähtuvad tegevused. Kui lisada sajad tootjad, tarnijad ja kliendid, ongi organisatsiooni jaoks tulemuseks miljonid eri viisid, kuidas oma protsesse arendada.

Tartu Ülikooli teadlased on koostöös Melbourne´i teadlastega juba töötanud välja programmi Apromore, mis otsib samuti ärisüsteemist vigu ja kitsaskohti. Pix on sellest samm edasi, sest soovitab vigade parandamiseks ka lahendusi. See programm suudab analüüsida peaaegu kõiki võimalusi, kuidas optimeerida kulusid, aega ja süsteemi vigu ning kõigi nende kombinatsioone. Lõpliku valiku, kuidas toimida, teeb siiski ettevõtte analüütik.

Kokku andis Euroopa Teadusfond 222 teadlasele tippteaduse edendamiseks 540 miljonit eurot. Rohkem kui 2000 projektitaotlusest rahastas fond ainult 11%.