14、瓶颈检测、预测与推荐方法：实现运营支持的探索

瓶颈检测、预测与推荐方法：实现运营支持的探索

在当今复杂的业务环境中，如何有效地检测、预测和解决流程中的瓶颈问题，以实现运营支持，是众多企业关注的焦点。本文将介绍一种用于实现运营支持的方法，结合相关的文献研究和实际案例，探讨如何在物流服务提供商（LSP）的场景中应用这些方法。

研究方法概述

• 系统文献综述（SLR） ：采用Kitchenham等人提出的SLR指南，识别关于瓶颈检测、预测和推荐的相关论文。最初由Bemthuis等人进行的SLR在Scopus和Web of Science上分别得到111篇和67篇文章，最终样本集包含44篇文章。本次研究重复搜索并更新结果，于2022年1月25日执行相同搜索字符串，Scopus得到144个结果，Web of Science得到90个结果。将文献范围缩小到2020 - 2022年，Scopus有35篇，Web of Science有15篇。经过筛选，最终得到37篇文章，再经过全文筛选，去除8篇评分为0的文章，留下29篇文章进行后续分析。
• PM2框架用于案例研究 ：为指导LSP的流程挖掘项目，采用van Ech等人提出的PM2框架。该框架支持迭代分析，适用于需要领域知识的复杂项目。其六个阶段包括：
  1. 规划 ：规划流程挖掘实施，包括制定研究问题和确定相关信息系统。
  2. 提取 ：从选定的信息系统中提取原始数据，得到CSV文件。
  3. 数据处理 ：将CSV文件转换为事件