Vad det bygger
Tre saker, alla användbara från dag 1
Processkartor
En graf per (tenant, domän). Noder är händelsetyper, kanter är observerade övergångar. Inkrementellt uppdaterad varje gång nya händelser kommer in.
Beroenden
Vilken aktivitet utlöser vilken? Vilket system matar in i nästa? Frekvenser, väntetider och parallella vägar — modellerade explicit.
Avvikelser
Token-baserad replay mot Inductive Miner ger en *riktig* fitness-poäng — inte en variant-spread-proxy. Avvikelser är avvikelser, inte mätfel.
Trealgoritm-ensemblen
Tre miners — en sanning
Directly-Follows Graph (DFG)
pm4py.discover_directly_follows_graph räknar varje observerad övergång. Snabb, deterministisk, alltid tillgänglig. Bas-strukturen som de övriga bygger på.
Inductive Miner
pm4py.discover_process_tree_inductive → Petri-nät. Ger en sann processmodell att replaya mot. Det är härifrån fitness-poängen för conformance kommer.
Heuristics Miner
pm4py.discover_petri_net_heuristics — endast vid ≥ 20 fall. Lägger till statistisk kraft när datamängden bär den; aldrig på cold-start.
Kvalitetspoänggrinden
Inte alla grafer förtjänar en agent
Varje processgraf får en kvalitetspoäng:
≥ 0,85
Auto — agent skapas direkt, ingen mänsklig granskning krävs.
0,70 – 0,84
Verifierad — agent skapas, men flaggas för granskning innan första körningen.
< 0,70
Vänta — för låg konfidens. Mer data behövs, ingen agent skapas än.
Resultatet: agenter föds bara när vi förstår processen tillräckligt väl för att försvara varje rekommendation.