AI Summary & Key Takeaways
AI InsightThese findings indicate that process mining can provide decision support based on daily operational records in livestock production, contributing a practical, field-based example to the limited existing literature on process mining in the production sector.
📌 3 Key Takeaways
Abstract
Proper planning of resource allocation and workload balancing enhances process performance and reduces costs. The objective of this study is to demonstrate the applicability of process mining (PM) techniques in identifying bottlenecks, deviations, and workload imbalances within poultry meat production processes. An event log—constructed from the daily records of a national poultry producer for the period of January 2026 (comprising 100 cases and 285 events)—was analysed using variant analysis and a Directly-Follows Graph (DFG). Following the organization and simplification of the data in Excel 365, a DFG process map was generated via scripts developed using the PM4Py library in the Python programming language. The analysis revealed bottlenecks, delays, and deviations; it was observed that the median length of cases was 3 steps (with a maximum of 10), the rework rate remained low, and delays were primarily concentrated on weekends (share of delayed records: Saturday 65%, Sunday 72%), stemming from issues related to work scheduling and workload imbalances. These findings indicate that process mining can provide decision support based on daily operational records in livestock production, contributing a practical, field-based example to the limited existing literature on process mining in the production sector. It is recommended that task codes be aligned with their respective locations and that the distribution of workloads be reorganized.
Özet
Kaynak dağılımı ve iş yükü dengesinin doğru planlanması, süreç performansını artırmakta ve maliyetleri azaltmaktadır. Bu çalışmanın amacı, süreç madenciliği (SM) tekniklerinin kanatlı et üretim süreçlerindeki darboğaz, sapma ve iş yükü dengesizliklerini belirlemedeki uygulanabilirliğini ortaya koymaktır. Çalışmada, kanatlı et sektöründe faaliyet gösteren ulusal bir firmanın Ocak 2026 dönemine ait yetiştirici günlük kayıtlarından (100 vaka, 285 olay) oluşturulan olay kaydı, varyant analizi ve Doğrudan İzlenme Grafiği (Directly-Follows Graph, DFG) ile incelenmiştir. Veriler Excel 365 yazılımında düzenlenip sadeleştirildikten sonra, Python programlama dilinin PM4Py kütüphanesi kullanılarak hazırlanan betikler aracılığıyla DFG (Directly-Follows Graph) süreç haritası oluşturulmuştur. Süreçlerde darboğazlar, gecikmeler ve sapmalar tespit edilmiş; vakaların medyan uzunluğunun 3 adım (en fazla 10 adım) olduğu, tekrar (rework) oranının düşük kaldığı, gecikmelerin ise ağırlıklı olarak hafta sonu günlerinde yoğunlaştığı (geciken kayıtların oranı: Cumartesi %65, Pazar %72) ve iş planlaması ile iş yükü dengesizliğinden kaynaklandığı görülmüştür. Sonuçlar, SM'nin hayvancılık üretim süreçlerinde günlük kayıtlardan karar desteği sağlayabildiğini göstermekte ve üretim alanındaki sınırlı SM literatürüne sahadan bir örnek sunmaktadır. İş kodlarının işlerin konumlarıyla eşleştirilmesi ve iş yükü dağılımının yeniden düzenlenmesi önerilmiştir.