Методологія data mining для пошуку ергономічних резервів підвищення ефективності управління. Метод запобігання помилок операторів ERP-систем
Анотація
В статті розглядається задача підвищення ефективності автоматизованої обробки інформації для систем планування ресурсів підприємства (ERP). Показано, що в епоху цифрової трансформації ERP стають критично важливими інформаційними структурами ,які підтримують автоматизацію та координацію бізнес-процесів. Продемонстровано, що більшість підходів до аналізу надійності ERP, які зосереджувалися, як правило, на технічних аспектах, таких як безпека даних, стійкість програмного забезпечення або стабільність інфраструктури, не забезпечують ефективних засобів пошуку підвищення ефективності ERP. Показано, що людський фактор залишається основним джерелом операційних ризиків. Погана ергономіка інтерфейсу, надмірна глибина навігації, відсутність контекстного керівництва або когнітивне перевантаження часто призводять до помилок, зниження ефективності та переривання цілісності даних. У зв’язку зі зростаючими загрозами нехтування людського фактору в статті розглянута задача виявлення прихованих закономірностей між взаємодією користувачів, характеристиками інтерфейсу та ймовірністю помилок. Використано методологію інтелектуального аналізу даних, зокрема принцип асоціативних правил. Показано, що на відміну від традиційних статистичних підходів, правила асоціації дозволяють виявляти неочевидні залежності в поведінці користувачів, формуючи основу для адаптивної, проактивної підтримки рішень. Запропоноване експериментальне середовище ERP для збору реальних журналів взаємодії, профілів користувачів та звітів про помилки. Продемонстровано генерацію понад 500 правил асоціації, з яких 64 забезпечили високу стабільність та повторюваність, що дозволило розробити модуль підтримки рішень, інтегрований в інтерфейс ERP. Емпіричні результати показують значні покращення: зменшення критичних помилок на 24%, скорочення часу виконання завдань на 12% та зменшення когнітивного навантаження на 23% (NASA-TLX). Результати підтверджують потенціал аналізу правил асоціації як методологічної основи для проектування адаптивних ERP-систем, з акцентом не лише на технічних, але й на ергономічних та когнітивних аспектах взаємодії людини та машини. Результати використано при ергономічному проектуванні ERP в промисловості, сільськогосподарському виробництві, електронному навчанні. Запропоновано використання результатів в міжнародному науковому проекті «International Center for the Support of Ergonomic Design and Research» в рамках Міжнародної ергономічної асоціації.
Посилання
2. Aloini, D., Dulmin, R., & Mininno, V. (2007). Risk management in ERP project introduction: Review of the literature. Information & Management, 44(6), 547–567.
3. Das, P., Roddick, J. F., & H Williams, P. A. (2024). Optimised Clustering Association Rule Mining with Health Data. PEEIACON 2024 - International Conference on Power, Electrical, Electronics and Industrial Applications, 86–91.
4. Hahsler, M., Grün, B., & Hornik, K. (2005). arules - A Computational Environment for Mining Association Rules and Frequent Item Sets. Journal of Statistical Software, 14, 1–25.
5. Kosch, T., Karolus, J., Zagermann, J., Reiterer, H., Schmidt, A., & WoÅ°niak, P. W. (2023). A Survey on Measuring Cognitive Workload in Human-Computer Interaction. ACM Computing Surveys, 55(13s).
