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| 0.25 | 05.06.20 | Funktionalitäten zur Trainierung eines Vorhersagemodells sind implementiert. Deren Anwendung auf Prozessinstanzen ist anhand statischer Beispiele (Simulationsdaten) im Camunda-UI sichtbar.<br> **[1](https://gitlab.uni-koblenz.de/fg-bks/practica/camunda-ppm/-/issues/1):** nGram-Learner (B.Sc.) funktionsfähig. ✔<br> **[2](https://gitlab.uni-koblenz.de/fg-bks/practica/camunda-ppm/-/issues/2):** abgeschlossen. ✔<br> **[3](https://gitlab.uni-koblenz.de/fg-bks/practica/camunda-ppm/-/issues/3):** Task/Sequenzvorhersage möglich. ✔<br> **[4](https://gitlab.uni-koblenz.de/fg-bks/practica/camunda-ppm/-/issues/4):** Mockup 3 sowie "Next Activity" in Mockup 2 umgesetzt. ✔ | *erfolgreich abgeschlossen* |
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| 0.5 | 03.07.20 | Die Vorhersagen werden dynamisch für im UI frei wählbare Prozessmodelle- und Instanzen generiert.✔ Ein Mockup für ein Admin-Interface liegt vor.✔ Das Team erarbeitet die technische Umsetzung der Admin-Funktionen (**[5](https://gitlab.uni-koblenz.de/fg-bks/practica/camunda-ppm/-/issues/5)**) und kann gegebenenfalls prototypische Implementierungen einzelner Funktionalitäten vorzeigen.✔ | *erfolgreich abgeschlossen* |
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| 0.75 | 31.07.20 | Ein Admin-Interface ist implementiert und eröffnet einige Möglichkeiten zur Konfigurierung. Durch Literaturrecherche wurden weitere Ansätze/Algorithmen zur Prozessvorhersage ausgewählt.<br> **[1](https://gitlab.uni-koblenz.de/fg-bks/practica/camunda-ppm/-/issues/1):** Punkt "Recherche Predictive Process Monitoring Ansätze" (M.Sc.) abgeschlossen.✔ <br> **[5](https://gitlab.uni-koblenz.de/fg-bks/practica/camunda-ppm/-/issues/5):** Punkte 1,2 abgeschlossen.✔ | *bis auf kleinere Anpassungen abgeschlossen* |
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| 1.0 | 11.09.20 | Die restlichen Anforderungen an das Admin-Interface sind umgesetzt. Mithilfe des Plugins konnten insbesondere auch Vorhersagemodelle auf Basis verschiedener ML-Algorithmen getestet und evaluiert werden. Dies umfasst gegebenenfalls auch andere Vorhersagetypen wie Zeit und Risiko und die Anzeige dieser typspezifischen Vorhersage auf Basis der vorgegebenen Mockups. <br> **[1](https://gitlab.uni-koblenz.de/fg-bks/practica/camunda-ppm/-/issues/1):** abgeschlossen. <br> **[3](https://gitlab.uni-koblenz.de/fg-bks/practica/camunda-ppm/-/issues/3):** abgeschlossen. <br> **[4](https://gitlab.uni-koblenz.de/fg-bks/practica/camunda-ppm/-/issues/4):** abgeschlossen. <br> **[5](https://gitlab.uni-koblenz.de/fg-bks/practica/camunda-ppm/-/issues/5):** abgeschlossen. | *(--TODO: am 28.08.20--)* | |
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| 0.75 | 31.07.20 | Ein Admin-Interface ist implementiert und eröffnet einige Möglichkeiten zur Konfigurierung. Durch Literaturrecherche wurden weitere Ansätze/Algorithmen zur Prozessvorhersage ausgewählt.<br> **[1](https://gitlab.uni-koblenz.de/fg-bks/practica/camunda-ppm/-/issues/1):** Punkt "Recherche Predictive Process Monitoring Ansätze" (M.Sc.) abgeschlossen.✔ <br> **[5](https://gitlab.uni-koblenz.de/fg-bks/practica/camunda-ppm/-/issues/5):** Punkte 1,2 abgeschlossen.✔ | *erfolgreich abgeschlossen* |
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| 1.0 | 11.09.20 | Die restlichen Anforderungen an das Admin-Interface sind umgesetzt. Mithilfe des Plugins konnten insbesondere auch Vorhersagemodelle auf Basis verschiedener ML-Algorithmen getestet und evaluiert werden. Dies umfasst gegebenenfalls auch andere Vorhersagetypen wie Zeit und Risiko und die Anzeige dieser typspezifischen Vorhersage auf Basis der vorgegebenen Mockups. <br> **[1](https://gitlab.uni-koblenz.de/fg-bks/practica/camunda-ppm/-/issues/1):** abgeschlossen. <br> **[3](https://gitlab.uni-koblenz.de/fg-bks/practica/camunda-ppm/-/issues/3):** abgeschlossen. <br> **[4](https://gitlab.uni-koblenz.de/fg-bks/practica/camunda-ppm/-/issues/4):** abgeschlossen. <br> **[5](https://gitlab.uni-koblenz.de/fg-bks/practica/camunda-ppm/-/issues/5):** abgeschlossen. | *erfolgreiche Besprechung, kleinere kosmetische Anpassungen* | |
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