연구진은 예측 프로세스 모니터링(PPM)의 지연 감지 성능을 분석하여, 기존 모델이 운영상 가장 중요한 대규모 지연 사례에서 성능이 저조하다는 점을 밝혀냈습니다.
분석 결과, 남은 시간은 일반적으로 강한 오른쪽으로 치우친 분포를 보이며, 대규모 지연을 보이는 경우는 소수입니다. 기존 모델은 분포의 최빈값을 잘 포착하지만, 고지연 사례에서는 성능이 떨어집니다.
예측 불확실성이 지연 규모와 함께 증가하는 이질성(heteroscedasticity)이 확인되었으며, 이 상관관계를 활용하여 지연 사례 식별 성능을 크게 향상시킬 수 있습니다.