När man arbetar så blir det lätt att man faller in i rutiner. Dessa rutiner kan göra detsvårt att se att ens uppgifter kan ses som repetitiva. Det är också svårt för någon utom-stående att se dessa repetitiva mönster. Målet med detta arbete är att kunna visa för enanvändare vilka delar av dennes arbete som skulle kunna automatiseras. Detta uppnåsmed hjälp av två verktyg som vi utvecklat; en Chrome-extension som loggar vad enanvändare gör under arbetsdagen, samt ett analysverktyg i Python som analyserar datanfrån extensionen och visar möjliga repetitiva moment.Chrome-extensionen loggar varje gång användaren interagerar med ett element påen hemsida till en händelselogg. Denna händelselogg kan sedan exporteras som enJSON-fil och matas in i ett Python-skript för att analyseras och hitta repetitiva mönsteroch arbetsmoment.Efter att ha testat processen på två testfall kom vi fram till att den inte fungerar heltsom planerat, då extensionen behöver samla in mer data och analysen behöver leta eftermönster som är snarlika, inte bara identiska. Verktyget har potential att användas inomfaktiskt verksamhet men då skulle det krävas en vidareutveckling av både Chrome-extensionen samt analys-skriptet.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:UPSALLA1/oai:DiVA.org:kau-95044 |
| Date | January 2023 |
| Creators | Smedberg, Niklas, Blomberg, Arvid |
| Publisher | Karlstads universitet, Institutionen för matematik och datavetenskap (from 2013) |
| Source Sets | DiVA Archive at Upsalla University |
| Language | Swedish |
| Detected Language | Swedish |
| Type | Student thesis, info:eu-repo/semantics/bachelorThesis, text |
| Format | application/pdf |
| Rights | info:eu-repo/semantics/openAccess |
Page generated in 0.0013 seconds