Preventing Object-centric Discovery of Unsound Process Models for Object Interactions with Loops in Collaborative Systems: Extended Version

要約

オブジェクト中心のプロセス発見 (OCPD) は、プロセス マイニングのパラダイム シフトを構成します。
OCPD は、イベント ログに存在する単一のケース概念を想定する代わりに、単一のケース概念を使用せずにイベントを処理できますが、特定の型を持つオブジェクトのコレクションに関連しています。
オブジェクト型は、相互作用する複数のケース概念を構成します。
OCPD の出力は、オブジェクト中心のペトリ ネット、つまりオブジェクト タイプの場所を持つペトリ ネットであり、オブジェクト タイプに対応する複数の実行フローの並列実行を表します。
結果として動作的に健全なプロセス モデルを目指す従来のプロセス発見と同様に、OCPD では、結果として得られるオブジェクト中心のペトリネットの健全性を目指します。
ただし、既存の OCPD アプローチでは健全性が損なわれる可能性があります。
後で示すように、協調システムで発生するループを伴う複数の相互作用するオブジェクト タイプに対して 1 つの違反が発生します。
この論文では、拡張された OCPD アプローチを提案し、結果として得られるオブジェクト中心のペトリネットの健全性のこの違反に悩まされないことを証明します。
また、発見されたオブジェクト中心のペトリネットに OCPD アプローチが誤った相互作用を導入するのを防ぐ方法も示します。
提案されたフレームワークは、プロトタイプとして実装されています。

要約(オリジナル)

Object-centric process discovery (OCPD) constitutes a paradigm shift in process mining. Instead of assuming a single case notion present in the event log, OCPD can handle events without a single case notion, but that are instead related to a collection of objects each having a certain type. The object types constitute multiple, interacting case notions. The output of OCPD is an object-centric Petri net, i.e. a Petri net with object-typed places, that represents the parallel execution of multiple execution flows corresponding to object types. Similar to classical process discovery, where we aim for behaviorally sound process models as a result, in OCPD, we aim for soundness of the resulting object-centric Petri nets. However, the existing OCPD approach can result in violations of soundness. As we will show, one violation arises for multiple interacting object types with loops that arise in collaborative systems. This paper proposes an extended OCPD approach and proves that it does not suffer from this violation of soundness of the resulting object-centric Petri nets. We also show how we prevent the OCPD approach from introducing spurious interactions in the discovered object-centric Petri net. The proposed framework is prototypically implemented.

arxiv情報

著者 Janik-Vasily Benzin,Gyunam Park,Stefanie Rinderle-Ma
発行日 2023-03-29 13:31:46+00:00
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