Optimierung von Geschäftsprozessmodellen mit Hilfe von Ereignisprotokollen

Process Mining ist eine Technik, die Unternehmen hilft, ihre Geschäftsprozesse zu verstehen und zu verbessern, indem sie Daten analysiert, die aus ihren Aktivitäten gesammelt wurden. Diese Daten werden normalerweise in Ereignisprotokollen gespeichert, die Aufzeichnungen von über die Zeit durchgeführten Aktionen sind. Jedes Protokoll enthält Sequenzen von Aktionen, die einen bestimmten Prozessfall darstellen.

Zu verstehen, wie ein Geschäftsprozess funktioniert, ist aus verschiedenen Gründen wichtig. Erstens kann es aufdecken, wie Prozesse, die nicht dokumentiert sind, ablaufen. Zweitens kann dieses Verständnis genutzt werden, um den Prozess zu überwachen und Wege zu finden, ihn zu verbessern.

Die Hauptschwierigkeit beim Process Mining besteht darin, ein formales Modell eines Prozesses basierend auf den Daten in den Ereignisprotokollen zu erstellen. Dieses Modell sollte genau erfassen, wie sich der Prozess verhält, und sollte eng mit den Sequenzen von Aktionen in den Protokollen übereinstimmen.

#Grundlagen der Ereignisprotokolle

Ereignisprotokolle sind Sammlungen von Spuren, wobei jede Spur eine Liste von Aktivitäten ist, die während eines bestimmten Prozessfalls stattgefunden haben. Da dieselbe Sequenz von Aktionen mehrfach auftreten kann, haben Ereignisprotokolle oft wiederholte Spuren. Diese Wiederholung hilft, zu verstehen, wie oft bestimmte Aktionen innerhalb des Prozesses auftreten, was ein wichtiger Faktor ist, den man berücksichtigen sollte.

Viele Algorithmen wurden entwickelt, um Ereignisprotokolle zu analysieren und Modelle zu erstellen, die oft in Form von Petri-Netzen vorliegen. Diese Modelle zielen darauf ab, die Sequenz von Aktionen aus den Protokollen zu reproduzieren. Ein Nachteil traditioneller Methoden ist jedoch, dass sie nicht berücksichtigen, wie oft jede Spur erscheint, was wertvolle Einblicke in den Prozess geben kann.

#Stochastisches Process Mining

Da Ereignisprotokolle wiederholte Spuren enthalten, beschreiben sie grundsätzlich eine probabilistische Version des Prozesses, die als stochastische Sprache bezeichnet wird. Stochastisches Process Mining geht noch einen Schritt weiter, indem es darauf abzielt, Modelle zu erstellen, die nicht nur die Sequenz von Aktionen erfassen, sondern auch die Wahrscheinlichkeit, dass jede Aktion auftritt.

Dies geschieht, indem man mit einem grundlegenden Modell beginnt, das oft durch traditionelle Mining-Algorithmen erzeugt wird. Der nächste Schritt besteht darin, dieses Modell zu optimieren, indem man verschiedenen Übergängen Gewichtungen basierend darauf zuweist, wie oft jede Aktion in den Ereignisprotokollen beobachtet wird.

Durch die Optimierung dieser Gewichtungen kann das Modell das tatsächliche Verhalten des Prozesses besser darstellen, wie es in den Ereignisprotokollen angegeben ist. Dies kann entweder durch maximale Likelihood-Schätzung oder durch Verwendung eines Abstandsmasses erfolgen, das die stochastische Sprache des Modells mit der des Ereignisprotokolls vergleicht.

#Die Bedeutung der Gewichtsschätzung

Die Gewichtsschätzung ist entscheidend, da sie es dem Modell ermöglicht, widerzuspiegeln, wie wahrscheinlich es ist, dass verschiedene Teile des Prozesses auftreten. Traditionelle Methoden verwenden oft einfache Schätzer, die nur grundlegende Statistiken aus den Protokollen berücksichtigen, ohne die tieferliegenden Beziehungen zwischen den Aktionen zu untersuchen. Diese Schätzer sind in der Regel rechnerisch leicht, erfassen jedoch möglicherweise nicht genau die Wahrscheinlichkeit der in realen Prozessen beobachteten Verhaltensweisen.

Unsere vorgeschlagene Methode nutzt Optimierungstechniken, um die besten Gewichte für die Übergänge im Modell zu suchen. Dieser Prozess umfasst den Vergleich der Ausgabe des Modells mit den Ereignisprotokollen, um zu sehen, wie gut sie übereinstimmen, sodass die am besten geeigneten Übergangsgewichte identifiziert werden können.

#Schlüsselkonzepte

Bevor wir in die Einzelheiten unserer Methode eintauchen, muss eine Klärung einiger Begriffe erfolgen, die häufig bei der Analyse von Ereignisprotokollen und Prozessmodellen verwendet werden.

#Stochastische Sprache

Eine stochastische Sprache ist eine Darstellung, die jeder Spur eine Wahrscheinlichkeit zuweist, die angibt, wie wahrscheinlich es ist, dass diese Sequenz von Aktionen im Ereignisprotokoll erscheint. Durch die Analyse des Ereignisprotokolls können wir eine stochastische Sprache erstellen, die das tatsächliche Verhalten des Geschäftsprozesses widerspiegelt.

#Petri-Netze

Ein Petri-Netz ist ein grafisches und mathematisches Modell, das Prozesse darstellt. Es besteht aus Stellen, Übergängen und Bögen, die die Beziehungen zwischen ihnen definieren. Petri-Netze können den Kontrollfluss in einem Prozess effektiv veranschaulichen und können auch angepasst werden, um stochastische Verhaltensweisen darzustellen.

#Workflow-Netze

Workflow-Netze sind eine spezielle Art von Petri-Netz, das darauf ausgelegt ist, Geschäftsprozesse zu modellieren. Sie haben einzigartige Strukturen, die sicherstellen, dass es einen klaren Start- und Endpunkt gibt, was eine prägnante Darstellung des Prozessflusses ermöglicht.

#Rahmen für optimierte stochastische Prozessentdeckung

Der von uns vorgeschlagene Rahmen beginnt mit einem Ereignisprotokoll, das Einblicke in das beobachtete Verhalten des Prozesses gibt. Aus diesem Protokoll wird ein grundlegendes Workflow-Netz-Modell unter Verwendung traditioneller Mining-Algorithmen erstellt. Sobald wir dieses Modell haben, können wir dessen Erreichbarkeitsgraph berechnen, der hilft, zu verstehen, wie sich das Modell im Laufe der Zeit verhält.

#Schritt 1: Berechnung der Spurwahrscheinlichkeiten

Der erste Schritt in unserem Rahmen besteht darin, die Wahrscheinlichkeiten zu berechnen, die mit verschiedenen Spuren verbunden sind, die vom Workflow-Netz erzeugt werden. Dies ermöglicht es uns, zu verstehen, wie oft jede Sequenz auftritt, was entscheidend für die Anpassung der Übergangsgewichte im Modell ist.

Diese Berechnung beginnt mit der Erweiterung des Erreichbarkeitsgraphs des Modells, um die Wahrscheinlichkeiten der Übergänge einzubeziehen. Während wir den Graph entfalten, behalten wir im Auge, wie die verschiedenen Wege zu verschiedenen Spuren führen, um sicherzustellen, dass wir die Wahrscheinlichkeiten, die mit jeder Sequenz verbunden sind, genau messen.

#Schritt 2: Abstandsmass zwischen stochastischen Sprachen messen

Um die Gewichte für die Übergänge im Workflow-Netz zu optimieren, benötigen wir eine Möglichkeit zu messen, wie unterschiedlich die Ausgabe des Modells vom Ereignisprotokoll ist. Dies geschieht durch Berechnung eines Abstandsmasses, das die stochastischen Sprachen vergleicht, die sowohl vom Modell als auch vom Ereignisprotokoll erzeugt werden.

Zwei gängige Abstandsmasse sind:

1. Kullback-Leibler-Divergenz: Dieses Mass hilft zu bestimmen, wie sehr sich eine Wahrscheinlichkeitsverteilung von einer zweiten erwarteten Wahrscheinlichkeitsverteilung unterscheidet. Wenn es auf unseren Kontext angewendet wird, kann es helfen zu beurteilen, wie gut das Modell die Wahrscheinlichkeiten von Spuren im Protokoll erfasst.

2. Erdbauarbeit-Distanz: Dieses Mass, auch bekannt als Wasserstein-Distanz, betrachtet, wie viel "Arbeit" erforderlich ist, um eine Verteilung in eine andere zu transformieren. Durch die Berechnung der Kosten, die mit dem Bewegen von Wahrscheinlichkeiten zwischen den Verteilungen verbunden sind, können wir bewerten, wie genau das Modell mit dem Ereignisprotokoll übereinstimmt.

Beide Methoden bieten wertvolle Einblicke, und wir ermöglichen den Nutzern, je nach ihren spezifischen Bedürfnissen und der Komplexität der Ereignisprotokolle zwischen ihnen zu wählen.

#Schritt 3: Gewicht-Optimierung

Mit dem definierten Abstandsmass setzen wir Optimierungstechniken ein, um die besten Gewichte für die Übergänge im Workflow-Netz zu finden. Dieser Optimierungsprozess passt die Gewichte iterativ an, mit dem Ziel, die Distanz zwischen der stochastischen Sprache des Modells und der des Ereignisprotokolls zu minimieren.

Die Optimierung erfolgt durch verschiedene Algorithmen, die es uns ermöglichen, effizient durch die möglichen Gewichtskonfigurationen zu suchen. Indem wir mit mehreren unterschiedlichen Anfangsgewichtungsvektoren starten, können wir die Wahrscheinlichkeit erhöhen, eine optimale oder nahe optimale Lösung zu finden.

#Anwendung und Ergebnisse

Um unseren Rahmen zu evaluieren, haben wir ihn an mehreren Ereignisprotokollen mit unterschiedlicher Komplexität getestet. Die Ergebnisse waren vielversprechend und zeigten, dass unsere optimierten Modelle die mit traditionellen Gewichtsschätzmethoden erstellten Modelle erheblich übertrafen.

In unseren Experimenten haben wir beobachtet, dass die optimierten Gewichte zu Modellen führten, die das Verhalten, das durch die Ereignisprotokolle angezeigt wurde, genauer erfassten. Zum Beispiel haben wir bei der Anwendung unserer Methodik auf ein Protokoll mit 20.000 Einträgen ein Modell erreicht, das die Distanz zum Ereignisprotokoll im Vergleich zu Modellen, die über einfache Schätzer erzeugt wurden, erheblich verringerte.

Der Vergleich hob deutlich die Stärken der Optimierung bei der Erstellung von Modellen hervor, die die tatsächlichen Abläufe eines Prozesses widerspiegeln, und zeigte, dass die Fähigkeit, die Häufigkeit von Spuren zu berücksichtigen, entscheidend ist.

#Fazit und zukünftige Richtungen

Unser Rahmen für optimierte stochastische Prozessentdeckung stellt eine erhebliche Verbesserung gegenüber traditionellen Methoden dar, indem er ein Verfahren bietet, um die Häufigkeit von Aktionen in den Modellierungsprozess einzubeziehen. Durch die Anpassung der Übergangsgewichte basierend auf tatsächlich beobachtetem Verhalten können wir Modelle erzeugen, die die Realitäten von Geschäftsabläufen besser widerspiegeln.

In Zukunft gibt es mehrere Bereiche, in denen wir unseren Rahmen verbessern könnten. Eine potenzielle Richtung ist die Effizienz der Evaluierung des stochastischen Sprachbereichs, der mit dem Workflow-Netz verbunden ist, zu verbessern. Derzeit kann diese Bewertung ein Engpass in Bezug auf die Rechenzeit sein, insbesondere bei der Arbeit mit grossen Ereignisprotokollen.

Darüber hinaus könnte die Erkundung fortschrittlicherer Abstandsmasse, insbesondere die sich auf Entropie beziehen, ein nuancierteres Verständnis von Abweichungen zwischen stochastischen Sprachen ermöglichen.

Zusammenfassend lässt sich sagen, dass die optimierte stochastische Prozessentdeckung grosses Potenzial für Organisationen bietet, die ihre Prozesse durch die Macht der Datenanalyse tiefgehend verstehen und verbessern wollen. Indem wir die tatsächlichen Verhaltensweisen, die in Ereignisprotokollen erfasst sind, nutzen, können wir Modelle erstellen, die informierte Entscheidungsfindung unterstützen und zu einer verbesserten operativen Leistung führen.