Fortschritte im Prozess-Mining mit dem Alpha+++ Algorithmus

Der Alpha-Algorithmus war das erste Tool, das entwickelt wurde, um herauszufinden, wie Prozesse basierend auf unvollständigen Aufzeichnungen von Ereignissen funktionieren. Obwohl es ein grosser Fortschritt war, hatte er einige Herausforderungen, besonders bei ungewöhnlichen Situationen und Prozessen, die keinen geradlinigen Verlauf hatten. Um diese Mängel zu beheben, haben wir eine verbesserte Version namens Alpha+++ Algorithmus entwickelt.

#Ereignisprotokolle und ihre Bedeutung

Process Mining dreht sich alles um die Analyse von Ereignisdaten. Jedes Ereignis hat normalerweise drei wichtige Details: eine Fall-ID, eine Aktivität und einen Zeitstempel. Wir schauen uns diese Zeitstempel an, um die Reihenfolge zu verstehen, in der die Aktivitäten stattfanden. Das bedeutet, ein Fall kann als eine Sequenz von Aktivitäten betrachtet werden, die als Trace bezeichnet wird. Ein Ereignisprotokoll ist nicht nur ein einzelner Trace, sondern eine Sammlung mehrerer Traces, die als Multiset von Aktivitäten gesehen werden kann.

#Verständnis von Direkt-Nachfolge-Diagrammen

Ein Direkt-Nachfolge-Diagramm (DFG) bietet eine visuelle Darstellung, wie oft eine Aktivität von einer anderen gefolgt wird. Jede Aktivität ist ein Knoten im Diagramm, und es gibt gerichtete Kanten, die die Beziehungen basierend auf den Aufzeichnungen aus dem Ereignisprotokoll zeigen. Wenn Aktivität A zum Beispiel von Aktivität B gefolgt wird, ziehen wir eine Richtung von A nach B.

Dieses Diagramm hilft, Muster und Beziehungen zwischen Aktivitäten zu identifizieren, kann aber kompliziert werden, wenn die Daten verschiedene Beziehungen zeigen, die nicht ordentlich übereinstimmen.

#Was ist ein Petrinetz?

Petrinetze helfen dabei, komplexe Prozesse darzustellen. Sie ermöglichen es uns, verschiedene Workflows zu modellieren, einschliesslich Entscheidungen, Schleifen und gleichzeitiger Aktivitäten. Jedes Petrinetz besteht aus Orten, Übergängen und gerichteten Bögen, die sie verbinden. Der Fluss von Informationen durch diese Netze hilft, zu verstehen und aufzuzeigen, wie ein Prozess funktioniert.

#Ein Überblick über den Alpha-Algorithmus

Der Alpha-Algorithmus zielt darauf ab, ein Modell zu erstellen, das das Verhalten in den aufgezeichneten Ereignissen darstellt. Er funktioniert, indem er das Ereignisprotokoll analysiert, um Beziehungen zu identifizieren, die dann in ein Petrinetz umgewandelt werden können.

Es gibt drei Hauptschritte im ursprünglichen Alpha-Algorithmus:

1. Kandidaten für Orte konstruieren: Er baut potenzielle Orte basierend auf den Direkt-Nachfolge-Beziehungen auf.
2. Kandidaten kürzen: Er entfernt weniger relevante Kandidaten, um die möglichen Orte im Petrinetz zu verfeinern.
3. Das Petrinetz aufbauen: Schliesslich erstellt der Algorithmus das Petrinetz mit den verbleibenden Kandidaten.

#Herausforderungen mit dem ursprünglichen Alpha-Algorithmus

Trotz seines frühen Erfolgs hatte der Alpha-Algorithmus erhebliche Einschränkungen:

• Der Algorithmus filterte keine seltenen Verhaltensweisen heraus. Das machte es schwierig, eine klare Struktur in realen Ereignisprotokollen zu finden.
• Er ging davon aus, dass alle Prozesse als eine bestimmte Art von Petrinetz beschrieben werden könnten, was für viele reale Situationen nicht der Fall war.

Diese Einschränkungen wurden in früheren Diskussionen angemerkt und schufen die Grundlage für Verbesserungen in späteren Algorithmen.

#Der Aufstieg von Erweiterungen

Im Laufe der Zeit wurden verschiedene Erweiterungen vorgeschlagen, um den Alpha-Algorithmus zu verbessern. Einige davon konzentrierten sich auf langfristige Abhängigkeiten oder Aktivitäten, die auf den ersten Blick unsichtbar sein könnten, wie Fälle, in denen Aktivitäten übersprungen werden. Andere Ansätze, wie die regionenbasierte Entdeckung, führten neue Möglichkeiten ein, Prozesse zu verstehen, hatten aber auch ihre Herausforderungen, besonders bei seltenen Verhaltensweisen.

#Einführung von Alpha+++

Der Alpha+++ Algorithmus geht direkt auf die Schwächen des ursprünglichen Alpha-Algorithmus ein. Er behält die Grundideen bei, fügt jedoch Schritte hinzu, um Rauschen herauszufiltern, unsichtbare Aktivitäten einzubeziehen, Schleifen zu beheben und das resultierende Petrinetz zu verfeinern.

#Hauptmerkmale von Alpha+++

1. Vorverarbeitung der Ereignisprotokolle: Dieser Schritt beinhaltet die Vorbereitung der Protokolle für die Analyse, was das Identifizieren und Entfernen problematischer Aktivitäten sowie das Hinzufügen von Aktivitäten umfasst, die helfen, Schleifen oder Überspringen darzustellen.

2. Beratung für das Direkt-Nachfolge-Diagramm: Ein gekürztes DFG wird erstellt, um weitere Schritte zu leiten und sich nur auf die relevantesten Aktivitäten und Beziehungen zu konzentrieren.

3. Kandidatenaufbau und Kürzen: Potenzielle Platzkandidaten werden aus dem DFG erstellt und dann durch mehrere Kriterien gefiltert, um sicherzustellen, dass sie gut passen.

4. Das finale Petrinetz konstruieren: Mit den starken Kandidaten wird das finale Petrinetz aufgebaut, um den Prozess genau darzustellen.

5. Nachverarbeitung: Der letzte Schritt beinhaltet das Wiederholen der Ereignisprotokolle auf dem Petrinetz, um sicherzustellen, dass alle Teile reibungslos zusammenarbeiten.

#Detaillierte Schritte von Alpha+++

#1. Aktivitäten bestimmen

Um den Prozess zu starten, identifizieren wir zuerst die Menge von Aktivitäten, die analysiert werden sollen. Dazu gehört, verwirrende Aktivitäten auszusortieren, die das Erkennen der Struktur des Workflows erschweren könnten. Danach fügen wir künstliche Aktivitäten hinzu, die helfen, Schleifen- und Überspringverhalten aufzudecken.

#2. Ein beratendes DFG erstellen

Als nächstes erstellen wir ein DFG, das nur bedeutende Beziehungen zwischen Aktivitäten behält. Das hilft, den Fokus auf die stärkeren Verbindungen zu legen und die weniger relevanten zu ignorieren, die die Analyse komplizieren könnten.

#3. Kandidatenaufbau

In diesem Schritt generieren wir potenzielle Orte, an denen Tokens im Petrinetz hinzugefügt oder entfernt werden können. Diese Kandidaten basieren darauf, wie Aktivitäten miteinander in Beziehung stehen.

#4. Kandidaten kürzen

Viele der Kandidaten sind möglicherweise nicht nützlich. Wir wenden eine dreistufige Methode an, um diejenigen mit geringer Fitness herauszufiltern, und stellen sicher, dass wir nur die relevantesten Kandidaten für die nächsten Schritte behalten.

#5. Das Petrinetz konstruieren

Mit der verfeinerten Liste von Kandidaten können wir jetzt das Petrinetz konstruieren. Dieses Netz wird den gesamten Prozessfluss basierend auf den Ereignisprotokollen darstellen.

#6. Nachverarbeitung des Petrinetzes

Schliesslich führen wir Überprüfungen durch, um zu sehen, wie gut das Netz funktioniert, wenn wir die ursprünglichen Ereignisprotokolle wiedergeben. Wenn bestimmte Teile nicht gut übereinstimmen, können wir Anpassungen vornehmen, um die Passgenauigkeit zu verbessern.

#Implementierung von Alpha+++

Der Alpha+++ Algorithmus wurde in zwei Formen implementiert: als Plugin für ProM und als Python-Anwendung. Das ermöglicht Benutzern, ihn auf verschiedene reale Ereignisprotokolle anzuwenden und die Leistung mit bestehenden Methoden zu vergleichen.

#Bewertung von Alpha+++

Um zu bewerten, wie gut Alpha+++ funktioniert, haben wir ihn an fünf realen Ereignisprotokollen getestet. Die Leistung wurde mit dem ursprünglichen Alpha-Algorithmus und einer anderen Methode namens Inductive Miner Infrequent verglichen.

#Ergebnisse aus der Bewertung

Die Ergebnisse unserer Bewertung zeigten, dass Alpha+++ wettbewerbsfähig ist, wenn es darum geht, wie gut es die tatsächlichen Prozesse darstellt, die in den Protokollen repräsentiert sind. In vielen Fällen war das Modell solide, was bedeutet, dass es genau darstellen konnte, was in den Protokollen ohne das Verpassen wichtiger Details passiert ist.

Einige Protokolle zeigten jedoch Schwächen in der Präzision, was darauf hindeutet, dass, obwohl die entdeckten Modelle korrekt waren, sie möglicherweise zu einfach waren oder einige Details verpasst hatten.

#Fazit

Der Alpha+++ Algorithmus nimmt den ursprünglichen Alpha-Algorithmus wieder auf, befasst sich mit seinen Einschränkungen und passt ihn besser an reale Szenarien an. Durch sorgfältige Vorverarbeitung der Ereignisprotokolle, Konstruktion beratender Grafen und Verfeinerung der Kandidaten bietet er einen robusteren Ansatz für die Prozessentdeckung.

Die Ergebnisse deuten darauf hin, dass Alpha+++ als zuverlässiges Werkzeug im Werkzeugkasten des Process Mining dienen kann, das nützlich ist, um die Komplexität realer Prozesse aufzudecken. Weitere Forschungen könnten den Algorithmus noch weiter verbessern, indem sie Aspekte wie Einfachheit und Allgemeinheit betrachten, um ihn benutzerfreundlicher zu machen. Damit wäre das Ziel, automatische Parameterwahl für verschiedene Prozessprotokolle zu ermöglichen und somit das Gesamterlebnis bei der Verwendung von Process Mining-Tools zu verbessern.