流程挖掘约束分析的仿真方法

Elsevier B.V.可在www.sciencedirect.com上在线获取ScienceDirectIERI Procedia 6（2014）45 - 512013未来软件工程与多媒体工程国际会议一种流程挖掘约束分析的仿真方法。引入了一个全新的BPMN元素。Converso Giuseppe，Menicocci Valerio，Muriino Teresa，Alberllo LiberatinaCarmela* DICESTO，Scuola politecnica e delle scienze di base，Piazzale Tecchio 80，80125，Napoli-Italy摘要组织过程的计算机化为评价制图质量提供了若干工具。在每个实例中，执行的流程都会产生日志文件，这些日志文件可用于重建系统执行的实际过程，以及突出显示偏离或从映射路径“移动”的情况。这些“移动”代表我们认为组织无法接受的损失，其影响体现在各种模式和权重中。因此，我们认为，需要工具和逻辑方法来管理和限制“一致性风险”，包括对同一风险的适当考虑和方法评估，以及可能影响发生的实用解决方案和映射工具。在本文中，我们提出了一种方法和一个模拟模型的© 2014年。作者。由爱思唯尔公司出版 在CC BY-NC-ND许可下开放访问。信息工程研究所科学委员会负责同行评议关键词：业务流程管理网络;约束风险;流程挖掘;业务流程建模1. 业务流程建模：最新技术建模阶段是任何业务流程管理技术和理论实现的起点。查看流程的生命周期很容易认识到建模阶段的质量和选择如何影响系统的性能和对其执行的测试的可验证性。从Petri网开始，描述复杂关系系统的第一个标准，2212-6678 © 2014。作者。由爱思唯尔公司出版 在CC BY-NC-ND许可下开放访问。信息工程研究所科学委员会负责同行评审46Converso Giuseppe等人/ IERI Procedia 6（2014）45组织现实的计算机化和对专有系统之间的集成的不断增长的需求已经导致了成功的图形建模标准的开发和传播，并且导致了建模作为研究领域中的独立用例的出现。尽管以不同的逻辑看待“复杂对象”过程，但EPC和IDEF等标准，接近过程的声明性和面向对象的愿景，并明显受到Petri网和BPMN和UMLAD的影响，而不是主要以过程逻辑为导向，已经获得了很高的赞誉和市场份额。特别是统计数据，证实了BPMN的巨大成功（77%的用户选择），正在成为业务建模的事实标准。最近的BPM机构和研究团体的努力集中在执行的流程与映射的流程相比的遵从性问题上。商业信息系统的支持，使算法和过程挖掘技术的发展，允许识别任何偏离规定的程序，使有趣的诊断分析。2. 流程挖掘与控制流程挖掘是一个相对年轻的研究领域，它是从数据挖掘和计算智能的融合中产生的，其次是流程的建模和分析。流程挖掘的假设是从企业信息系统中广泛存在的日志文件中提取真实的知识，从而推断、监控和改进业务流程。然而，将操作过程挖掘系统的目的分为三个基本问题是有用的：发现;一致性检查;增强。发现技术将事件日志作为输入并产生模型。所提取的模型通常是流程模型（例如，Petri网、BPMN模型、模型EPC或活动的UML图）。然而，该模型也可以描述其他视角（例如社交网络）。一致性检查技术将事件日志和模型作为输入。输出由一系列诊断信息组成，这些信息显示了模型和日志之间的差异。最后，增强技术（修订或扩展）需要事件日志和模型输入。输出是改进或扩展的相同模型。这里出于研究的目的，重点是对第二类功能的使用过程进行挖掘。3. Concord风险意识设计3.1 接触风险评估与映射程序节点的偏差相关的任何风险管理策略都应从“符合性风险”的适当评估阶段开始，该评估阶段指的是特定的映射元素。每个节点代表了整个工作的分解，选择和包含在流程中的全局规则，不执行或延迟执行会对整个组织产生影响。因此，建议为地图的每个节点分配风险值R（i），该风险值等于偏差概率Pr（i）与Imp（i）的乘积，该偏差概率Pr（i）是基于从类似过程和类似节点的日志文件获得的时间序列计算的，Imp（i）是从特定节点的偏差对组织的影响的度量，并且与潜在的罚款、恢复成本、影响整个过程。该阶段的输出是根据映射的节点相对于可能的偏差或不符合映射过程的执行的关键性在映射的节点之间的区分。通过使用Pr（i）-Imp（i）图和建模者选择的最大可接受风险水平曲线，可以更容易地识别关键节点。3.2 控制器Converso Giuseppe等人/ IERI Procedia 6（2014）4547本文提出了一种基于过程映射和过程设计阶段的一致性风险预防方法。该提案的方法部分包括在管理的风险转移，通过系统的纳入，在设计阶段的过程中，BPMN模式组成的一系列元素“关键节点”-“一致性控制器”。作为输入获得的评估结果，然后，“关键”节点的列表，该方法定期输入测试一致性模式，识别关键的上游节点，通信系统的偏差的危险，并通过创建特定的控制回路约束节点的执行。为了达到这一目标，我们建议扩大目录中的控制BPMN提供了一个新的隐式元素，专门设计的一致性风险，我们称之为“一致性控制器”。拟议的新项目的第一个主要特点是形象和象征性。创建该元素并将其包含在业务流程映射中的主要目的是向接收者传达映射的严重性和上游节点的重要性，此外还指示执行活动的人有义务将结果传达给监控系统。因此，将大力强调新内容的直接性和可理解性，主要是为了沟通目的而推出，并减轻和综合同样扩大的监测机制的任何表述。为了实现这些目的，计划将“控制器”包括在“流对象”BPMN元素的类别中，特别是在控件中，通过菱形以图形方式标识。之所以这样选择，是因为“控制器”肯定是一个活动元素，也是活动流的一个元素。Fig. 1.控制器回路从语义的角度来看，这种类型的菱形在其类别中是独一无二的，它将假定一个隐含的含义和明确的，远离操作条件和数据，而不像BPMN中的其他控件，其语义取决于流程类型和自身施加的条件。克服任何形式的误解或解释的操作，“控制器”着眼于映射本身，并隐约作为一个过程的非物质方面的保证，但对于什么是在设计阶段决定的尊重，以及与现代观点的结合方差分析和挑战，我们自己在这里，也就是说，不把一致性检查当作一种诊断情况，而是当作可以在案例的设计阶段处理的东西，或者至少是我们可能认为的，已经在过程的设计阶段，使用业务流程映射的合并和扩展工具来缓解。正如已经指出的那样，包含新元素BPMN也将有利于映射过程本身的质量，将用一个隐含的和明确的图形符号表示组织情况，然而，将使用几个语法元素，这些语法元素会影响建模本身，提高了错误的可能性（统计上与映射的节点数相关）。事实上，最近的研究表明，与映射的图形设计质量相关的因素如何以决定性的方式影响运营商的行为。在这些因素中，特别是节点的数量、符号系统图形符号中固有的模糊性、路径的数量和映射的“直径”。48Converso Giuseppe等人/ IERI Procedia 6（2014）45图二.显式连接模式3.3 过程模型一致性指数（PMCI）一致性控制模式映射的质量可以通过我们定义的过程模型一致性指数（PMCI）来衡量，该指数旨在衡量在过程设计阶段针对与控制相关的关键任务所做选择的质量。该指示符是与整个过程图相关联的“一致性风险”的值（具体地等于各个节点的一致性风险评估的结果的总和）与等于过程的特定实例中发生的实际损失的值（由在折叠的单个实例上实现控制系统的成本的总和给出）之间的比率，表示为控制所涉及的节点的R（i）值的百分比，以及在特定实例中所引起的偏差值，其等于转向节点的R（i）之和。大于1的值指示PMCI的积极情况，因此，组织的优势与特定映射有关。价值低于统一证明不同，破产的情况下，从遵守的角度来看。在下文中，我们将产生一个模拟模型，这将使有可能预见到这个指标的目的，不仅见证和文件级的操作好处的引入“一致性控制器”在映射过程中，而且还提供额外的支持建模的一致性控制领域的设计选择。PMCI =（MAP的最大风险）/（风险单一风险）3.4 联系方式最后，我们提出了模糊逻辑推理和动态仿真之间的相互作用，以产生一个仿真模型作为支持建模者的决策。有了这个目标，我们提出了使用Matlab模糊推理系统和Powersim Studio复制的关系和比较的一致性控制器的引入和增加映射的复杂性，通过文献与错误的，所以偏差的概率施加到系统的行为效益。接受三个值作为设计输入：1. 可接受风险符合性的最大水平;2. 图形控件配置的类型：ConcurrentPattern vs ConcurrentController;3. 成本指标：单个节点的控制成本与其偏离成本的平均比值该模型返回单个模拟实例的值PMCI作为输出：PMCI R（i）/PMCI c *R（i）c+ PMCI D（i）其中：Converso Giuseppe等人/ IERI Procedia 6（2014）4549BRR（i）等于评估阶段的结果之和。C为上述成本指标。R（i）c是受控节点的一致性风险评估。D（i）等于过程的模拟实例中偏离节点的R（i）进入模型的动态逻辑，强调在每个时间步中，系统复制映射节点的出现，并通过包含所有评估值的滚动向量向其分配R（i），并基于与建模者施加的可接受风险一致性的最大水平的比较将其识别为“批评节点”。该系统包括一致性控制，在二进制图形选择，下游的关键节点。在每种配置中，控件都会增加要处理的节点总数，从而增加由称为“error”的特定变量的值表示的错误概率。将该值与被称为“技能”的变量所假设的值进行比较3.5 The “Error”我们已经模拟了这个变量，参考最近的研究由Jan Mendeling，古斯塔夫·诺依曼和将范德Aaalst在设计阶段的业务流程建模的质量，这提供了一个有趣的模型，用于评估模型的质量方面的统计错误概率的演变，依赖于模型中包含的节点数。从“一致性检查”的角度来看该信息，可以认为这些概率有用地用作在模型中具有“移动”并因此与映射偏离的平均概率（具有由系统引入的d.v.）。图三.错误概率根据数据的离散度计算的相关系数允许发现明显的线性，并且能够绘制很好地近似趋势的特征方程：y = 0.0067 + 0.1667 * x。50Converso Giuseppe等人/ IERI Procedia 6（2014）453.6 The “Skill”将控制点包括在绘图中的目的是防止偏离要求，并使绘图过程本身更加稳健。“关键”节点下游控制点的存在应该促使系统不偏离映射的内容，从而防止可能对业务性能产生影响的偏差。我们建议使用模糊逻辑来模拟平均数值（由系统分配的标准偏差）的映射鲁棒性，并通过从口头反馈关于映射到随机提取的值进行比较，在每一步，与概率变量“错误”。我们确定的影响因素的强度的单个映射节点：感知的关键程度和距离最近的控制点的距离。因此，假设操作员关于映射的顺应性与节点的风险水平一样大，并且与用控制元件映射的控制点的距离减小一样大。通过MATLAB的模糊逻辑工具对数值进行评估，并将结果导出到仿真软件中。该方法包括两个关键时刻：模糊化和去模糊化。第一种方法是在Matlab命令窗口中构建一个三列矩阵，其中包含历史值，指的是在风险值和与控制的距离下成功执行单个节点的概率。工作，然后，在图形模糊编辑器模糊，命令“Anfisedit”，并加载它的数组数据从工作区。然后为每个输入变量设置隶属函数的形状和数量（在数据中没有特别的系统性，我们通常选择典型的3 MF和钟形）和形状（线性或常数）输出。因此，开始从“训练FIS”中对数据进行数值估计，选择：估计方法（混合到更准确的估计），容错和使系统适应所提供数据的时期数（通常>10）。在这个阶段，系统使用“最小二乘”和“反向传播”的混合技术创建函数和模糊规则。最后，可以使用固定的测试部分检查数据质量，检查模型生成的数据与从工作区导入的数据。第二阶段，即解模糊化，包括为软件提供一行简单的代码：skill = evalfis（[lr，d]，“name rescue”），其中括号中的值是节点的值。4. 结论和今后的工作业务流程建模已经成为一门成熟的科学，并以持续和交叉的方式在所有组织中得到应用。然而，我们已经确定了建模者需要能够提高映射的质量，以管理偏离程序的风险，这可能证明，在关键任务方面，某些有害的。我们的建议方法论和本体论应用程序已经证实了在模拟场景中取得了显着的成功，特别是在更规范的场景中（这代表了商业现实的当前趋势！），并在过程映射的背景下开启了一个新的主题和新的挑战。在未来的工作中，我们希望能够在全新的实际流程设计中对系统、方法论、应用程序和“一致性控制器”进行测试，并向OMG、OASIS、EIT等推动BPM研究和标准化的机构和组织提出完整的逻辑和工具。我们计划，然后，能够改善仿真模型，包括内部的变量依赖关系引用[1] Paul Harmon P，Wolf C.业务流程建模调查，2011年。http://www.bpminstitute.org网站，[2] Will van der Aalst等Manifesto del Process Mining，Springer-Verlag; 2011.Converso Giuseppe等人/ IERI Procedia 6（2014）4551[3] 放大图片作者：J.理解过程模型中的错误发生率，基于2007。[4] White SA，Miers D. 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