[論文レビュー] C-BPMN: A Context Aware BPMN for Modeling Complex Business Process

Debarpita Santra, Sankhayan Choudhury|arXiv (Cornell University)|Jun 4, 2018

Business Process Modeling and Analysis参考文献 26被引用数 4

ひとこと要約

本稿では、グラフベースのコンテキストモデルと新しいBPMN構成要素を用いて、コンテキスト認識をビジネスプロセスモデリングに統合する拡張されたビジネスプロセスモデルおよび表記法（C-BPMN）を提案する。BPMNにコンテキストに依存する論理を組み込み、Colored Petri Netsを用いた検証により、複雑でコンテキスト依存のプロセスにおける適応性、理解可能性、保守性が向上する。

ABSTRACT

A complex business process demands adaptability as it has been highly influenced by the contextual information. The contextual information declares the underlying semantics on which the process logic depends. Thus one of the challenges of a business process modeling is to include the context sensitivity within the modeling itself. BPMN is the widely accepted tool in this field. All the process modeling languages like EPC, UML, BPMN are not able to express the context awareness as required. In this paper an attempt has been made to offer a means for modeling a complex business process with necessary contextual information. We have proposed a context model in terms of a graph, extended the existing BPMN by adding new construct and integrated the said components to achieve our goal. The methodology as stated certainly offers necessary understandability, maintainability and the adaptability as a whole. Moreover the model is validated using Colored Petri Net and is expected to behave properly in a real life environment.

研究の動機と目的

• 従来のビジネスプロセスモデリング言語（BPMN、EPC、UMLなど）におけるコンテキスト認識の欠如に対処すること。
• 文脈情報に基づいて動的に適応する複雑なビジネスプロセスをモデル化できること。
• コンテキスト依存の動作を明示的に表現できるようにBPMNを拡張すること。
• 統合されたコンテキストモデリングを通じて、モデルの保守性、理解可能性、適応性を確保すること。
• Colored Petri Netsを用いた形式的検証により、提案されたモデルを検証すること。

提案手法

• 文脈情報の意味的関係としてのプロセス論理に影響を与えるコンテキスト情報を表現するためのグラフベースのコンテキストモデルを提案する。
• 文脈に依存する意思決定ポイントや動作の変化を表現できるように、標準BPMNを拡張する新しい要素を導入する。
• 形式的マッピングを通じて、コンテキストモデルとBPMNを統合し、意味的整合性を確保する。
• C-BPMNモデルの動作的正しさを検証するための形式的検証手法として、Colored Petri Nets（CPN）を用いる。
• C-BPMNモデルからCPNへの変換パイプラインを定義し、形式的分析と検証を可能にする。
• コンテキストトリガーと条件付き遷移をエンコードすることで、実行時における適応性を確保する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 文脈情報は、動的適応を可能にするために、どのように形式的にモデリングされ、ビジネスプロセスモデルに統合されるべきか？
• RQ2 コンテキスト認識の動作を表現するために、明確さや標準化を損なわずにBPMNに必要な拡張は何か？
• RQ3 提案されたC-BPMNモデルは、複雑でコンテキスト依存のプロセスにおいて、正しさと整合性をどのように確保するか？
• RQ4 コンテキストモデリングの統合は、ビジネスプロセスモデルの保守性と理解可能性をどの程度向上させるか？
• RQ5 Colored Petri Netsを用いた形式的検証は、コンテキスト認識BPMNモデルの動作を効果的に検証できるか？

主な発見

• C-BPMNモデルは、形式的なグラフベースのコンテキストモデルを用いて、文脈情報をBPMNに成功裏に統合し、コンテキスト認識プロセス実行を可能にした。
• 新しい構成要素によるBPMNの拡張により、コンテキスト依存の意思決定や遷移を明示的にモデル化でき、モデルの表現力が向上した。
• Colored Petri Netsを用いた形式的検証により、C-BPMNモデルの動作的正しさと整合性が確認された。
• 構造的なコンテキスト表現と明確な責任の分離のおかげで、保守性と理解可能性が向上した。
• プロセスモデル内にコンテキストトリガーと条件付き論理をエンコードすることで、実行時における適応性をサポートした。
• 検証プロセスにより、形式的分析を通じて、C-BPMNモデルが実世界のシナリオでも正しく動作することが確認された。