[論文レビュー] Implementation of CRISP Methodology for ERP Systems

S. Hanumanth Sastry, M. Sudhakar Babu|arXiv (Cornell University)|Dec 7, 2013

Business Process Modeling and Analysis参考文献 17被引用数 7

ひとこと要約

本論文は、ERPシステムにおけるプロセスマイニングを適用するためのCRISP-DM手法の特化された実装を提案しており、データの複雑さとイベントログの曇りの原因となる曇りを解決している。CRISP-DMの構造的フェーズ（業務理解、データ理解、データ準備、モデリング、評価、展開）を、特定のツールと段階的連携手順を用いて適応することで、ERP環境におけるプロセスマイニングの使いやすさが向上し、ERPデータからの明確なプロセス発見を通じて戦略的・運用的意思決定が改善される。

ABSTRACT

ERP systems contain huge amounts of data related to the actual execution of business processes. These systems have a particular way of recording activities which results in an unclear display of business processes in event logs. Several works have been conducted on ERP systems, most of them focusing on the development of new algorithms for the automatic discovery of business processes. We focused on addressing issues like, how can organizations with ERP systems apply process mining for analyzing their business processes in order to improve them. The data handling aspect of ERP systems contrasts with those of BPMS or workflow based systems, whose systematical storage of events facilitates the application of process mining techniques. CRISP-DM has emerged as the de facto standard for developing data mining and knowledge discovery projects. Successful data mining requires three families of analytical capabilities namely reporting, classification and forecasting. A data miner uses more than one analytical method to get the best results. The objective of this paper is to improve the usability and understandability of process mining techniques, by implementing CRISP-DM methodology for their application in ERP contexts, detailed in terms of specific implementation tools and step by step coordination. Our study confirms that data discovery from ERP system improves strategic and operational decision making.

研究の動機と目的

• 複雑で非体系的なデータ保存様式のため、プロセスマイニング手法をERPシステムに適用する課題に対処すること。
• 実証済みの手法を用いて構造化することで、ERP文脈におけるプロセスマイニングの使いやすさと理解可能性を向上させること。
• 伝統的なプロセスマイニングフレームワークとERPシステムのデータ特性の間のギャップを埋めること。
• CRISP-DMが特定のツールと段階的連携手順を用いてERPベースのプロセスマイニングにカスタマイズ可能であることを示すこと。
• ERPイベントログからの構造的データ発見を通じて、戦略的・運用的意思決定を向上させること。

提案手法

• 元々データマイニングプロジェクトを想定して設計されたCRISP-DMフレームワークを、ERPプロセスマイニングに特化した構造的・フェーズベースのアプローチに適応すること。
• CRISP-DMの6フェーズ（業務理解、データ理解、データ準備、モデリング、評価、展開）を、ERPデータに特に適合させる形で適用すること。
• ETLプロセスやログ抽出技術を含む、ERPデータの複雑さに対処するための特定の実装ツールを使用すること。
• フェーズ間の段階的連携を強調することで、プロセスマイニングワークフローにおける一貫性とトレーサビリティを確保すること。
• 報告書作成、分類、予測のニーズを満たすために、CRISP-DMフレームワーク内に統合すること。
• ERPイベントログがERP固有のデータ記録方法により曇りがちであるため、データ準備フェーズに注力し、クリーニングと構造化を行うこと。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 非標準的なイベントログを持つERPシステムにおいて、CRISP-DMを効果的に適合させる方法は何か？
• RQ2 ERP環境でのCRISP-DMの実装に必要な特定のツールと連携メカニズムは何か？
• RQ3 CRISP-DMを適用することで、ERPシステムにおけるプロセスマイニング結果の明確さと使いやすさはどのように向上するか？
• RQ4 この手法は、ERPデータに基づく戦略的・運用的意思決定をどのような点で向上させるか？
• RQ5 CRISP-DMフェーズをERPデータ構造にマッピングする際の主な課題は何か。そして、それらはどのように軽減できるか？

主な発見

• 適応されたCRISP-DM手法は、ERPシステムにおけるプロセスマイニングの使いやすさと理解可能性を顕著に向上させる。
• データ準備とログ構造化は、ERPイベントログの曇りと非体系的性質のため、極めて重要なステップである。
• CRISP-DMの構造的適用により、ERPプロセスマイニングワークフロー内での報告書作成、分類、予測の統合が可能になる。
• 組織は、ERPシステムからの体系的データ発見を通じて、戦略的・運用的意思決定を改善できる。
• この手法は、ERP環境におけるビジネス目標と技術的制約に適合する、繰り返し可能で連携されたフレームワークを提供する。
• 本研究は、ERPデータにカスタマイズされたCRISP-DMが、発見されたビジネスプロセスの信頼性と実行可能性を高めることを確認した。