[論文レビュー] Interactive Process Identification and Selection from SAP ERP

Julian Weber, Alessandro Berti+3 more|arXiv (Cornell University)|Jan 1, 2022

Business Process Modeling and Analysis被引用数 2

ひとこと要約

本論文では、SAP ERPにおけるプロセス同定およびテーブル選定を自動化するInteractive SAP Explorerを提示する。このツールは、Neo4jにラベル付きプロパティグラフとしてデータベーススキーマをモデル化することで、ドメインエキスパートが関連するプロセス（例：P2P や O2C）を特定し、オブジェクト中心のイベントログ生成に必要な関連テーブルを抽出できるようにする。これにより、プロセスマイニングのセットアップにおける人的作業を顕著に削減できる。

ABSTRACT

SAP ERP is one of the most popular information systems supporting various organizational processes, e.g., O2C and P2P. However, the amount of processes and data contained in SAP ERP is enormous. Thus, the identification of the processes that are contained in a specific SAP instance, and the creation of a list of related tables is a significant challenge. Eventually, one needs to extract an event log for process mining purposes from SAP ERP. This demo paper shows the tool Interactive SAP Explorer that tackles the process identification and selection problem by encoding the relational structure of SAP ERP in a labeled property graph. Our approach allows asking complex process-related queries along with advanced representations of the relational structure.

研究の動機と目的

• 複雑なSAP ERPシステムにおいて、関連するプロセスおよびテーブルを手作業で特定する課題に対処すること。
• プロセスマイニングプロジェクトにおけるイベントログ抽出に要する時間と専門知識を削減すること。
• SQLクエリを書かずにドメインエキスパートがプロセス関連のテーブルを選択できるようにすること。
• プロセスマイニングのためのSAPデータ抽出における使いやすさとパフォーマンスを向上させること。
• グラフベースのインターフェースを通じて、SAPのリレーショナルスキーマをスケーラブルかつインタラクティブに探索できるようにすること。

提案手法

• SAP ERPのリレーショナルスキーマをラベル付きプロパティグラフとしてモデル化し、Neo4jグラフデータベースに格納する。
• ツールはグラフ走査を用いて、コア文書タイプ（例：発注書）から出発し、スキーマ全体にわたる関連テーブルを同定する。
• ウェブベースのインターフェースにより、ユーザーがグラフ構造を探索し、プロセス関連のテーブル関係を可視化できる。
• 同定されたテーブルリストは、後続のコンポONENTに渡され、SQLベースの抽出を用いてオブジェクト中心のイベントログ（OCEL）を生成する。
• 非技術的ユーザーが複雑なデータベース構造を効果的に扱えるように、スキーマの動的探索およびフィルタリングをサポートする。
• このアプローチは、Neo4jの効率的な走査およびレイアウトアルゴリズムを活用し、スケーラブルかつインタラクティブな可視化を実現する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 ドメインエキスパートが、データベースの深い知識を持たずにSAP ERPにおける関連するビジネスプロセスをどのように効率的に特定できるか？
• RQ2 SAPの複雑なリレーショナルスキーマを、インタラクティブな探索とプロセス発見に最適化してモデル化する最良の方法は何か？
• RQ3 グラフベースのアプローチは、イベントログ抽出のためのテーブル選定の正確性と速度を向上させることができるか？
• RQ4 このツールは、SAPデータ抽出における手作業のSQLクエリ作成依存度をどの程度低減できるか？
• RQ5 このツールは、O2C や P2P を超えて、さまざまなSAPプロセスに一般化できるか？

主な発見

• ツールは、コア文書タイプ（例：発注書）を、関連するテーブルセット（例：発注書にはEKKO、納品にはEKBE）に正確にマッピングできた。
• Neo4jにおけるグラフベースのナビゲーションにより、複雑なスキーマ関係の高速かつ直感的な探索が可能となり、非技術的ユーザーの使いやすさが向上した。
• プロセスの意味的特性に基づくテーブル選定を自動化することで、イベントログ抽出における人的作業が顕著に削減された。
• プロトタイプはOCEL仕様を介してオブジェクト中心のイベントログ生成をサポートしており、高度なプロセスマイニング分析を可能にした。
• 限界は存在するが、特にプロセス同定および選定において、従来の手法に比べてパフォーマンスとカスタマイズ性が向上していることが示された。
• ツールのアーキテクチャは拡張可能であるが、現時点ではSAP ECCとOracleデータベースに限定されており、完全な展開には特許取得済みのコンponentsが必要である。