[論文レビュー] Object-Centric Behavioral Constraints

Wil M. P. van der Aalst, Guangming Li+1 more|arXiv (Cornell University)|Mar 14, 2017

Business Process Modeling and Analysis参考文献 13被引用数 13

ひとこと要約

本稿では、基数制約を統合的メカニズムとして用いることで、データおよび行動制約を統合する統一的モデリング言語であるオブジェクト中心の行動制約（OCBC）を紹介する。宣言的プロセスモデリングとデータモデリングを組み合わせることで、複数の相互作用するインスタンスにまたがる複雑な適合性問題の検出が可能となり、適合性チェックの計算量はAC₀に抑えられ、従来の手法に比べてマルチインスタンスの行動的逸脱をより効果的に診断できる。

ABSTRACT

Today's process modeling languages often force the analyst or modeler to straightjacket real-life processes into simplistic or incomplete models that fail to capture the essential features of the domain under study. Conventional business process models only describe the lifecycles of individual instances (cases) in isolation. Although process models may include data elements (cf. BPMN), explicit connections to real data models (e.g., an entity relationship model or a UML class model) are rarely made. Therefore, we propose a novel approach that extends data models with a behavioral perspective. Data models can easily deal with many-to-many and one-to-many relationships. This is exploited to create process models that can also model complex interactions between different types of instances. Classical multiple-instance problems are circumvented by using the data model for event correlation. The declarative nature of the proposed language makes it possible to model behavioral constraints over activities like cardinality constraints in data models. The resulting object-centric behavioral constraint (OCBC) model is able to describe processes involving interacting instances and complex data dependencies. In this paper, we introduce the OCBC model and notation, providing a number of examples that give a flavour of the approach. We then define a set-theoretic semantics exploiting cardinality constraints within and across time points. We finally formalize conformance checking in our setting, arguing that evaluating conformance against OCBC models requires diagnostics that go beyond what is provided by contemporary conformance checking approaches.

研究の動機と目的

• 企業システムと従来のプロセスモデルとの間にあるギャップに対処する。これらはインスタンスを個別に扱い、データと制御フローの視点を統合できない。
• 既存のプロセスモデリング言語には、複雑なデータ依存関係や複数種類のインスタンス間の相互作用を表現できないという制限がある。
• 従来の適合性チェックでは検出できない、インスタンス間の基数違反のような微細な適合性問題の検出を可能にする。
• 基数制約を通じて、データモデリング（例：UML、ER）と宣言的プロセスモデリング（例：Declare）を統合し、構造と行動の両方をガイドする。
• OCBCモデルに集合論的意味論を明示的に定義し、低データ複雑性を持つスケーラブルな適合性チェック手法を定義する。

提案手法

• OCBCモデルを提案する。これは、データ構造（基数制約付きのUMLに類似したクラス図）と行動ルール（Declareに類似した宣言的制約）を統合した単一の表記法である。
• 時間的制約を表すために「常に」（□）および「やがて」（◇）の演算子を用い、恒久的違反と一時的違反を区別する。
• イベントログに対するブール型でSQLに類似したクエリとして適合性チェックを形式化する。各制約はクエリに変換され、最終的な検証のために論理積で結合される。
• 集合論的意味論を定義し、制約を時刻点で評価することで、静的データ整合性と動的行動的依存関係の両方を捉える。
• データモデルの基数制約を活用して行動をガイドし、例として注文明細の作成が納品および処理イベントの義務を引き起こすようにする。
• 適合性チェックの計算量がAC₀に属することを確立し、モデルが固定されている場合にログサイズに応じて効率的にスケーリングできることを示す。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 複数種類のプロセスインスタンス間の複雑な相互作用を捉えるために、データと行動制約を統一的モデリング言語で統合する方法は何か？
• RQ2 データ依存関係と複数インスタンスを含む適合性問題において、データと制御フロー制約を統合した統一モデルを用いることで、どのような問題が検出可能か？
• RQ3 OCBCモデルを用いて適合性チェックを効率的に形式化できるか。その計算量の複雑さは何か？
• RQ4 一時的および恒久的制約違反はマルチインスタンス環境でどのように現れ、どのように診断できるか？
• RQ5 サブタイプ化および継承のOCBCモデルへの統合が、行動パターンおよび義務伝播に与える影響は何か？

主な発見

• OCBCモデルは、従来の手法では検出できない9種類の適合性問題を検出可能であり、これにはマルチインスタンス相互作用に起因する違反や、連鎖的義務に起因する違反が含まれる。
• OCBCモデルの適合性チェックアルゴリズムは、データ複雑性がAC₀に属するため、大規模なイベントログに対しても非常に効率的であり、実用的である。
• データモデルにおける基数制約は構造的要素にとどまらず、動的行動を駆動するものであり、時間経過とともに満たされなければならない暗黙の義務を生み出す。
• 注文そのものがない状態で注文明細オブジェクトを追加すると、恒久的制約違反が発生するが、有効な注文が存在する状態で追加すると、一時的違反が発生するが、依然として解消可能である。
• 本手法は制御フローの範囲を超えた診断を可能にし、関連インスタンスの欠落や時間経過に伴う不適切な基数関係といった、データモデルに起因する逸脱を明らかにする。
• データと行動の統合により、従来のプロセスモデリング言語では実現不可能な複雑なパターン（例：親子プロセスの調整）のモデリングが可能になる。