[논문 리뷰] Clustering Object-Centric Event Logs

Anahita Farhang Ghahfarokhi, Fatemeh Akoochekian외 2명|arXiv (Cornell University)|2022. 01. 01.

Business Process Modeling and Analysis인용 수 1

한 줄 요약

이 논문은 객체 중심 이벤트 로그(OCEL)에서 유사한 객체를 군집화하여 복잡한 객체 중심 프로세스 모델을 단순화하는 군집 기반 접근법을 제안한다. 이는 군집화 과정에서 중복이나 손실을 방지하기 위해 '존재성'과 '모든'이라는 두 가지 이벤트 할당 전략을 도입하여, 복잡도를 감소시키면서도 적합도를 유지하는 더 단순하고 해석 가능한 프로세스 모델을 생성한다.

ABSTRACT

Process mining provides various algorithms to analyze process executions based on event data. Process discovery, the most prominent category of process mining techniques, aims to discover process models from event logs, however, it leads to spaghetti models when working with real-life data. Therefore, several clustering techniques have been proposed on top of traditional event logs (i.e., event logs with a single case notion) to reduce the complexity of process models and discover homogeneous subsets of cases. Nevertheless, in real-life processes, particularly in the context of Business-to-Business (B2B) processes, multiple objects are involved in a process. Recently, Object-Centric Event Logs (OCELs) have been introduced to capture the information of such processes, and several process discovery techniques have been developed on top of OCELs. Yet, the output of the proposed discovery techniques on real OCELs leads to more informative but also more complex models. In this paper, we propose a clustering-based approach to cluster similar objects in OCELs to simplify the obtained process models. Using a case study of a real B2B process, we demonstrate that our approach reduces the complexity of the process models and generates coherent subsets of objects which help the end-users gain insights into the process.

연구 동기 및 목표

• 실제 비즈니스 간(B2B) 프로세스에서 다수의 상호작용하는 객체를 포함하는 프로세스 모델의 복잡도를 해결하기 위해.
• OCEL에서 유사한 객체를 군집화하여 객체 중심 프로세스 마이닝(OCPM)의 모델 복잡도를 감소시키기 위해.
• 엔드유저가 일관되고 균일한 객체 서브셋과 해당하는 단순화된 프로세스 모델을 생성함으로써 더 명확한 통찰을 확보할 수 있도록 하기 위해.
• 군집화 과정에서 OCEL의 수렴 현상을 다루기 위해 '존재성'과 '모든'이라는 두 가지 이벤트 할당 전략을 제안하고 평가하기 위해.

제안 방법

• 주문, 배치, 고객을 포함한 실제 B2B 제조 프로세스에서 OCEL을 추출하였다.
• 군집화 품질 향상을 위해 중심성 측정치와 같은 그래프 기반 속성을 OCEL에 통합하였다.
• 군집화를 위한 대상 객체 유형(예: 배치)을 선정하고, 응집형 및 k-means 군집 알고리즘을 적용하였다.
• 두 가지 이벤트 할당 전략을 제안: '존재성'(클러스터 내 적어도 하나의 객체가 존재하면 이벤트 할당) 및 '모든'(모든 객체가 클러스터에 포함되어야만 이벤트 할당)
• 클러스터에서 서브-OCEL을 생성하고, 프로세스 발견(OC-DFG)을 적용하여 단순화되고 해석 가능한 프로세스 모델을 도출하였다.
• 결과로 도출된 OC-DFG 모델의 품질을 평가하기 위해 복잡도 측정 기준을 도입하였다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 OCEL에서의 객체 군집화는 모델 적합도를 훼손하지 않으면서 발견된 프로세스 모델의 복잡도를 어떻게 감소시킬 수 있는가?
• RQ2 군집 기반 OCEL 단순화 과정에서 '존재성'과 '모든' 전략 간의 상호 교환 관계는 어떠한가?
• RQ3 OCEL에서 유사한 객체를 군집화하면 실제 B2B 제조 프로세스에서 의미 있고 일관된 서브프로세스를 드러낼 수 있는가?
• RQ4 중심성과 같은 그래프 기반 보강 기법은 OCEL에서 객체 군집화의 품질을 어떻게 향상시키는가?
• RQ5 제안된 접근법은 서로 다른 프로세스 변형을 구분할 수 있도록 얼마나 효과적으로 단순화되고 해석 가능한 프로세스 모델을 생성할 수 있는가?

주요 결과

• 제안된 군집화 접근법은 초기 OC-DFG 모델의 복잡도를 성공적으로 감소시켰으며, 유사한 적합도 수준을 유지하였다.
• '모든' 전략은 이벤트 중복을 방지했지만, 클러스터 간 분산된 객체를 가진 이벤트를 손실할 위험이 있었고, '존재성' 전략은 중복을 감수하면서도 모든 이벤트를 유지하였다.
• 중심성과 같은 그래프 기반 보강 기법의 사용은 프로세스 내 객체의 구조적 역할을 반영함으로써 군집화 품질을 향상시켰다.
• 최종 군집 모델은 서로 다른 품목 유형에 대한 처리 흐름의 차이를 드러내어, 의미 있는 서브프로세스를 분리할 수 있음을 입증하였다.
• 실제 B2B 제조 프로세스에 대한 사례 연구를 통해, 이 접근법은 단순화되고 일관되며 해석 가능한 프로세스 모델을 생성하여 사용자가 복잡한 워크플로우를 이해하는 데 도움이 되었다.