[논문 리뷰] Computer Supported Collaborative Processes in Virtual Organizations

Zbigniew Paszkiewicz, Wojciech Cellary|arXiv (Cornell University)|2012. 03. 06.

Business Process Modeling and Analysis참고 문헌 16인용 수 4

한 줄 요약

이 논문은 가상조직(VOs)에서 협업 프로세스의 컴퓨터 지원을 향상시키기 위해 프로세스 마이닝 기반의 새로운 방법을 제안한다. 프로세스 인스턴스 간의 활동 패턴을 식별하여 최적의 조치를 추천함으로써, 변화가 빠른 글로벌 시장 환경에서 빠르게 변화하는 상황에서도 비즈니스 목표에 더 잘 부합할 수 있도록 한다. 이는 이벤트 로그와 프로세스 발굴 기법을 활용하여 동적인 협업 환경에서의 유연성과 효율성을 향상시키며, 변화가 빠른 글로벌 시장에서의 비즈니스 목표 달성에 기여한다.

ABSTRACT

In global economy, turbulent organization environment strongly influences organization's operation. Organizations must constantly adapt to changing circumstances and search for new possibilities of gaining competitive advantage. To face this challenge, small organizations base their operation on collaboration within Virtual Organizations (VOs). VO operation is based on collaborative processes. Due to dynamism and required flexibility of collaborative processes, existing business information systems are insufficient to efficiently support them. In this paper a novel method for supporting collaborative processes based on process mining techniques is proposed. The method allows activity patterns in various instances of collaborative processes to be identified and used for recommendation of activities. This provides an opportunity for better computer support of collaborative processes leading to more efficient and effective realization of business goals.

연구 동기 및 목표

• 급격히 변화하는 시장 조건으로 인해 가상조직(VOs)에서 동적인 유연성 있는 협업 프로세스를 지원하는 데 도전 과제를 해결하기 위해.
• VO 프로세스의 유동적이고 적응적인 성격을 관리하는 데 있어 기존 비즈니스 정보 시스템의 한계를 규명하기 위해.
• 협업 프로세스에서 반복되는 활동 패턴을 자동으로 탐지하여 지능형 추천을 이끌어내는 방법을 개발하기 위해.
• 데이터 기반의 적응형 프로세스 지원을 통해 VO 운영의 효과성과 효율성을 향상시키기 위해.
• 프로세스 마이닝 기법과 실제 가상의 협업 비즈니스 환경에서의 응용 간 격차를 메우기 위해.

제안 방법

• 가상조직의 협업 프로세스에서 발생한 이벤트 로그를 분석하기 위해 프로세스 마이닝 기법을 활용한다.
• 실제 프로세스 실행에서 반복적인 활동 순서와 패턴을 식별함으로써 기반 프로세스 모델을 발굴한다.
• 활동 패턴을 향후 프로세스 인스턴스에 대한 의사결정 규칙 또는 추천으로 추출하고 표현한다.
• 실시간 가이던스를 제공하기 위해 패턴 인식 엔진을 컴퓨터 지원 협업 프로세스 프레임워크에 통합한다.
• 역사적 데이터에서 시각적이고 실행 가능한 프로세스 모델을 생성하기 위해 프로세스 발굴 알고리즘을 적용한다.
• 발굴된 패턴을 활용해 진행 중인 프로세스에서 다음 조치를 추천함으로써 적응성과 의사결정 능력을 향상시킨다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 프로세스 마이닝 기법은 어떻게 가상조직 내 협업 프로세스에서 반복적인 활동 패턴을 식별하는 데 적용될 수 있는가?
• RQ2 식별된 프로세스 패턴으로부터 유도할 수 있는 추천은 어떤 것이며, 이를 통해 협업 프로세스 실행을 어떻게 향상시킬 수 있는가?
• RQ3 기존 비즈니스 정보 시스템은 VO 프로세스의 동적이고 융통성 있는 성격을 지원하기 위해 어떻게 개선될 수 있는가?
• RQ4 협업 프로세스 지원에 프로세스 마이닝을 통합함으로써 VO 운영의 효율성과 효과성은 어떻게 향상되는가?
• RQ5 실시간 협업 환경에서 데이터 기반 추천을 사용할 경우 실용적 함의는 무엇인가?

주요 결과

• 제안된 방법은 이벤트 로그에서 반복적인 활동 패턴을 성공적으로 식별하여 데이터 기반의 통찰을 가능하게 한다.
• 활동 패턴 인식은 동적인 협업 워크플로우에서 참가자를 안내하는 지능형 추천을 가능하게 한다.
• 이 방법은 변화가 빠른 환경에서 운영되는 가상조직에게 필수적인 프로세스의 유연성과 적응성을 향상시킨다.
• 프로세스 마이닝을 활용함으로써, 더 나은 프로세스 가이던스를 통해 비즈니스 목표의 효율적 이행을 지원한다.
• 이 방법은 기존 비즈니스 정보 시스템에 통합될 잠재력이 있으며, 변화가 빠른 환경에서의 기능을 확장할 수 있다.
• 실시간 패턴 기반 추천을 통해 프로세스 실행과 전략적 비즈니스 목표 간의 보다 우수한 일치를 달성할 수 있다.