[論文レビュー] Six Levels of Autonomous Process Execution Management (APEM)

Wil M. P. van der Aalst|arXiv (Cornell University)|Jan 1, 2022

Digital Transformation in Industry被引用数 4

ひとこと要約

本論文は、自動運転車のSAEレベルを模倣した六段階のフレームワークを提唱し、プロセス管理システムの運営を人的管理から完全自動化へと段階的に進化させるための指針を提供する。このフレームワークは、基本的な監視（レベル0）から完全な自律的意思決定（レベル5）までの自動化の段階的向上を提示し、ハイブリッドインテリジェンスとデータ駆動型プロセスマイニングを根幹の促進要因として強調する。

ABSTRACT

Terms such as the Digital Twin of an Organization (DTO) and Hyperautomation (HA) illustrate the desire to autonomously manage and orchestrate processes, just like we aim for autonomously driving cars. Autonomous driving and Autonomous Process Execution Management (APEM) have in common that the goals are pretty straightforward and that each year progress is made, but fully autonomous driving and fully autonomous process execution are more a dream than a reality. For cars, the Society of Automotive Engineers (SAE) identified six levels (0-5), ranging from no driving automation (SAE, Level 0) to full driving automation (SAE, Level 5). This short article defines six levels of Autonomous Process Execution Management (APEM). The goal is to show that the transition from one level to the next will be gradual, just like for self-driving cars.

研究の動機と目的

• プロセス実行管理における自律性の測定と向上を標準的かつスケーラブルなフレームワークとして確立すること。
• デジタルツイン・オブ・オーガニゼーション（DTO）やハイパーオートメーション（HA）といった用語に伴う曖昧さや過剰な期待を解消し、明確で実行可能な自律性の段階を定義すること。
• 従来のBPMシステムからデータ駆動型で自律的なプロセス実行システムへの移行を組織が支援すること。
• プロセスマイニング、AI、ハイブリッドインテリジェンスが自律性の段階的向上を可能にする役割を強調すること。
• 現実の運用状況において自律的プロセス管理を段階的かつ現実的に導入するためのロードマップを提供すること。

提案手法

• 自動運転車のSAE六段階スケールを模倣し、自律的プロセス実行管理（APEM）に相当する段階を定義する。
• 各APEM段階を具体的な能力と対応づける：ダッシュボード（レベル0）から完全な自律的対応（レベル5）まで。
• イベントログからインサイトを抽出するために、プロセスマイニング技術（プロセス発見、適合性チェック、予測分析など）を活用する。
• 機械学習とAIを統合し、プロセス実行における自動的障害検出、診断、および対応策の提案を可能にする。
• 人間の監視が低レベルでは不可欠であり、システムの自律性が向上するに従い段階的に減少するハイブリッドインテリジェンスの重要性を強調する。
• PEMS（プロセス実行管理システム）を既存システムの上位に位置するデータ駆動型レイヤーとして位置づけ、リアルタイム監視と自律的対応を可能にする。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 自動運転車のSAEレベルに類似した、標準的かつスケーラブルな自律的プロセス実行管理フレームワークをどのように定義できるか？
• RQ2 各APEM段階で、完全な自律性への段階的で信頼性の高い移行を実現するために必要な主な能力と技術的促進要因は何か？
• RQ3 プロセスマイニング、AI、機械学習は、プロセス実行における自律性の向上にどのように貢献するか？
• RQ4 人間と機械の能力をバランスさせるハイブリッドインテリジェンスは、異なる成熟度の段階でAPEMの実装をどのように支援するか？
• RQ5 現実のプロセス実行において完全な自律性を妨げる実用的制約（環境的、規制的、運用的要因など）は何か？

主な発見

• APEMレベル0は、ダッシュボードと静的ワークフローを越えて自動化がなく、完全に人的な調整に依存する伝統的なBPMシステムを表す。
• APEMレベル1は、プロセスマイニングを用いてパフォーマンスおよびコンプライアンス上の問題を自動検出・定量化可能だが、人的解釈と対応が必須である。
• APEMレベル2は、検出された問題に基づく対応策の提案を導入するが、実行の最終意思決定は依然として人間が行う。
• APEMレベル3は、既知の問題に対して自動対応を可能にするが、複雑または予期しない状況では人的監視と即時介入の準備が不可欠である。
• APEMレベル4は、定義された条件下で自律的に動作し、人的監視は最小限に抑えられ、例外的な状況でのみ人的介入を要請する。
• APEMレベル5は完全な自律性を達成し、逸脱や予期しない行動に対しても人的介入なしに処理可能であり、自律的プロセス実行の究極の目標を示している。