[论文解读] Artifact Lifecycle Discovery

Viara Popova, Dirk Fahland+1 more|arXiv (Cornell University)|Mar 11, 2013

Business Process Modeling and Analysis参考文献 20被引用 8

一句话总结

本文提出了一种灵活、模块化的工具链，用于从原始事件日志中发现Guard-Stage-Milestone（GSM）符号表示的工件生命周期模型，从而可重用现有的非工件中心型流程挖掘技术。通过将日志分解为工件中心型轨迹，并将所发现的Petri网模型转换为具有数据依赖条件的GSM模型，该方法支持业务流程中的复杂n对m关系和动态约束。

ABSTRACT

Artifact-centric modeling is a promising approach for modeling business processes based on the so-called business artifacts - key entities driving the company's operations and whose lifecycles define the overall business process. While artifact-centric modeling shows significant advantages, the overwhelming majority of existing process mining methods cannot be applied (directly) as they are tailored to discover monolithic process models. This paper addresses the problem by proposing a chain of methods that can be applied to discover artifact lifecycle models in Guard-Stage-Milestone notation. We decompose the problem in such a way that a wide range of existing (non-artifact-centric) process discovery and analysis methods can be reused in a flexible manner. The methods presented in this paper are implemented as software plug-ins for ProM, a generic open-source framework and architecture for implementing process mining tools.

研究动机与目标

• 解决将传统流程挖掘技术应用于具有复杂数据依赖关系和n对m关系的工件中心型系统所面临的挑战。
• 实现从原始、案例无关的事件日志中自动发现可执行、人类可读的GSM模型，且无需预定义的流程边界。
• 将工件生命周期发现问题分解为可重用的阶段，以利用现有的非工件中心型流程挖掘工具。
• 基于事件日志分析和Petri网语义，支持GSM模型中自动生成数据依赖条件。
• 支持对多个工件实例之间复杂交互的建模，包括同步和条件转换。

提出的方法

• 对原始事件日志（非结构化且案例无关）进行处理，提取工件实例，并按工件实例分组事件，形成工件中心型轨迹。
• 对每个工件中心型日志应用标准流程发现技术（例如，Alpha挖掘器、启发式挖掘器），生成低层级的流程模型作为Petri网。
• 通过基于事件顺序和数据属性识别里程碑、阶段和保护条件，将生成的Petri网模型转换为GSM符号表示。
• 使用时间性和数据依赖条件（例如，executedAfter、hasBeenAchieved、lastToggled比较）表达保护条件，以编码因果关系和顺序约束。
• 使用时间条件的逻辑合取（例如，tokenAvailable(t_p, t_o) = ⋀_{t_s ∈ Alt(t_p,t_o)} executedAfter(t_p, t_s)）来建模令牌可用性和使能逻辑。
• 生成具有显式保护条件的GSM模型，以反映控制流和数据流动态，包括基于属性值（例如，answer = accept/reject，quality = acceptable）的条件转换。

实验结果

研究问题

• RQ1 如何将现有的非工件中心型流程挖掘技术适配于以GSM符号表示发现工件生命周期模型？
• RQ2 何种分解策略能够实现将原始、非结构化的事件日志转换为适合流程发现的工件中心型轨迹？
• RQ3 如何将从事件日志中导出的Petri网模型语义映射为具有正确保护条件的GSM模型？
• RQ4 基于事件日志数据，何种形式化条件可确保所生成GSM模型中令牌可用性和转换触发的正确性？
• RQ5 如何自动提取并编码数据依赖约束（例如，属性值、时间顺序）为GSM模型中的保护条件？

主要发现

• 所提出的工具链通过将日志分解为工件中心型轨迹并重用标准流程挖掘算法，成功地将原始日志转换为可执行的GSM模型。
• 该方法支持工件之间的复杂n对m关系，例如一个客户订单可触发多个物料订单，这类关系在经典单体式流程模型中难以建模。
• 所生成GSM模型中的保护条件通过时间性和数据依赖条件（如executedAfter和hasBeenAchieved）自动生成，确保了正确的因果顺序。
• 该方法支持基于属性值（如answer = accept/reject）的条件转换建模，从而实现灵活且现实的流程行为。
• 该工具链以ProM插件形式实现，支持与现有流程挖掘生态系统的集成，并具备面向未来增强的可扩展性。
• 该方法支持发现具有层次结构和并行结构的生命周期模型，既体现了GSM的直观模块化特性，又保持了可执行语义。