Sequence alignment based process family extraction

Abstract

Süreç duyarlı bilgi sistemleri tarafından iyileştirilen genel süreç tasarımı ve yürütme işlevleri ile İş Süreçleri Yönetimi alanı artan bir ilgili toplamaktadır. Bu bilgi sistemlerinin yürütülmesi sırasında elde edilen olay günlükleri, son kullanıcı davranış analizlerinde ana veri kaynağı olarak kullanılabilir. Süreç madenciliği, bu günlüklerden iş süreçlerinin otomatik keşfedilmesi ve referans süreç modeli ile süreç gerçekleştirimi arasında uygunluk kontrolünün yapılmasının yanı sıra, iş süreci performanslarının analizi, tahmini ve geliştirilmesini de kapsar. Yeni paylaşım ekonomisi modelleri ve sistem mimarilerinin ortaya çıkışıyla, tekil süreç perspektifi organizasyonlar arası uygulamalara doğru evrilmiştir. Güncel bilgi sistemleri, organizasyonel bağlamda süreç yönetimi için işlevsellik sunarken, çoklu-organizasyonel süreçleri desteklemek ve analiz etmek için gerekli sistematik yaklaşımdan uzaktır. Organizasyonlar arası süreç madenciliği, süreç yapılandırması için benzerliğin ve işbirliğinin kullanımını destekler. Bununla birlikte, bu işlevsellik organizasyonlar arasında ortaya çıkan değişkenliklere çözüm bulma zorunluluğunu da yaratır.Bu çalışmada aynı süreçlere odaklanan farklı organizasyonlar arasındaki benzerlikleri ortaya çıkarmak için üç aşamalı bir organizasyonlar arası süreç madenciliği çerçevesi sunuyoruz. Baskın davranışın çıkarımı aşaması, süreç örneklerinde gözlemlenen en tipik davranışı ifade eden görev dizisini türetirken, dizi hizalama aşamasında ise güvene dayalı maliyet işlevine göre süreç alternatifleri arasındaki benzerlik derecesi ölçülüp, ilgili süreç alternatifleri arasındaki komşuluklar süreç aileleri üzerinden görselleştirilir. Son olarak süreç yapılandırılması aşamasında, süreç ailelerinde tespit edilen fonksiyonel benzerlikler ve soyutlamalar dizi hizalama matrislerinde görselleştirilip, özdeş veya azami özdeş çiftleriyle yorumlanır. Deney sonuçlarına göre önerilen yaklaşım, süreç bağlamına göre benzerlik ölçümünde ve süreç alternatiflerinin kümelenmesinde uygulanabilir ve sağlam bir benzerlik ölçümü sunmaktadır.

Business Process Management (BPM) gains growing attention by generic process design and execution capabilities empowered by process-aware information systems. During execution of these transactional information systems, end-users leave traces in the form of event logs, which can be used as a main data source for behavior analysis. Process mining encompasses the techniques for automatically discovering process from these event logs, checking conformance between the reference process model and process executions, as well as analyzing, predicting and enhancing the performance of business processes. With the emergence of new shared economical models and system architectures, monolithic process perspective is evolved through cross-organizational applications. While contemporary information systems provide functionality for process management within the organizations, a systematic approach to support and analyze multi-organizational processes is missing. Cross-organizational process mining supports the use of commonality and collaboration for process configuration. However, this functionality creates the challenge of dealing with variability across organizations.In this study, we propose a three phased cross-organizational process mining framework in order to extract the commonalities among different organizations serving the same business values. While dominant behavior extraction phase initially derives the sequence of tasks expressing the most typical behavior within the process instances, sequence alignment phase measures the degree of similarities between the process candidates by confidence enhanced cost functioning, and depicts the neighborhood among these alternatives in terms of process families. At process configuration phase, common regions that indicate a functional inheritance or abstractions in the process families are visualized at sequence alignment matrices and interpreted by new feature sets, namely identical and maximal identical pair. According to the experimental results, proposed approach presents a viable and robust cost function in incorporating the business context at process similarity measurement and clustering the process alternatives into process families.