論文の概要: The Role of Time and Data: Online Conformance Checking in the
Manufacturing Domain
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2105.01454v1
- Date: Tue, 4 May 2021 12:23:35 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-05-05 13:00:23.553621
- Title: The Role of Time and Data: Online Conformance Checking in the
Manufacturing Domain
- Title（参考訳）: 時間とデータの役割: 製造領域におけるオンライン適合性検査
- Authors: Florian Stertz and Juergen Mangler and Stefanie Rinderle-Ma
- Abstract要約: 製造業は、デジタル化の課題に対処するためにプロセス指向技術に挑戦する分野です。
プロセスマイニングは高い期待を生み出しますが、製造専門家によるその実装と使用はある程度不明です。
プロセスマイニングが第2のタスクとしてプロセス監視中にドメイン専門家をサポートするかどうかおよび方法を検討する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Process mining has matured as analysis instrument for process-oriented data
in recent years. Manufacturing is a challenging domain that craves for
process-oriented technologies to address digitalization challenges. We found
that process mining creates high expectations, but its implementation and usage
by manufacturing experts such as process supervisors and shopfloor workers
remain unclear to a certain extent. Reason (1) is that even though
manufacturing allows for well-structured processes, the actual workflow is
rarely captured in a process model. Even if a model is available, a software
for orchestrating and logging the execution is often missing. Reason (2) refers
to the work reality in manufacturing: a process instance is started by a
shopfloor worker who then turns to work on other things. Hence continuous
monitoring of the process instances does not happen, i.e., process monitoring
is merely a secondary task, and the shopfloor worker can only react to
problems/errors that have already occurred. (1) and (2) motivate the goals of
this study that is driven by Technical Action Research (TAR). Based on the
experimental artifact TIDATE -- a lightweight process execution and mining
framework -- it is studied how the correct execution of process instances can
be ensured and how a data set suitable for process mining can be generated at
run time in a real-world setting. Secondly, it is investigated whether and how
process mining supports domain experts during process monitoring as a secondary
task. The findings emphasize the importance of online conformance checking in
manufacturing and show how appropriate data sets can be identified and
generated.
- Abstract（参考訳）: 近年,プロセス指向データの解析手段としてプロセスマイニングが成熟している。
製造業は、デジタル化の課題に対処するためにプロセス指向技術に挑戦する分野です。
プロセスマイニングには高い期待が寄せられているが,プロセススーパーバイザーやshopfloor workerといった製造業の専門家による実施と利用は,ある程度不明なままである。
理由 (1) 製造業は十分に構造化されたプロセスを可能にするが、実際のワークフローがプロセスモデルでキャプチャされることは滅多にない。
モデルが利用可能であっても、実行のオーケストレーションとロギングのためのソフトウェアは欠落することが多い。
Reason (2)は製造における仕事の現実を指す: プロセスインスタンスは、ショップフロアの労働者によって始められ、その後他の作業に取り掛かる。
したがって、プロセスインスタンスの継続的な監視は起こらない。つまり、プロセス監視は単なる二次的なタスクであり、shopfloor workerは、すでに発生した問題/エラーにのみ対応できる。
1)および(2)技術行動研究(tar)が推進する本研究の目標を動機づける。
軽量なプロセス実行およびマイニングフレームワークであるtidateの実験的な成果物に基づいて、プロセスインスタンスの正しい実行を保証する方法と、実際の環境での実行時にプロセスマイニングに適したデータセットを生成する方法を検討した。
第2に,プロセスモニタリングにおいてプロセスマイニングがドメインエキスパートをどのようにサポートしているかについて検討した。
本研究は, 製造におけるオンライン適合性チェックの重要性を強調し, 適切なデータセットの同定と生成方法を示す。
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