論文の概要: Analyzing Process-Aware Information System Updates Using Digital Twins
of Organizations
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2203.12969v1
- Date: Thu, 24 Mar 2022 10:19:59 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-03-25 13:51:39.941007
- Title: Analyzing Process-Aware Information System Updates Using Digital Twins
of Organizations
- Title(参考訳): 組織のデジタルツインを用いたプロセス認識情報システム更新の分析
- Authors: Gyunam Park, Marco Comuzzi, Wil M. P. van der Aalst
- Abstract要約: 我々は、最近開発されたDTO(Digital Twins of Organizations)を用いて、(プロセス認識)情報システムの更新の影響を評価する。
より詳しくは、DTOの設定を用いて更新をモデル化し、情報システム更新の異なる種類の影響を定量的に評価する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 5.78815340266988
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Digital transformation often entails small-scale changes to information
systems supporting the execution of business processes. These changes may
increase the operational frictions in process execution, which decreases the
process performance. The contributions in the literature providing support to
the tracking and impact analysis of small-scale changes are limited in scope
and functionality. In this paper, we use the recently developed Digital Twins
of Organizations (DTOs) to assess the impact of (process-aware) information
systems updates. More in detail, we model the updates using the configuration
of DTOs and quantitatively assess different types of impacts of information
system updates (structural, operational, and performance-related). We
implemented a prototype of the proposed approach. Moreover, we discuss a case
study involving a standard ERP procure-to-pay business process.
- Abstract(参考訳): デジタルトランスフォーメーションは、ビジネスプロセスの実行をサポートする情報システムに小さな変更を加えることが多い。
これらの変更は、プロセス実行における運用上の摩擦を増加させ、プロセスパフォーマンスを低下させる可能性がある。
小規模の変更の追跡と影響分析の支援を提供する文献の貢献は、スコープと機能に制限がある。
本稿では,最近開発されたdto(digital twins of organizations)を用いて,情報システム更新(プロセス認識)の影響評価を行う。
より詳しくは、DTOの設定を用いて更新をモデル化し、情報システム更新(構造、運用、性能関連)の異なる種類の影響を定量的に評価する。
我々は提案手法のプロトタイプを実装した。
さらに,標準的なERP調達型ビジネスプロセスを含むケーススタディについても論じる。
関連論文リスト
- Structured Entity Extraction Using Large Language Models [54.53348483973769]
大規模言語モデル(LLM)は、構造化されていないテキストから構造化された情報を抽出する上で重要な役割を果たす。
本稿では,構造化エンティティ抽出における現行手法の課題と限界について考察する。
本研究では,LLMのパワーを有効・効率的に活用する新しいモデルを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-02-06T22:15:09Z) - Extracting Process-Aware Decision Models from Object-Centric Process
Data [54.04724730771216]
本稿では,ODDA(Integrated Object-centric Decision Discovery Algorithm)と呼ばれる,オブジェクト中心決定マイニングアルゴリズムを提案する。
IODDAは意思決定の仕組みや意思決定の仕方を知ることができる。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-01-26T13:27:35Z) - Instruction Tuning for Large Language Models: A Survey [52.86322823501338]
我々は、ITの一般的な方法論、ITデータセットの構築、ITモデルのトレーニング、異なるモダリティ、ドメイン、アプリケーションへのアプリケーションを含む、文献を体系的にレビューする。
また、ITの潜在的な落とし穴とそれに対する批判、および既存の戦略の現在の欠陥を指摘し、実りある研究の道筋を提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-08-21T15:35:16Z) - Information Association for Language Model Updating by Mitigating
LM-Logical Discrepancy [68.31760483418901]
大規模言語モデル(LLM)は、時代遅れの事前学習データのために現在の情報を提供するのに苦労する。
知識編集や連続的な微調整など,従来のLCMの更新方法は,新たな情報の一般化に重大な欠点がある。
これらの欠点の中核となる課題は,言語モデリングの確率と論理的確率の差を特徴とするLM論理的相違である。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-05-29T19:48:37Z) - A Mechanistic Interpretation of Arithmetic Reasoning in Language Models
using Causal Mediation Analysis [128.0532113800092]
算数問題に対するトランスフォーマーに基づくLMの機械的解釈を提案する。
これにより、算術に関連する情報がLMによってどのように処理されるかについての洞察が得られる。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-05-24T11:43:47Z) - Continual learning on deployment pipelines for Machine Learning Systems [4.884688557957589]
機械学習システムの展開は、非常に重要なトピックになりつつある。
本稿では、理論と実践における様々な技術の利点とデメリットを比較した。
また、機械学習システムのデプロイに対する評価フレームワークの意識を高めることも目標としている。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-12-05T23:40:57Z) - Explainable Artificial Intelligence for Improved Modeling of Processes [6.29494485203591]
我々は,現代的なトランスフォーマーアーキテクチャと,より古典的なプロセス規則性モデリングの機械学習技術の性能を評価する。
MLモデルは重要な結果を予測することができ、注意機構やXAIコンポーネントが基礎となるプロセスに新たな洞察を与えることを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-12-01T17:56:24Z) - Leveraging Data and Analytics for Digital Business Transformation
through DataOps: An Information Processing Perspective [3.114888928234776]
本稿では、情報処理理論(IPT)のレンズを通して、デジタルビジネス変換、データ分析、データOpsを統合するフレームワークを提案する。
このフレームワークの詳細は、組織が分析情報のニーズを理解するために、統合的で規律のあるアプローチとしてDataOpsを使用する方法を説明する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-01-24T11:49:57Z) - Prescriptive Process Monitoring: Quo Vadis? [64.39761523935613]
本論文はシステム文献レビュー(SLR)を通して,本分野における既存手法について考察する。
SLRは今後の研究の課題や分野に関する洞察を提供し、規範的なプロセス監視手法の有用性と適用性を高めることができる。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-12-03T08:06:24Z) - Automatic Construction of Enterprise Knowledge Base [6.6421796160706945]
本稿では,人間の介入を最小限に抑えた大規模エンタープライズ文書から知識ベース自動構築システムを提案する。
このシステムは、現在Microsoft 365サービスの一部として提供されている。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-06-29T04:29:02Z) - A Technique for Determining Relevance Scores of Process Activities using
Graph-based Neural Networks [0.0]
本研究では,プロセス活動の関連点を評価指標として評価する手法を開発した。
このような関連性スコアでプロセスモデルに注釈を付けることは、ビジネスプロセスの問題に焦点を当てた分析を促進する。
異なる領域の4つのデータセットを用いて,本手法の予測品質を定量的に評価し,妥当性スコアの忠実性を示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-08-07T12:15:30Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。