論文の概要: Predictive Object-Centric Process Monitoring

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2207.10017v1
• Date: Wed, 20 Jul 2022 16:30:47 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-07-21 12:50:43.651496
• Title: Predictive Object-Centric Process Monitoring
• Title（参考訳）: 予測的オブジェクト中心プロセスモニタリング
• Authors: Timo Rohrer, Anahita Farhang Ghahfarokhi, Mohamed Behery, Gerhard Lakemeyer, Wil M.P. van der Aalst
• Abstract要約: 本稿では,GAN(Generative Adversarial Networks),LSTM(Long Short-Term Memory),Seq2seq(Sequence to Sequence Model)を用いた予測手法をOCELに含まれるリッチデータで拡張可能であることを示す。 この論文は、ユーザの入力から次のアクティビティのシーケンスを予測するWebインターフェースを提供する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.219621548854343
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The automation and digitalization of business processes has resulted in large amounts of data captured in information systems, which can aid businesses in understanding their processes better, improve workflows, or provide operational support. By making predictions about ongoing processes, bottlenecks can be identified and resources reallocated, as well as insights gained into the state of a process instance (case). Traditionally, data is extracted from systems in the form of an event log with a single identifying case notion, such as an order id for an Order to Cash (O2C) process. However, real processes often have multiple object types, for example, order, item, and package, so a format that forces the use of a single case notion does not reflect the underlying relations in the data. The Object-Centric Event Log (OCEL) format was introduced to correctly capture this information. The state-of-the-art predictive methods have been tailored to only traditional event logs. This thesis shows that a prediction method utilizing Generative Adversarial Networks (GAN), Long Short-Term Memory (LSTM) architectures, and Sequence to Sequence models (Seq2seq), can be augmented with the rich data contained in OCEL. Objects in OCEL can have attributes that are useful in predicting the next event and timestamp, such as a priority class attribute for an object type package indicating slower or faster processing. In the metrics of sequence similarity of predicted remaining events and mean absolute error (MAE) of the timestamp, the approach in this thesis matches or exceeds previous research, depending on whether selected object attributes are useful features for the model. Additionally, this thesis provides a web interface to predict the next sequence of activities from user input.
• Abstract（参考訳）: ビジネスプロセスの自動化とデジタル化により、情報システムで取得された大量のデータが、プロセスの理解を深めたり、ワークフローを改善したり、運用サポートを提供するのに役立つ。 進行中のプロセスに関する予測を行うことで、ボトルネックを特定し、リソースの再配置や、プロセスインスタンスの状態(ケース)に関する洞察を得ることができる。 伝統的に、データはイベントログ形式でシステムから抽出され、オーダー・トゥ・キャッシュ(o2c)プロセスのための注文idのような単一の識別ケース概念を持つ。 しかし、実際のプロセスは、順序、アイテム、パッケージなど、複数のオブジェクトタイプを持つことが多いので、単一のケース概念の使用を強制するフォーマットは、データの基礎的な関係を反映しない。 オブジェクト中心イベントログ(ocel)フォーマットは、この情報を正しくキャプチャするために導入された。 最先端の予測手法は、従来のイベントログにのみ適合している。 本稿では,GAN(Generative Adversarial Networks)アーキテクチャ,LSTM(Long Short-Term Memory)アーキテクチャ,Seq2seq(Sequence to Sequence Model)モデルをOCELに含まれる豊富なデータで拡張可能であることを示す。 OCELのオブジェクトは次のイベントとタイムスタンプを予測するのに役立つ属性を持つことができる。 予測残イベントのシーケンス類似度と平均絶対誤差(MAE)のタイムスタンプでは、選択されたオブジェクト属性がモデルに有用な機能であるかどうかによって、この論文のアプローチは以前の研究と一致またはオーバーする。 さらに、この論文は、ユーザの入力から次のアクティビティのシーケンスを予測するWebインターフェースを提供する。

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