論文の概要: Process Variant Analysis Across Continuous Features: A Novel Framework

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.04347v1
• Date: Mon, 6 May 2024 16:10:13 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-01 08:10:07.868250
• Title: Process Variant Analysis Across Continuous Features: A Novel Framework
• Title（参考訳）: 継続的機能にわたるプロセス変数分析:新しいフレームワーク
• Authors: Ali Norouzifar, Majid Rafiei, Marcus Dees, Wil van der Aalst,
• Abstract要約: 本研究は, 業務プロセスにおけるケースの効果的セグメンテーションの課題に対処する。 本研究では,スライディングウインドウ手法と地球移動器の距離を併用して制御流の挙動変化を検出する手法を提案する。 オランダの保険会社UWVと共同で実生活事例研究を行い,その方法論を検証した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Extracted event data from information systems often contain a variety of process executions making the data complex and difficult to comprehend. Unlike current research which only identifies the variability over time, we focus on other dimensions that may play a role in the performance of the process. This research addresses the challenge of effectively segmenting cases within operational processes based on continuous features, such as duration of cases, and evaluated risk score of cases, which are often overlooked in traditional process analysis. We present a novel approach employing a sliding window technique combined with the earth mover's distance to detect changes in control flow behavior over continuous dimensions. This approach enables case segmentation, hierarchical merging of similar segments, and pairwise comparison of them, providing a comprehensive perspective on process behavior. We validate our methodology through a real-life case study in collaboration with UWV, the Dutch employee insurance agency, demonstrating its practical applicability. This research contributes to the field by aiding organizations in improving process efficiency, pinpointing abnormal behaviors, and providing valuable inputs for process comparison, and outcome prediction.
• Abstract（参考訳）: 情報システムから抽出されたイベントデータは、しばしば、データの複雑で理解が難しい様々なプロセスの実行を含んでいる。 時間的変化のみを識別する現在の研究とは異なり、プロセスのパフォーマンスに影響を及ぼす可能性のある他の次元に注力する。 本研究は, 従来のプロセス分析では見過ごされがちな, ケースの持続時間やリスクスコアなど, 継続的な特徴に基づいて, 運用プロセス内のケースを効果的にセグメント化することの課題に対処するものである。 本研究では, 連続次元における制御フローの挙動変化を検出するために, すべり窓法と地球移動器距離を組み合わせた新しい手法を提案する。 このアプローチは、ケースセグメンテーション、類似セグメントの階層的なマージ、およびそれらのペアワイズ比較を可能にし、プロセスの振る舞いに関する包括的な視点を提供する。 オランダの保険会社UWVと共同で実際のケーススタディを行い,本手法の有効性を実証した。 本研究は, プロセス効率の向上, 異常な動作の指摘, プロセス比較, 結果予測に有用なインプットを提供することで, 組織に貢献する。

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