論文の概要: A Step Towards a Universal Method for Modeling and Implementing Cross-Organizational Business Processes
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.12302v1
- Date: Tue, 18 Jun 2024 06:19:44 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-06-19 20:35:42.118176
- Title: A Step Towards a Universal Method for Modeling and Implementing Cross-Organizational Business Processes
- Title(参考訳): 組織間ビジネスプロセスのモデリングと実装のためのユニバーサル手法への一歩
- Authors: Gerhard Zeisler, Tim Tobias Braunauer, Albert Fleischmann, Robert Singer,
- Abstract要約: この研究は、より正確で統一されたビジネスプロセスモデル実行の基礎となる。
特定のBPMN要素をPASSと互換性のあるフォーマットに変換するプロトタイプトランスレータの開発について説明する。
これらのモデルはソースコードに変換され、bespokeワークフロー環境で実行される。
- 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: The widely adopted Business Process Model and Notation (BPMN) is a cornerstone of industry standards for business process modeling. However, its ambiguous execution semantics often result in inconsistent interpretations, depending on the software used for implementation. In response, the Process Specification Language (PASS) provides formally defined semantics to overcome these interpretational challenges. Despite its clear advantages, PASS has not reached the same level of industry penetration as BPMN. This feasibility study proposes using PASS as an intermediary framework to translate and execute BPMN models. It describes the development of a prototype translator that converts specific BPMN elements into a format compatible with PASS. These models are then transformed into source code and executed in a bespoke workflow environment, marking a departure from traditional BPMN implementations. Our findings suggest that integrating PASS enhances compatibility across different modeling and execution tools and offers a more robust methodology for implementing business processes across organizations. This study lays the groundwork for more accurate and unified business process model executions, potentially transforming industry standards for process modeling and execution.
- Abstract(参考訳): 広く採用されているビジネスプロセスモデルと表記法(BPMN)は、ビジネスプロセスモデリングの業界標準の基礎です。
しかし、その曖昧な実行セマンティクスは、実装に使用されるソフトウェアによって、しばしば矛盾する解釈をもたらす。
これに対し、プロセス仕様言語(PASS)は、これらの解釈上の課題を克服するために、正式に定義されたセマンティクスを提供する。
明らかな優位性にもかかわらず、PASSはBPMNと同じレベルの業界浸透に達していない。
この実現可能性調査は、BPMNモデルを翻訳し実行するための仲介フレームワークとしてPASSを使うことを提案する。
特定のBPMN要素をPASSと互換性のあるフォーマットに変換するプロトタイプトランスレータの開発について説明する。
これらのモデルはソースコードに変換され、従来のBPMN実装から逸脱した状態のワークフロー環境で実行される。
PASSの統合は、さまざまなモデリングおよび実行ツール間の互換性を高め、組織間でビジネスプロセスを実装するためのより堅牢な方法論を提供することを示唆している。
この研究は、より正確で統一されたビジネスプロセスモデル実行の基盤となり、プロセスモデリングと実行の業界標準を変える可能性がある。
関連論文リスト
- DEMO enhanced BPMN [0.0]
BPMNは、形式的なセマンティクス、曖昧さ、マルチパーティのコラボレーションをモデリングする際の制限の欠如に悩まされています。
DEMOのトランザクションパターンの厳密さとより実践的で広く採用されているBPMNフレームワークを組み合わせる新しいアプローチを提案し、実証した。
この組み合わせはビジネスプロセスのモデリングを豊かにし、実践者と研究者の両方にとってより一貫性があり信頼性の高いツールを提供する、と我々は主張する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-09-25T11:43:29Z) - SOEN-101: Code Generation by Emulating Software Process Models Using Large Language Model Agents [50.82665351100067]
FlowGenは、複数のLarge Language Model (LLM)エージェントに基づいたソフトウェアプロセスモデルをエミュレートするコード生成フレームワークである。
FlowGenScrumをHumanEval、HumanEval-ET、MBPP、MBPP-ETの4つのベンチマークで評価した。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-03-23T14:04:48Z) - Process Modeling With Large Language Models [42.0652924091318]
本稿では,大規模言語モデル(LLM)のプロセスモデリングへの統合について検討する。
プロセスモデルの自動生成と反復的改善にLLMを利用するフレームワークを提案する。
予備的な結果は、プロセスモデリングタスクを合理化するフレームワークの能力を示している。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-03-12T11:27:47Z) - Meta-Task Prompting Elicits Embeddings from Large Language Models [54.757445048329735]
本稿では,新しい教師なしテキスト埋め込み手法であるMeta-Task Prompting with Explicit One-Word Limitationを紹介する。
モデル微調整を必要とせずに,大規模言語モデルから高品質な文埋め込みを生成する。
提案法は,多種多様なシナリオにまたがって生成を組み込む汎用的で資源効率のよい手法を提供する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-02-28T16:35:52Z) - Comparing Generative Chatbots Based on Process Requirements [2.645089622684808]
生成ベースのチャットボットは、数十億のパラメータに基づいてトレーニングされ、会話インテリジェンスをサポートする。
本稿では,プロセス実行支援の文脈において,優れた生成モデルであるGPTとPaLMの性能を比較した。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-11-28T18:25:22Z) - A higher-order transformation approach to the formalization and analysis of BPMN using graph transformation systems [1.0624606551524207]
本稿ではBPMNの実行セマンティクスの形式化を提案する。
私たちのアプローチは、BPMNモデルからグラフ変換システムへの高次の変換に基づいています。
このアプローチの能力を示すため、オープンソースのWebベースツールとして実装しました。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-11-09T09:55:10Z) - Adapting Large Language Models for Content Moderation: Pitfalls in Data
Engineering and Supervised Fine-tuning [79.53130089003986]
大規模言語モデル(LLM)は、様々なドメインでタスクを処理するための実現可能なソリューションとなっている。
本稿では、コンテンツモデレーションのためにプライベートにデプロイ可能なLLMモデルを微調整する方法を紹介する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-10-05T09:09:44Z) - Universal Information Extraction as Unified Semantic Matching [54.19974454019611]
情報抽出を,異なるタスクやスキーマで共有される構造化と概念化という,2つの能力に分割する。
このパラダイムに基づいて、統一意味マッチングフレームワークを用いて様々なIEタスクを普遍的にモデル化することを提案する。
このように、USMはスキーマと入力テキストを共同でエンコードし、サブ構造を一様に並列に抽出し、必要に応じてターゲット構造を制御できる。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-01-09T11:51:31Z) - Relational Action Bases: Formalization, Effective Safety Verification,
and Invariants (Extended Version) [67.99023219822564]
我々はリレーショナルアクションベース(RAB)の一般的な枠組みを紹介する。
RABは両方の制限を解除することで既存のモデルを一般化する。
データ対応ビジネスプロセスのベンチマークにおいて、このアプローチの有効性を実証する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-08-12T17:03:50Z) - BPMN4sML: A BPMN Extension for Serverless Machine Learning. Technology
Independent and Interoperable Modeling of Machine Learning Workflows and
their Serverless Deployment Orchestration [0.0]
機械学習(ML)は学術、産業、社会のあらゆる層に浸透し続けている。
ビジネスプロセスモデルと表記法(BPMN)は広く受け入れられ、適用されています。
BPMNは機械学習を表現するための特別なサポートではない。
BPMN4sML(サーバレス機械学習のためのBPMN)を紹介します。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-08-02T10:36:00Z) - CoCoMoT: Conformance Checking of Multi-Perspective Processes via SMT
(Extended Version) [62.96267257163426]
我々はCoCoMoT(Computing Conformance Modulo Theories)フレームワークを紹介する。
まず、純粋な制御フロー設定で研究したSATベースのエンコーディングを、データ認識ケースに持ち上げる方法を示す。
次に,プロパティ保存型クラスタリングの概念に基づく新しい前処理手法を提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-03-18T20:22:50Z)
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。