論文の概要: Supporting Autonomous Process Execution within a Multi-Perspective Constraint Frame via Numeric Planning
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2607.16738v1
- Date: Sat, 18 Jul 2026 09:58:35 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-07-21 18:48:37.249823
- Title: Supporting Autonomous Process Execution within a Multi-Perspective Constraint Frame via Numeric Planning
- Title（参考訳）: 数値計画による多視点制約枠内における自律的プロセス実行支援
- Abstract要約: Framed Autonomyは、ビジネスプロセス(BP)インスタンスの実行を自律的に進めるシステムの能力を表す。
我々は、プロセスフレームを多視点制約で拡張するWhat-if分析のための新しいツールを提案する。
部分的なプロセス実行を前提として、提案手法は、この拡張されたフレームを利用して、基礎となるプロセス仕様に従って最適な継続を推奨する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.8555387714154485
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: AI-Augmented Business Process Management Systems (ABPMS) enhance traditional BPMS by leveraging advanced AI techniques to define, execute, and monitor complex process structures. Within this landscape, Framed Autonomy denotes the capability of a system to autonomously advance the execution of a Business Process (BP) instance while strictly adhering to a predefined frame, i.e., a set of constraints that may span multiple perspectives. Existing research on framed autonomy has predominantly focused on control-flow constraints, either declarative or procedural, and typically relies on their transformation into automata-based representations. In this study, we extend this line of work by introducing a novel tool for what-if analysis that augments the process frame with multi-perspective constraints, including data-aware and temporal conditions. Given a partial process execution, the proposed approach exploits this enriched frame to recommend optimal continuations in compliance with the underlying process specifications. We additionally report an empirical evaluation demonstrating the scalability and effectiveness of the technique, thereby highlighting its potential for supporting autonomous and constraint-aware decision making in ABPMS.
- Abstract（参考訳）: AI-Augmented Business Process Management Systems(ABPMS)は、高度なAI技術を活用して複雑なプロセス構造を定義し、実行し、監視することで、従来のBPMSを強化します。
この状況の中で、フレイムド・オートノミー(Framed Autonomy)は、事前に定義されたフレーム、すなわち複数の視点にまたがる制約のセットに厳密に固執しながら、ビジネスプロセス(BP)インスタンスの実行を自律的に進めるシステムの能力を表す。
フレーム化された自律性に関する既存の研究は、宣言的あるいは手続き的な制御フローの制約に主に焦点を合わせており、通常はオートマチックベースの表現への変換に依存している。
本研究では,データ認識や時間的条件など,プロセスフレームを多視点制約で拡張する,What-if分析のための新しいツールを導入することで,この作業線を拡張した。
部分的なプロセス実行を前提として、提案手法は、この拡張されたフレームを利用して、基礎となるプロセス仕様に従って最適な継続を推奨する。
さらに,ABPMSにおける自律的かつ制約に配慮した意思決定を支援する可能性を強調し,そのスケーラビリティと有効性を示す実証的な評価を報告する。
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