Discovering mapping between artifact-centric business process models and execution logs

Abstract

Klassikaliselt on kirjeldatud töövoogusi protsessidele orienteeritud kujul, kus keskendutakse tervele töövoole ja tegevustele selles. Hiljuti on esile kerkinud uudne, artefakti keskne modelleerimine, kus on oluliseks just äriobjektid ning nende vahelised seosed. Artefakti põhised meetodid nõuavad ka muudatusi protsessianalüüsi tehnikates. Üks võimalik protsesside analüüsi meetod on käivituslogide vastavuse kontrollimine protsessi mudeliga, mille abil saab tuvastada kas süsteem käitub nii nagu planeeritud. Mudeli ja logide vastavuse kontrollimiseks on vaja teada, millised sündmused logides vastavad millistele tegevustele mudelis. Töö eemärgiks on automaatselt tuvastada seosed artefakti põhiste protsessimudelites olevate tegevuste ja töövoosüsteemi logides olevate sündmuste vahel. Selline seose tuvastamine pole triviaalne, kuna võib esineda, et sündmuste nimed logides ja tegevuste nimed mudelis ei ole vastavuses. Näiteks ei jälgita samasid standardeid nimetamisel. Samuti on vaja seoste automaatne tuletamine, kui on teada, et logide ja mudeli vahel on mittesobivused ning kõiki sündmuseid ja tegevusi ei saagi vastavusse viia. Automaatne tuvastamine aitab lihtsustada kasutaja tööd. Lahenduseks pakutud meetod kasutab sisendina Procleti põhist mudelit ja käivituslogi süsteemist. Et leida seos mudeli ja logide vahel, viiakse mõlemad graafi kujule. Seosed leitakse iga artefakti kohta eraldi ning ei kasutata infot nende omavahelise suhtluse kohta. Iga artefakti kohta eraldatakse nende Petri võrk ning koostatakse käitumisrelatsioonid, mis väljendavad kuidas on tegevused antud artefaktis omavahel seotud. Sellest koostatakse graaf, mille tippudeks saavad tegevused ning kaarteks tippude vahel käitumisseosed nende vahel. Analoogselt koostatakse graaf iga logis esinenud olemi kohta. Kasutaja poolt sisestatud olemite ja artefaktide tüüpide vahelise seoste abil leitakse iga vastava olemi ja artefakti isendi tegevuste ja sündmuste vahelised seosed. Seoste leidmine taandub kahe graafi vaheliste tippude kujutuse leidmisele. Seoste leidmiseks esmalt arvutatakse sarnasused tegevuste nimede vahel ning selle põhjal leitakse kujutus, mis minimiseeriks teisenduskaugust graafide vahel antud kujutuse põhjal. Kujutuse leimiseks kasutatakse ahnet algoritmi. Praktilise eksperimendina testiti meetodit erinevate mudelite ja logide kombinatsioonidel. Tulemused näitavad, et meetod on võimeline seoseid leidma, kuid tulemuste kvaliteet sõltub palju tegevuste ja sündmuste nimede sarnasusest ja vähem struktuurilisest sarnasustest.