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Repairing event logs using stochastic process models

  • Companies strive to improve their business processes in order to remain competitive. Process mining aims to infer meaningful insights from process-related data and attracted the attention of practitioners, tool-vendors, and researchers in recent years. Traditionally, event logs are assumed to describe the as-is situation. But this is not necessarily the case in environments where logging may be compromised due to manual logging. For example, hospital staff may need to manually enter information regarding the patient’s treatment. As a result, events or timestamps may be missing or incorrect. In this paper, we make use of process knowledge captured in process models, and provide a method to repair missing events in the logs. This way, we facilitate analysis of incomplete logs. We realize the repair by combining stochastic Petri nets, alignments, and Bayesian networks. We evaluate the results using both synthetic data and real event data from a Dutch hospital.
  • Unternehmen optimieren ihre Geschäftsprozesse laufend um im kompetitiven Umfeld zu bestehen. Das Ziel von Process Mining ist es, bedeutende Erkenntnisse aus prozessrelevanten Daten zu extrahieren. In den letzten Jahren sorgte Process Mining bei Experten, Werkzeugherstellern und Forschern zunehmend für Aufsehen. Traditionell wird dabei angenommen, dass Ereignisprotokolle die tatsächliche Ist-Situation widerspiegeln. Dies ist jedoch nicht unbedingt der Fall, wenn prozessrelevante Ereignisse manuell erfasst werden. Ein Beispiel hierfür findet sich im Krankenhaus, in dem das Personal Behandlungen meist manuell dokumentiert. Vergessene oder fehlerhafte Einträge in Ereignisprotokollen sind in solchen Fällen nicht auszuschließen. In diesem technischen Bericht wird eine Methode vorgestellt, die das Wissen aus Prozessmodellen und historischen Daten nutzt um fehlende Einträge in Ereignisprotokollen zu reparieren. Somit wird die Analyse unvollständiger Ereignisprotokolle erleichtert. Die Reparatur erfolgt mit einer Kombination aus stochastischenUnternehmen optimieren ihre Geschäftsprozesse laufend um im kompetitiven Umfeld zu bestehen. Das Ziel von Process Mining ist es, bedeutende Erkenntnisse aus prozessrelevanten Daten zu extrahieren. In den letzten Jahren sorgte Process Mining bei Experten, Werkzeugherstellern und Forschern zunehmend für Aufsehen. Traditionell wird dabei angenommen, dass Ereignisprotokolle die tatsächliche Ist-Situation widerspiegeln. Dies ist jedoch nicht unbedingt der Fall, wenn prozessrelevante Ereignisse manuell erfasst werden. Ein Beispiel hierfür findet sich im Krankenhaus, in dem das Personal Behandlungen meist manuell dokumentiert. Vergessene oder fehlerhafte Einträge in Ereignisprotokollen sind in solchen Fällen nicht auszuschließen. In diesem technischen Bericht wird eine Methode vorgestellt, die das Wissen aus Prozessmodellen und historischen Daten nutzt um fehlende Einträge in Ereignisprotokollen zu reparieren. Somit wird die Analyse unvollständiger Ereignisprotokolle erleichtert. Die Reparatur erfolgt mit einer Kombination aus stochastischen Petri Netzen, Alignments und Bayes'schen Netzen. Die Ergebnisse werden mit synthetischen Daten und echten Daten eines holländischen Krankenhauses evaluiert.show moreshow less

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Metadaten
Author:Andreas Rogge-Solti, Ronny S. Mans, Wil M. P. van der Aalst, Mathias WeskeORCiDGND
URN:urn:nbn:de:kobv:517-opus-66797
ISBN:978-3-86956-258-2
Series (Serial Number):Technische Berichte des Hasso-Plattner-Instituts für Digital Engineering an der Universität Potsdam (78)
Publisher:Universitätsverlag Potsdam
Place of publication:Potsdam
Document Type:Monograph/Edited Volume
Language:English
Year of Completion:2013
Publishing Institution:Universität Potsdam
Release Date:2013/08/06
Tag:Bayes'sche Netze; Process Mining; fehlende Daten; stochastische Petri Netze
Bayesian networks; missing data; process mining; stochastic Petri nets
Pagenumber:19
RVK - Regensburg Classification:ST 230
Organizational units:An-Institute / Hasso-Plattner-Institut für Digital Engineering gGmbH
Dewey Decimal Classification:0 Informatik, Informationswissenschaft, allgemeine Werke / 00 Informatik, Wissen, Systeme / 004 Datenverarbeitung; Informatik
Publication Way:Universitätsverlag Potsdam
Licence (German):License LogoKeine Nutzungslizenz vergeben - es gilt das deutsche Urheberrecht
Notes extern:Deutscher Titel:
Reparatur von Ereignisprotokollen mittels stochastischer Prozessmodelle
In Printform erschienen im Universitätsverlag Potsdam:

Repairing event logs using stochastic process models / Andreas Solti-Rogge ; Ronny S. Mans ; Will M. P. van der Aslst ; Mathias Weske. – Potsdam : Universitätsverlag Potsdam, 2013. – 19 S. : graph. Darst.
(Technische Berichte des Hasso-Plattner-Instituts für Softwaresystemtechnik an der Universität Potsdam ; 78)
ISSN (print) 1613-5652
ISSN (online) 2191-1665
ISBN 978-3-86956-258-2
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