Technische Berichte des Hasso-Plattner-Instituts für Digital Engineering an der Universität Potsdam
ISSN (print) 1613-5652
ISSN (online) 2191-1665
URN urn:nbn:de:kobv:517-series-822
Herausgegeben von den
Professoren des Hasso-Plattner-Instituts für Digital Engineering an der Universität Potsdam
Titel der Reihe bis Nummer 119: Technische Berichte des Hasso-Plattner-Instituts für Softwaresystemtechnik an der Universität Potsdam
Die Schriftenreihe Technische Berichte des Hasso-Plattner-Instituts für Digital Engineering (HPI) informieren über laufende Forschungsarbeiten und Projekte der Fachgebiete auf Deutsch und Englisch.
ISSN (online) 2191-1665
URN urn:nbn:de:kobv:517-series-822
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Titel der Reihe bis Nummer 119: Technische Berichte des Hasso-Plattner-Instituts für Softwaresystemtechnik an der Universität Potsdam
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- stochastic Petri nets (1)
- stochastische Petri Netze (1)
Institute
78
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.