业务流程特征关联的通用框架

### 业务流程特征关联的通用框架 在业务流程管理中，理解和关联各种业务流程特征对于优化业务操作、预测结果以及发现潜在问题至关重要。本文将介绍一个通用框架，用于关联业务流程特征，并通过实际案例展示其应用。 #### 1. 跟踪操作与特征关联 在业务流程分析中，有一些跟踪操作需要额外的数据源或输入，例如过程模型（声明式或过程式）或（时间）逻辑公式 F。以下是一些常见的跟踪操作： - **跟踪适配度（Trace Fitness）**：给定一个过程模型，它为每个事件增加一个介于 0 和 1 之间的连续值，表示模型与该事件所属跟踪的适配程度。值为 1 表示完美适配，值为 0 表示极差的适配。 - **活动执行情况统计**：包括活动 a 到目前为止不允许执行的次数、缺失执行的次数和正确执行的次数。这些操作会为每个事件增加一个整数值特征，分别表示“日志上的移动”（实际发生但根据模型不允许）、“模型上的移动”（根据模型应该发生但未发生）和“同步移动”（模型和实际一致）。 - **公式 F 的满足情况**：考虑到当前事件 e 之前的跟踪前缀，为每个事件增加一个布尔值，表示给定公式 F 在事件发生后是否得到满足。 这些操作依赖于 ProM 对相关技术的实现。其中，第三个操作基于线性时态逻辑（LTL）来指定公式 F，而其他操作则依赖于 ProM 对跟踪与过程模型对齐技术的实现。 #### 2. 关联问题的分析用例 为了说明框架的通用性，下面列举了六个关联问题的分析用例： | 问题编号 | 问题描述 | 依赖特征 | 独立特征 | 事件过滤 | 跟踪操作 | | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | | #1 | 运行时预测公式 F 的违反情况 | 考虑到当前事件之前的跟踪前缀时公式 F 的满足情况 | 原始事件日志中每个特征 c 在当前事件之前的最新记录值、活动名称、资源名称 | 保留每个事件 | 考虑到当前事件之前的跟踪前缀时公式 F 的满足情况；原始事件日志中每个特征 c 在当前事件之前的最新记录值 | | #2 | 预测流程实例执行的结果 | 结果 | 原始事件日志中除结果之外的每个特征 c | 保留每个完整案例事件 | 案例级抽象 | | #3 | 挖掘决定活动 a 执行后要执行的活动的决策 | 跟踪中的下一个活动 | 原始事件日志中每个特征 c 在当前事件之后的最新记录值 | 保留活动 a 的每个事件 | 原始事件日志中每个特征 c 在当前事件之后的最新记录值；跟踪中的下一个活动 | | #4 | 预测业务流程执行期间的故障 | 当前事件之后故障的值 | 原始事件日志中除故障之外的每个特征 c 在当前事件之后的最新记录值；每个活动 a 的执行次数；自案例开始以来的经过时间；活动名称；资源名称 | 保留每个事件 | 原始事件日志中每个特征 c 在当前事件之后的最新记录值；每个活动 a 的执行次数；自案例开始以来的经过时间 | | #5 | 预测特定活动 a 的执行者 | 资源名称 | 原始事件日志的任何特征以及可以为事件增加的任何特征 | 保留活动 a 的每个事件 | 根据场景，除案例级抽象之外的任何操作都可能相关 | | #6 | 预测流程实例结束的剩余时间 | 案例结束的剩余时间 | 每个流程活动 a 的执行次数；原始事件日志中每个特征 c 在当前事件之后的最新记录值 | 保留每个事件 | 原始事件日志中每个特征 c 在当前事件之后的最新记录值；每个流程活动 a 的执行次数；案例结束的剩余时间 | 这些用例展示了如何将不同的关联问题转化为具体的分析场景。对于大多数这些问题，已有研究工作提供了特定的解决方案，但本文的框架旨在解决更通用的问题，即发现任意业务流程特征在任何级别（事件、案例、流程、资源等）之间的任何类型的关联。 #### 3. 实际案例研究 - UWV UWV（员工保险机构）是一个自主行政机构，负责实施员工保险并提供劳动力市场和数据服务。其核心任务之一是确保荷兰居民在失业后能快速正确地获得福利。然而，UWV 面临着各种不理想的流程执行情况，因此希望发现导致这些问题的根本原因。具体来说，UWV 提出了以下四个问题： - **Q1**：客户特征与索赔的发生是否相关？如果相关，哪些特征最为突出？ - **Q2**：与流程实例执行方式相关的