Processbrytning möjliggör automatisk upptäckt av processmodeller från händelseloggar. Dessa modeller ger insikter och möjliggör olika typer av modellbaserad analys. Detta dokument visar att de upptäckta processmodellerna kan utökas med information för att förutsäga slutförandet av pågående instanser. Det finns många scenarier där det är användbart att ha tillförlitliga tidsprognoser. Till exempel, när en kund ringer sitt försäkringsbolag för att få information om hennes försäkringsanspråk, kan hon få en uppskattning för den återstående handläggningstiden. För att göra detta tillhandahåller vi ett konfigurerbart tillvägagångssätt för att konstruera en processmodell, utöka denna modell med tidsinformation som inhämtats från tidigare fall och använda detta för att förutsäga t.ex. Tidpunkten för slutförandet. För att ge meningsfulla tidsförutsägelser använder vi en konfigurerbar uppsättning abstraktioner som möjliggör en bra balans mellan "översittande" och "förenligt". Metoden har implementerats i ProM och genom flera experiment med hjälp av verkliga händelser loggar visar vi dess tillämplighet.
Arbete på Process Mining handlar om utvinning process modeller från händelselogg data REF.
Time Prediction Based on Process Mining
{'venue': None, 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}