Abstract-Operators i industriella tillverkningsmiljöer är pressade att hantera ökad flexibilitet och komplexitet i arbetet. Automatiseringen av tillverkningen kräver att operatörerna använder nya tekniker och skiftar fokus från lågkomplexitet repetitiva uppgifter till att hantera utförandet av högkomplexitetsuppgifter i samarbete med maskiner. Framväxten av bärbar teknik gör det möjligt att utrusta operatörer med miniatyriserade sensorer som kan användas för att bestämma den fysiska och mentala stress som operatörerna upplever. Processbrytningsteknologier lämpar sig för att analysera sådana sensordata i samband med tillverkningsprocessen med det yttersta målet att förbättra operatörens välbefinnande genom omorganisation av arbetet och arbetsplatsen. Lagring och behandling av sådana mycket personliga uppgifter kommer dock med många integritetsutmaningar. Även om det finns många potentiella fördelar, såsom att förbättra arbetsmiljön, finns det också många berättigade skäl för aktörerna att motsätta sig behandlingen av deras uppgifter. Förutom medarbetarnas oro innebär dataskyddsbestämmelser, såsom EU:s dataskyddsförordning (General Data Protection Regulation), många efterlevnadsproblem när det gäller utformningen av ett processgruvesystem som behandlar personuppgifter. Vi bidrar med en analys av integritetsutmaningarna med att använda processutvinning på data som registrerats från sensoriserade operatörer i människocentrerade industriella miljöer. Vägledd av integritetsforskning och den reglering som GDPR föreskriver beskriver vi riktlinjer för integritet i processbrytningssystem.
Förutom tekniska integritetsutmaningar för processbrytning diskuterar Ref även organisatoriska integritetsutmaningar med hjälp av ett ramverk.
Privacy Challenges for Process Mining in Human-Centered Industrial Environments
{'venue': '2018 14th International Conference on Intelligent Environments (IE)', 'journal': '2018 14th International Conference on Intelligent Environments (IE)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}