Processbrytning har framgått som ett sätt att analysera processer baserade på händelseloggar från de system som stöder dem. Dagens informationssystem (t.ex. ERP-system) loggar alla typer av händelser. Dessutom börjar även inbyggda system (t.ex. medicinsk utrustning, kopiatorer och andra högteknologiska system) producera detaljerade evenemangsloggar. Händelseloggarnas allestädesnärvaro är en viktig möjliggörare för processbrytning. Det primära målet med processbrytning är att utvinna kunskap från dessa stockar och använda den för en detaljerad analys av verkligheten. Lejonets andel av insatserna på detta område har ägnats åt upptäckt av kontrollflöde. Många algoritmer har föreslagits att konstruera en processmodell baserad på en analys av de händelsesekvenser som observerats i loggen. Till följd av detta har andra aspekter försummats, t.ex. organisationsmiljön och samspelet mellan medarbetare. Därför fokuserar vi på organisatorisk gruvdrift. Vi kommer att presentera tekniker för att upptäcka organisatoriska modeller och sociala nätverk och visa hur dessa modeller kan bidra till att förbättra de underliggande processerna. För att göra detta presenterar vi nya processbrytningstekniker men använder också befintliga tekniker på ett innovativt sätt. Metoden har genomförts inom ramen för ProM-ramen och har tillämpats i olika fallstudier. I detta dokument visar vi tillämpligheten av våra tekniker genom att analysera loggarna i en kommun i Nederländerna.
Till exempel i REF är huvudsyftet att bygga organisatoriska modeller från händelseloggar och analysera relationer mellan resurser som är involverade i en process.
Towards Comprehensive Support for Organizational Mining
{'venue': 'Eindhoven University of Technology', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}