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Process Mining ist ein mehrstufiges Induktionsverfahren. Induktion bedeutet hierbei, dass anhand einer Menge von Einzelfällen auf das Allgemeine geschlossen wird. Aus den Protokollen ausgeführter Prozesse werden Modelle extrahiert, die das Wissen dieser Ausführungen abbilden und als Vorlage für weitere Prozessausführungen dienen können.

Den Ausgangspunkt des Process Mining bilden Prozessausführungen. Werden diese Ausführungen beobachtet und protokolliert, so werden Daten erhoben, aus denen induktiv Prozessmodelle gewonnen werden können. Die Qualität der Daten ist sehr bedeutend für die Ergebnisse des Process Mining. Stehen bestimmte Daten nicht oder nur unvollständig zur Verfügung, müssen Verfahren zu ihrer Vervollständigung und Bereinigung eingeschaltet werden. Spezielle Werkzeuge und Systeme gewährleisten eine hohe Datenqualität, so dass die Datenaufbereitung nur einen minimalen Aufwand erfordert.

Die Induktion von Prozessmodellen setzt ein Meta-Prozessmodell voraus. Mit diesem wird festgelegt welcher Art die zu induzierenden Prozessmodelle sind. Process Mining arbeitet mit linearen Prozessmodellen. Diese Modelle sind auch als hierarchische oder strukturierte Modelle bekannt. Der Vorteil eines linearen Meta-Prozessmodells liegt darin, dass seine Prozessmodelle frei von Deadlocks sind. Das bedeutet, dass Prozesse nach diesen Modellen ausgeführt werden können ohne das es hierbei zu Verklemmungen aufgrund der Ausführungslogik kommen kann. Im Gegensatz dazu lassen anderer Metamodelle die Modellierung von Deadlocks zu. Ihre Modelle müssen vor ihrem Einsatz deshalb aufwendigen Testverfahren und Korrekturen unterzogen werden. Die Verwendung linearer Prozessmodelle für das Process Mining stellt sicher, dass die gewonnenen Modelle jederzeit konsistent sind und als Basis einer fehlerfreien Prozessausführung verwendet werden können.

Stehen die aufbereiteten Daten zur Verfügung kann auf Basis des Meta-Prozessmodells die eigentliche Induktion der Prozessmodelle in einem mehrstufigen Verfahren erfolgen. Zunähst werden äquivalente Prozesse zu Prozessgruppen zusammengefasst. Dieser Schritt verdichtet die ursprüngliche Datenmenge und sorgt damit für eine performante Durchführung des Induktionsverfahrens. Für jede der bestimmten Gruppen wird anschließend ein Modell extrahiert. Diese Modelle sind Teilmodelle des dem gesamten Prozess zugrundeliegenden Modells. Sie stehen jeweils für genau eine Ausführungsvariante einer Menge von Prozessen. Das Gesamtmodell wird in einem weiteren Schritt aus allen Teilmodellen mit Hilfe von Termersetzungssystemen synthetisiert. Dabei werden auch die Entscheidungsregeln, durch welche die Auswahl alternativer Pfade im Prozessmodell determiniert wird, induziert. Im Ergebnis des Verfahrens wird ein lineares Prozessmodell gewonnen, das für alle zugrundegelegten Prozessausführungen vollständig und minimal ist.

Entsprechend dem Einsatzzweck der Prozessmodelle können sie in Modelle anderer Metamodelle transformiert werden. Bei diesen Metamodellen kann es sich bspw. um Diagrammsprachen, Petri-Netze oder Workflow-Definitionssprachen handeln. Werden die Modelle der Ausführung neuer Prozessausführungen zugrundegelegt, so wird erneut der Ausgangspunkt des Process Mining erreicht und damit ein Kreislauf geschlossen.

Anstelle von Modell und Meta-Modell wird gleichbedeutend auch das Begriffspaar Schema und Modell verwendet.

© 2001-2004 Guido Schimm

 
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