Seit Anfang der 1990er Jahre hält die modellbasierte Ausführung von Prozessen immer mehr Einzug in Unternehmen und deren Informationssysteme. Beispielsweise werden im Bereich der Software-Entwicklung vor der Implementierung Modelle, der zu unterstützenden Prozesse, erstellt, sodass Missverständnisse im Vorfeld beseitigt werden und somit die Erfolgsaussichten eines Projektes gesteigert werden. Gleiches gilt im betrieblichen Kontext – idealerweise werden hier Prozessmodelle entworfen, welche später in die Ausführung durch menschliche oder maschinelle Ressourcen überführt werden. Geschäfts-prozessmanagement- oder Workflowmanagementsysteme sind heute sogar in der Lage die grafisch visualisierten Modelle direkt und ohne Umwege auszuführen.
Alle an einem solchen Prozess beteiligten Informationssysteme, beispielsweise ERP, CRM oder SCM, stellen Informationen zu den einzelnen Prozessschritten bereit, wodurch das Monitoring und die Analyse der Prozesse ermöglicht wird. Die Technologien dazu fallen unter die Schlagwörter BPA (Business Process Analysis) und BAM (Business Activity Monitoring). Die Existenz dieser und anderer Schlagwörter kennzeichnen die Notwendigkeit entsprechender Software, wobei Process Mining einen entscheidenden Beitrag liefert.
Das Ziel des Process Mining besteht in der Extraktion explizit vorhandenen Prozesswissens anhand der protokollierten Prozessinformationen, welche im Allgemeinen in Log-Dateien abgelegt werden. Dabei sollen nicht nur die Prozessabläufe analysiert, sondern auch kausale Zusammenhänge zwischen den einzelnen Aktivitäten hergestellt werden.
In der vorliegenden Arbeit wird deshalb zunächst auf das Process Mining im Allgemeinen eingegangen. Hier werden die Grundlagen vermittelt, die für das korrekte Verständnis der Problemstellung notwendig sind, sowie ein Ordnungsrahmen entworfen, um die verschiedenen Themenfacetten korrekt einordnen zu können. Anschließend wird kurz auf Markov-Modelle eingegangen und schließlich das Markov-basierte Process Mining erörtert. Abschließend werden die gewonnenen Kenntnisse zusam-mengefasst und in einem Fazit konkretisiert.
Inhaltsverzeichnis
- 1. Einleitung und Motivation
- 2. Process Mining
- 2.1 Begriffsklärung
- 2.2 Sichten des Process Mining
- 2.3 Einsatzmöglichkeiten
- 2.4 Grundkonzepte
- 2.4.1 Einführung
- 2.4.2 Annahmen
- 2.4.3 Log-basierte Ordnungsrelationen
- 2.4.4 Mining-Prozess
- 2.4.5 Herausforderungen
- 2.5 Methoden
- 2.7 Ordnungsrahmen
- 3. Markov Modelle
- 3.1 Einführung
- 3.2 Markov-Ketten
- 3.3 Markov Modelle
- 4. Markov-basiertes Process Mining
- 4.1 Einführung
- 4.2 Endlicher Zustandsautomat (FSM)
- 4.3 Parametrisierung
- 4.4 Beispiel
- 4.5 Processing
- 4.5.1 Erstellung von Wahrscheinlichkeitstabellen
- 4.5.2 Konstruktion eines gerichteten Graphen
- 4.5.3 Auflösung überladener Knoten
- 4.5.4 Konvertierung in einen endlichen Zustandsautomaten
- 4.5.5 Zusammenführung nichtdeterministischer Transitionen
- 4.6 Metriken zur Erkennung paralleler Abläufe
- 4.6.1 Vorbemerkung
- 4.6.2 Entropy
- 4.6.3 Event Type Counts
- 4.6.4 Periodicy
- 4.6.5 Deciding Causality
- 4.7 Evaluation
- 4.8 "Related Work"
- 5. Zusammenfassung und Fazit
Zielsetzung und Themenschwerpunkte
Diese Seminararbeit befasst sich mit der Anwendung von Markov-Modellen im Bereich des Process Mining. Ziel ist es, ein markov-basiertes Verfahren zur Prozessmodellierung zu beschreiben und zu evaluieren. Die Arbeit untersucht die Möglichkeiten und Herausforderungen dieser Methode.
- Anwendung von Markov-Modellen im Process Mining
- Entwicklung und Implementierung eines markov-basierten Algorithmus
- Analyse der Ergebnisse und Evaluation der Methode
- Vergleich mit bestehenden Process-Mining-Methoden
- Herausforderungen und Limitationen des Ansatzes
Zusammenfassung der Kapitel
1. Einleitung und Motivation: Diese Einleitung führt in die Thematik des Process Mining und die Motivation für die Anwendung von Markov-Modellen ein. Sie beschreibt den Kontext der Arbeit und skizziert die Forschungsfrage.
2. Process Mining: Dieses Kapitel bietet eine umfassende Einführung in das Gebiet des Process Mining. Es werden grundlegende Begriffe geklärt, verschiedene Sichten des Process Mining beleuchtet und die Einsatzmöglichkeiten sowie die damit verbundenen Herausforderungen diskutiert. Die Kapitel-Unterabschnitte widmen sich detailliert den Grundkonzepten des Process Mining, darunter Annahmen, log-basierte Ordnungsrelationen und der Mining-Prozess selbst.
3. Markov Modelle: Hier werden die Grundlagen der Markov-Modellierung erläutert, einschließlich einer Einführung in Markov-Ketten und Markov-Modelle. Dieses Kapitel liefert das notwendige theoretische Fundament für die Anwendung von Markov-Modellen im Process Mining, welches im darauffolgenden Kapitel detailliert behandelt wird.
4. Markov-basiertes Process Mining: Dieser zentrale Teil der Arbeit präsentiert den entwickelten Algorithmus für markov-basiertes Process Mining. Es wird ein detailliertes Schritt-für-Schritt-Verfahren beschrieben, inklusive der Konstruktion von Wahrscheinlichkeitstabellen, der Erstellung eines gerichteten Graphen und der Auflösung von Problemen wie überladene Knoten. Zusätzlich werden Metriken zur Erkennung paralleler Abläufe eingeführt und deren Bedeutung im Kontext des entwickelten Verfahrens diskutiert. Die Evaluation der Methode spielt hier eine wesentliche Rolle.
Schlüsselwörter
Process Mining, Markov-Modelle, Markov-Ketten, Zustandsautomat, Prozessmodellierung, Algorithmus, Wahrscheinlichkeitstabellen, parallele Abläufe, Evaluation, Methodenvergleich.
Häufig gestellte Fragen (FAQ) zur Seminararbeit: Markov-basiertes Process Mining
Was ist das Thema der Seminararbeit?
Die Seminararbeit befasst sich mit der Anwendung von Markov-Modellen im Bereich des Process Mining. Das zentrale Ziel ist die Beschreibung und Evaluation eines markov-basierten Verfahrens zur Prozessmodellierung.
Welche Themen werden in der Seminararbeit behandelt?
Die Arbeit behandelt umfassend das Thema Process Mining, beginnend mit einer Einführung in die grundlegenden Konzepte und Methoden. Ein Schwerpunkt liegt auf der Anwendung von Markov-Modellen, insbesondere Markov-Ketten, für die Prozessmodellierung. Der entwickelte Algorithmus wird detailliert beschrieben und anhand von Beispielen erläutert. Die Evaluation der Methode und ein Vergleich mit bestehenden Process-Mining-Methoden runden die Arbeit ab.
Welche Kapitel umfasst die Seminararbeit?
Die Seminararbeit gliedert sich in fünf Kapitel: Einleitung und Motivation, Process Mining (mit Unterkapiteln zu Begriffsklärung, Sichten, Einsatzmöglichkeiten, Grundkonzepten und Methoden), Markov Modelle (Einführung, Markov-Ketten, Markov-Modelle), Markov-basiertes Process Mining (Entwicklung und Implementierung des Algorithmus, Evaluation, Vergleich mit bestehenden Methoden) und Zusammenfassung und Fazit.
Wie wird der markov-basierte Algorithmus beschrieben?
Das Kapitel zum markov-basierten Process Mining beschreibt den Algorithmus Schritt für Schritt. Es werden die Konstruktion von Wahrscheinlichkeitstabellen, die Erstellung eines gerichteten Graphen, die Auflösung überladener Knoten und die Konvertierung in einen endlichen Zustandsautomaten detailliert erklärt. Zusätzlich werden Metriken zur Erkennung paralleler Abläufe (wie Entropy, Event Type Counts, Periodicy) vorgestellt.
Welche Metriken werden zur Erkennung paralleler Abläufe verwendet?
Zur Erkennung paralleler Abläufe werden Metriken wie Entropy, Event Type Counts, Periodicy und Deciding Causality verwendet. Diese werden im Kontext des entwickelten Verfahrens erläutert und ihre Bedeutung für die Prozessanalyse diskutiert.
Welche Herausforderungen werden in der Arbeit angesprochen?
Die Arbeit thematisiert die Herausforderungen der Anwendung von Markov-Modellen im Process Mining, einschließlich der Probleme, die bei der Konstruktion und Evaluation des Algorithmus auftreten können. Die Limitationen des Ansatzes werden ebenfalls diskutiert.
Welche Schlüsselwörter beschreiben die Arbeit am besten?
Schlüsselwörter sind: Process Mining, Markov-Modelle, Markov-Ketten, Zustandsautomat, Prozessmodellierung, Algorithmus, Wahrscheinlichkeitstabellen, parallele Abläufe, Evaluation, Methodenvergleich.
Wo finde ich die detaillierte Struktur der Arbeit?
Das detaillierte Inhaltsverzeichnis der Arbeit befindet sich im HTML-Dokument.
Für wen ist diese Arbeit gedacht?
Diese Arbeit richtet sich an ein akademisches Publikum und ist für Personen gedacht, die sich mit Process Mining und der Anwendung von Markov-Modellen in diesem Bereich befassen möchten.
Wie kann ich die Ergebnisse der Arbeit einsehen?
Die Ergebnisse, einschließlich des entwickelten Algorithmus und der Evaluation, sind im Hauptteil der Seminararbeit detailliert beschrieben.
- Citar trabajo
- Tom Thaler (Autor), 2011, Markov-basiertes Process Mining, Múnich, GRIN Verlag, https://www.grin.com/document/168019
