Utilize este identificador para referenciar este registo: https://hdl.handle.net/1822/80918

TítuloProcess Mining applied to BPMN-E2
Autor(es)Calheno, Rui Pedro Abreu
Orientador(es)Lima, Solange
Henriques, Pedro Rangel
Palavras-chaveProcess mining
Conformance checking
Data-aware conformance checking
Event log
Process modelling
BPMN
BPMN-E2
Trace clustering
Cluster analysis
Data mining
Mineração de processos
Verificação de conformidade
Verificação de conformidade data-aware
Registo de eventos
Modelação de processos
Clustering de traços
Análise de clusters
Mineração de dados
Data26-Jul-2021
Resumo(s)Process Mining is characterized by a group of techniques that aim to mine and analyze event logs in an effort to extract patterns and useful insights regarding a business process, allowing for a better and more efficient understanding of it. This topic is sparking increasing interest in both academia and business contexts, which results in fast advances in the algorithms being applied, as well as in the subjacent notations used for process modeling. One of the most used notations for process modeling is Business Processs Model and Notation (BPMN), being its expressiveness in representing processes its strongest attribute. However, this notation reveals some flaws when dealing with some specific contexts, struggling to model activity duration, quality control and activity effects in context-specific resources. For this particular purpose, an extension named Business Processs Model and Notation Extended Expressiveness (BPMN-E2 ) was developed to tackle the limitations found on the original notation. In this dissertation, a new conformance checking algorithm was developed focusing on finding non-conformities between an event log and process models, taking into consideration the new elements that BPMN-E2 has to offer. Fuelled by a few setbacks found during this work, an event log clustering technique was also developed to downsize large event logs without stripping its representativity. Furthermore, the BPMN-E2 notation was used to model a real-life process and the developed conformance checking algorithm was applied to illustrate its analytical potential.
Process Mining caracteriza um conjunto de técnicas que permitem a mineração e análise de event logs com o principal objetivo de extrair destes padrões e informações relevantes que permitam uma melhor percepção e eficiência dos processos realizados num determinado contexto. Esta área tem verificado um interesse crescente, tanto em meio académico como em meio empresarial, sendo notados avanços quer nos algoritmos de mineração utilizados, quer nas notações subjacentes utilizadas para modelar processos. Uma das notações mais utilizadas por profissionais e académicos é o Business Processs Model and Notation (BPMN) devido à sua expressividade na representação de processos. No entanto, esta mesma notação apresenta alguns inconvenientes quando é usada em determinados contextos, sendo difícil representar, por exemplo, durações de atividades, controlo de qualidade e efeitos da atividade nas características de um produto. Num esforço para resolver estes problemas, foi desenvolvida uma extensão chamada Business Processs Model and Notation Extended Expressiveness (BPMN-E2 ). Neste projeto foi desenvolvido um novo algoritmo de conformance checking, tendo em consideração a informação complementar oferecida pelo BPMN-E2 . Motivada por alguns contratempos durante o trabalho, uma técnica de clustering foi também desenvolvida para reduzir o tamanho de event logs sem afetar a sua representatividade. A notação BPMN-E2 foi também usada para modelar um processo real e o algoritmo de conformance checking usado nesse contexto para ilustrar o seu potencial analítico.
TipoDissertação de mestrado
DescriçãoDissertação de mestrado em Engenharia Informática
URIhttps://hdl.handle.net/1822/80918
AcessoAcesso aberto
Aparece nas coleções:BUM - Dissertações de Mestrado
CAlg - Dissertações de mestrado/MSc dissertations

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