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https://hdl.handle.net/1822/80918
Título: | Process Mining applied to BPMN-E2 |
Autor(es): | Calheno, Rui Pedro Abreu |
Orientador(es): | Lima, Solange Henriques, Pedro Rangel |
Palavras-chave: | Process 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 |
Data: | 26-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. |
Tipo: | Dissertação de mestrado |
Descrição: | Dissertação de mestrado em Engenharia Informática |
URI: | https://hdl.handle.net/1822/80918 |
Acesso: | Acesso aberto |
Aparece nas coleções: | BUM - Dissertações de Mestrado |
Ficheiros deste registo:
Ficheiro | Descrição | Tamanho | Formato | |
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