Preview

Моделирование и анализ информационных систем

Расширенный поиск

“VTMine for Visio”: инструмент графического моделирования в области Process Mining

https://doi.org/10.18255/1818-1015-2020-2-194-217

Полный текст:

Аннотация

Процессно-ориентированные информационные системы (ПОИС) – специальный класс ИС для поддержки задач по инициализации, сквозному управлению и завершению бизнес-процессов. В процессе функционирования такие системы накапливают большое число данных, которые записываются в виде журналов событий. Журналы событий являются ценным источником знаний о реальном поведении системы. Например, в них можно обнаружить информацию о несоответствии реального и желаемого поведения системы; определить узкие места и проблемы с производительностью; детектировать анти-паттерны построения бизнес-системы. Изучением этих задач занимается дисциплина «Извлечение и анализ моделей процессов» (Process Mining).

Практическое применение методов и практик Process Mining осуществляется с помощью специализированного программного обеспечения (ПО) для аналитиков данных. Предметная область анализа процессов подразумевает работу аналитика с большим числом графических моделей. Такая работа будет более эффективной при наличии удобного инструмента графического моделирования. В настоящей работе рассматриваются принципы построения графического инструмента «VTMine for Visio» моделирования процессов на базе распространенного приложения для бизнес-аналитики Microsoft Visio. Приводятся особенности проектирования архитектуры программного расширения для применения в области Process Mining и интеграции с существующими библиотеками и инструментами для работы с данными. Применение разработанного приложения для решения различного вида задач по моделированию и анализу процессов демонстрируется на наборе схем экспериментов.

Об авторе

Сергей Андреевич Шершаков
Национальный исследовательский университет «Высшая школа экономики»
Россия

научный сотрудник

Мясницкая ул., д. 20, г. Москва, 101000



Список литературы

1. W. M. P. Van Der Aalst, Process Mining - Discovery, Conformance and Enhancement of Business Processes. Springer, 2011, pp. I–XVI, 1–352, isbn: 978-3-642-19344-6.

2. M. A., K. A., S. S., and W. M. P. Van Der Aalst, “Using process mining for the analysis of an e-trade system: A case study”, Business Informatics, vol. 29, no. 3, pp. 15–27, 2014.

3. V. Rubin, L. I., and W. M. P. Van Der Aalst, “Agile Development with Software Process Mining”, in In proceedings: ICSSP 2014, Nanjing, Jiangsu, China, ACM, 2014, pp. 70–74.

4. V. Rubin, A. A. Mitsyuk, I. A. Lomazova, and W. M. P. Van Der Aalst, “Process Mining Can Be Applied to Software Too!”, in Proceedings of the 8th ACM/IEEE International Symposium on Empirical Software Engineering and Measurement, NY: ACM, 2014.

5. R. S. Mans, M. H. Schonenberg, M. Song, W. M. P. Van Der Aalst, and P. J. M. Bakker, “Application of Process Mining in Healthcare – A Case Study in a Dutch Hospital”, in Biomedical Engineering Systems and Technologies, A. Fred, J. Filipe, and H. Gamboa, Eds., Berlin, Heidelberg: Springer Berlin Heidelberg, 2009, pp. 425–438, isbn: 978-3-540-92219-3.

6. R. S. Mans, W. M. P. Van Der Aalst, R. J. B. Vanwersch, and A. J. Moleman, “Process Mining in Healthcare: Data Challenges When Answering Frequently Posed Qestions”, in ProHealth/KR4HC, R. Lenz, S. Miksch, M. Peleg, M. Reichert, D. Ria˜no, and A. ten Teije, Eds., ser. Lecture Notes in Computer Science, vol. 7738, Springer, 2012, pp. 140–153, isbn: 978-3-642-36437-2. [Online]. Available: htp://dx.doi.org/10.1007/978-3-642-36438-9_10.

7. Visio Website. [Online]. Available: htps://products.ofce.com/en-us/visio/fowchart-sofware.

8. M. Kebede and M. Dumas, “Kebede, M. and Dumas, M”, University of Tartu, 2015.

9. U. Celik and E. Akc¸etin, “Process mining tools comparison”, Online Academic Journal of Information Technology, vol. 9, pp. 97–104, 2018.

10. H. Verbeek, J. Buijs, B. Van Dongen, and W. Van Der Aalst, “ProM 6: The Process Mining Toolkit”, in Proc. of BPM Demonstration Track, ser. CEUR Workshop Proceedings, vol. 615, 2010, pp. 34–39.

11. R. Mans, W. M. P. Van Der Aalst, and H. Verbeek, “Supporting Process Mining Workflows with RapidProM”, in Proceedings of the BPM Demo Sessions 2014, vol. 56, 2014.

12. S. Shershakov, “DPMine/P: modeling and process mining language and ProM plugins”, in Proceedings of the 9th Central & Eastern European Software Engineering Conference in Russia, ACM New York, NY, USA, 2013, isbn: 978-1-4503-2641-4. doi: 10.1145/2556610.2556622. [Online]. Available: htp://dl.acm.org/citation.cfm?id=2556622&CFID=415147702&CFTOKEN=35395117.

13. Fluxicon. [Online]. Available: htp://fuxicon.com/disco.

14. Celonis. [Online]. Available: www.celonis.com.

15. Minit. [Online]. Available: www.minit.io.

16. J. Cortadella, M. Kishinevsky, A. Kondratyev, L. Lavagno, and A. Yakovlev, “Petrify: a tool for manipulating concurrent specifications and synthesis of asynchronous controllers”, IEICE Transactions on Information and Systems, vol. E80-D, no. 3, pp. 315–325, 1997.

17. J. Cortadella, M. Kishinevsky, A. Kondratyev, and L. Lavagno, “Introduction to asynchronous circuit design: specification and synthesis (tutorial)”, in Proceedings of 6th. Int. Symp. on Advanced Research in Asynchronous Circuits and Systems, Eilat (Israel), 2000.

18. M. Solé and J. Carmona, “Rbminer: A Tool for Discovering Petri Nets from Transition Systems”, in Automated Technology for Verification and Analysis, Springer Berlin Heidelberg, 2010, pp. 396–402, isbn: 978-3-642-15643-4.

19. J. Carmona, J. Cortadella, and M. Kishinevsky, “Genet: A Tool for the Synthesis and Mining of Petri Nets”, in 2009 Ninth International Conference on Application of Concurrency to System Design, 2009, pp. 181–185.

20. J. Carmona Vargas and M. Solé, “PMLAB: An Scripting Environment for Process Mining”, in Proceedings of the BPM Demo Sessions’14, 2014, pp. 16–16.

21. A. Berti, S. J. Van Zelst, and W. M. P. Van Der Aalst, “Process Mining for Python (PM4Py): Bridging the Gap Between Process-and Data Science”, Tech. Rep., 2019.

22. G. Janssenswillen and B. Depaire, “bupaR: Business Process Analysis in R”, in BPM, 2017.

23. E. W. Dijkstra, “Cooperating Sequential Processes”, in TR EWD-123. 1965.

24. W. Reisig, Understanding Petri Nets, Modeling Techniques, Analysis Methods, Case Studies. Springer, 2010. doi: 10.1007/978-3-642-33278-4.

25. Visio documentation. [Online]. Available: htps://docs.microsof.com/en-us/ofce/dev/add-ins/visio/.

26. S. A. Shershakov, “DPMine graphical language for automation of experiments in process mining”, Automatic Control and Computer Sciences, vol. 50, no. 7, pp. 477–485, 2016, issn: 1558-108X. doi: 10.3103/S014641161607018X. [Online]. Available: htp://dx.doi.org/10.3103/S014641161607018X.

27. P. Kim, O. Bulanov, and S. Shershakov, “Component-based VTMine/C Framework: Not Only Modelling”, in Proceedings of the 8th Spring/Summer Young Researchers’ Colloquium on Software Engineering, SYRCoSE, ISP RAS, 2014, pp. 102–107. [Online]. Available: htp://syrcose.ispras.ru/2014/fles/SYRCoSE2014_Proceedings.pdf.

28. DPModel Official Website. [Online]. Available: htps://prj.xiart.ru/projects/dpmodel.

29. S. Shershakov, “Multi-Perspective Process Mining with Embedding Cofigurations into DB-based Event Logs”, in Communications in Computer and Information Science, In Press, Springer, 2020.

30. LDOPA Official Website. [Online]. Available: htps://prj.xiart.ru/projects/ldopa.

31. S. Shershakov, “Enhancing Efficiency of Process Mining Algorithms with a Tailored Library: Design Principles and Performance Assessment”, National Research University Higher School of Economics, Tech. Rep., 2018. doi: 10.13140/RG.2.2.18320.46084. [Online]. Available: htps://www.researchgate.net/publication/332869308_Enhancing_Efciency_of_Process_Mining_Algorithms_with_a_Tailored_Library_Design_Principles_and_Performance_Assessment_Technical_Report.

32. S. A. Shershakov, A. A. Kalenkova, and I. A. Lomazova, “Transition Systems Reduction: Balancing Between Precision and Simplicity”, in Transactions on Petri Nets and Other Models of Concurrency XII. Berlin, Heidelberg: Springer Berlin Heidelberg, 2017, pp. 119–139, isbn: 978-3-662-55862-1. doi: 10.1007/978-3-662-55862-1_6. [Online]. Available: htps://doi.org/10.1007/978-3-662-55862-1_6.

33. J.Cortadella,M.Kishinevsky,L.Lavagno,andA.Yakovlev,“DerivingPetriNetsfromFiniteTransition Systems”, IEEE Trans. Comput., vol. 47, no. 8, pp. 859–882, 1998, issn: 0018-9340. doi: 10.1109/12.707587. [Online]. Available: htp://dx.doi.org/10.1109/12.707587.

34. W. M. P. Van Der Aalst, V. Rubin, H. M. W. Verbeek, B. F. Dongen, E. Kindler, and C. W. Günther, “Process mining: a two-step approach to balance between underfitting and overfitting”, Software & Systems Modeling, vol. 9, no. 1, pp. 87–111, 2010, issn: 1619-1374. [Online]. Available: htp://dx.doi.org/10.1007/s10270-008-0106-z.


Для цитирования:


Шершаков С.А. “VTMine for Visio”: инструмент графического моделирования в области Process Mining. Моделирование и анализ информационных систем. 2020;27(2):194-217. https://doi.org/10.18255/1818-1015-2020-2-194-217

For citation:


Shershakov S.A. “VTMine for Visio”: Graphical Tool for Modeling in Process Mining. Modeling and Analysis of Information Systems. 2020;27(2):194-217. (In Russ.) https://doi.org/10.18255/1818-1015-2020-2-194-217

Просмотров: 162


Creative Commons License
Контент доступен под лицензией Creative Commons Attribution 4.0 License.


ISSN 1818-1015 (Print)
ISSN 2313-5417 (Online)