Avaliação de algoritmos de mineração de processos

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1 Avaliação de algoritmos de mineração de processos Felipe Kenji Nakano 1, Sylvio Barbon 1, 1 Departamento de Computação Universidade Estadual de Londrina (UEL) Caixa Postal CEP Londrina PR Brasil Abstract. Every business company desires to produce more with less. In pursuit of such challenging objective, during last years, BPM(Business Process Management) promised improvement without extras costs, however its lifecicle might hinder some valuable information, resulting in inaccurate changes. Emerging from that difficulties, Process Mining offers the idea of closure to BPM s lifecicle by processing event logs. Different techniques were approached, in spite of that the perfect soluction has not been achieved yet. In this paper, assorted process mining algorithms are tested with heterogenous event logs and its results compared among each other. Resumo. Toda empresa deseja produzir mais gastando menos. Em busca deste objetivo, durante os últimos anos, o BPM(Business Process Management) prometeu melhorias sem custos extras, entretanto seu ciclo de vida pode ocultar informações valisosas. Surgindo destas dificuldades, o Process Mining(Mineração de Processos) oferece o fechamento do ciclo do BPM com a mineração de logs de eventos. Diferentes técnicas foram abordadas, apesar disto uma solução geral ainda não foi criada. Neste artigo, diversos algoritmos de mineração de processos são testados com logs de evento heterogêneos e seus resultados comparados entre si. 1. Introdução Afim de aumentar o conhecimento sobre seu funcionamento, ao longo dos últimos anos, companias tem buscado otimizar seu modelo de produção [3]. Neste âmbito, o BPM(Business Process Management, Gerenciamento de Processo de Negócios) mostrouse promissor devido a seu potencial de melhoria sem gastos extras. Dado como a combinação da tecnologia da informação com ciência do gerenciamento amalgamadas em processos operacionais de negócios, o BPM abrange desde automação e análise de processos à organização do trabalho. Seu intuito, na maioria das vezes, consiste no constante aperfeiçoamento sem a aquisição de novos equipamentos. Normalmente, discussões sobre otimizações plausíveis tomam como base o business process(processo de Negócios)[4]. Para a criação e manutenção de um BPM, um ciclo de vida é mantido. Inicialmente, na etapa de design, um modelo é desenvolvido. Em seguida, na fase de configuração/implementação, o modelo é codificado, resultando em um sistema. Partindo do pressuposto que o software executa devidamente o modelo, o procedimento de estabelecimento/monitoração se inicia, esta parte é considerada como validação da concordância entre sistema e modelo. Em caso negativo, as mudanças necessárias são

2 aplicadas durante a fase de ajuste. Por fim, na etapa de diagnóstico/requerimentos o processo é avaliado e fenômenos como, baixa perfomance ou novas demandas podem ser detectados[18]. Figura 1. Ciclo de vida BPM(Aalst,2011) Entretanto algumas vezes o BPM falha. Na maioria das organizações não existe um suporte sistemático e contínuo na fase de diagnóstico/requerimentos, além disso somente problemas críticos acionam uma nova iteração do ciclo, ainda informações ativas sobre o processo não são usadas para o re-design do modelo. Por sua vez, o Process Mining, graças à crescente presença de sistemas de informação e, a grande quantidade de dados disponíveis, fornece a oportunidade de fechamento no ciclo do BPM. Utilizando diretamente os logs de evento gerado pelos sistemas, esta técnica proporciona a descoberta de um modelo de funcionamento, juntamente com a possibilidade de constante melhoria e ainda a medição da conformidade entre registros de atividade e modelo[18]. Desta maneira diversas aplicações já se mostraram efetivas. Ainda no campo de negócios, abordagens proporcionam entendimento acurado dos riscos associados a operações dentro de uma empresa [2], assim como a mitigação de fraúdes[7]. Na área de redes, algoritmos de mineração de processos podem ser utilizados para a descoberta de padrões de ataques[13]. No âmbito da saúde, mais especificamente hospitais e clínicas dentárias, trabalhos mostram que a mineração de processos é aplicável, entretanto necessita de adaptações e/ou pré-processamento[11, 8].

3 Figura 2. Posicionamento do process mining e do seus três tipos de uso(discovery, conformance, enhancement) Este trabalho pretende abordar métodos existentes e associá-los ao cenário em que produzem modelos mais condizentes. Este trabalho está organizado na seguinte maneira: A Seção 2 apresenta como funciona a Mineração de Processos, juntamente com a definição de Log de Eventos e Modelos de Saída, assim como a descrição sobre a Ferramenta ProM. A Seção 3 contém o que almeja ser alcançado através do desenvolvimento deste trabalho. A Seção 4 apresenta como o objetivo será atingido. A Seção 5 fornece o planejamento de execução das atividades. Por fim, a Seção 6 descreve como pretende-se colaborar para a mineração de processos. 2. Fundamentação Teórico-Metodológica e Estado da Arte 2.1. Mineração de Processos Partindo do pressuposto que exista um log de eventos, um algoritmo de mineração de processos toma como entrada um log de eventos de maneira parcial ou inteira e gera um modelo de saída prédefinido como resposta. Muitas das técnicas usadas na mineração de processos, são oriundas do campo da mineração de dados. Em razão disto, muitos métodos buscam abordagens heurísticas, genéticas ou ainda tecnologias relacionadas a redes neurais e possíveis variações destas.[14] O processamento de um log é classificado de acordo com a sua finalidade. [18] 1. Descoberta: Processamento de log para a obtenção de um modelo 2. Conformidade: Processamento de log para checar a exatidão de um modelo com seu log

4 3. Melhoramento: Processamento de log para expandir ou melhorar um modelo existente A luz da literatura, diversos algoritmos de mineração já foram propostos. É válido considerar que cada método possui suas respectivas limitações e vantagens, assim cada técnica se comporta diferente em cada cenário. Dentre os principais, destacam-se: α[15] α ++ [22] α [23] Heuristic Mining [21] Genetic Mining [12] [19] Region-Based Mining [5] [1] Fuzzy Mining [6] Inductive Mining [9] [10] 2.2. Log de eventos(input) Um input consiste no registro de séries de eventos ocorridos durante o processo de funcionamento de uma instituição. Este armazenamento é realizado, majoritariamente, por sistemas de informação[16]. Tradicionalmente, neste campo de estudo, atividade e evento são tratados como sinônimos. Uma atividade pode ser considerada uma tupla com os seguintes campos: Id: Identificação Timestamp: Data e hora do início da atividade Atividade: Descrição da Atividade Recurso: Responsável pela atividade Custo: Custo da atividade Em alguns casos nem todos os dados estão disponíveis, nestas situações, deve-se manter, no mínimo, o Id, a Activity e alguma ordem de execução. Quando se trata de mineração de processos, somente estes atributos são suficientes para o processamento, entretanto para outros tipos de mineração, como a organizacional e social é necessário que todos os atributos estejam incluídos. Em algumas situações, também existe o registro do início e fim da atividade, sendo assim, além dos dados acima, uma descrição extra é acrescentada com o objetivo de diferenciar a etapa da atividade[18]. Eventos são agrupados pela ordem em que ocorrem e passam a ser referenciados como traces ou cases. Cada case possui um Id e agrupa uma quantidade finita de eventos. Por fim um log de eventos é constituído por uma sequência de traces.

5 Tabela 1. Exemplo de log de eventos Case id Event id TimeStamp Actividade Resource Custo :12.03 Registro de mercadoria João :13.03 Negociação com cliente Pedro :14.03 Efetivar venda Maria :12.03 Negociação com cliente Pedro :13.03 Efetivar venda Maria :14.03 Registro de devolução José :14.03 Efetivação de devolução Pedro :14.03 Recompensação de cliente Maria :12.03 Registro de mercadoria João :13.03 Negociação com cliente Pedro :14.03 Efetivar venda Maria :14.03 Pedido de troca de produto José :15.03 Efetivação de troca Pedro 160 Anteriormente à criação do log de eventos no formato adequado para o processamento, em muitos casos, um preprocessamento é necessário. O agrupamento de informação inicial pode ser custoso. Os dados podem estar localizados de maneira distribuída, incompletos, incoerentes com a realidade, possuir outliers(ruído) ou ainda atividades silenciosas. Logs incompletos faltam com dados relevantes em traces ou não apresentam informações suficientes. Algumas vezes, os logs provêm de sistemas ou modelos construídos erroneamente, resultando em inconsistência no resultado obtido. Também existe comportamentos excepcionais cuja ocorrência é praticamente nula, nestes casos considera-se ruído. Atividades silenciosas são operações que são realizadas na empresa, entretanto não são registradas no sistema[17] Modelos de saída(output) Um modelo de saída corresponde à uma representação gráfica de um modelo matemático cujo objetivo consiste em mapear o funcionamento de uma empresa. Atualmente, existem diferentes modelos. Entre os mais populares, estão: Transition Systems, Petri Nets e Workflow Nets(WF-net). Cada modelo de saída apresenta especificidades, assim deve-se considerar suas respectivas vantagens e limitações.

6 Figura 3. Exemplo de Rede de Petri Como critério de avaliação para os modelos produzidos, são considerados os atributos: fitness, precision(precisão), generalization(generalização) e simplicity(simplicidade). Fitness: O modelo consegue reproduzir sequências de eventos presentes no log Precision: O modelo não permite sequências excessivamente diferentes das presentes no log. Generalization: O modelo procura generalizar sequências do log. Simplicity: O modelo busca ser o mais simples possível. Balancear as quatro métricas é uma tarefa árdua para os algoritmos. Uma vez que, se a precisão for baixa, muitos traces que não estão presentes no log serão dados como válidos, resultando em underfitting. Entretanto caso seja muito alta, a generalization diminui, visto que o modelo torna-se não somente restrito ao log como também overfitting. Também deve-se considerar que um fitness alto remete diretamente na representação de grande parte dos traces, entretanto, se exacerbado, pode acarretar no comprometimento dos outros critérios[17]. Em suma, é necessário buscar a equitância entre todas as quatro características ProM (Process Mining Framework) A fim de auxiliar os estudos em mineração de processos, assim como a contribuição acadêmica, em 2004, o software livre ProM foi desenvolvido. Este constituise em uma plataforma que agrupa praticamente todas as implementações de algoritmos já propostos[20].

7 Sua construção, também possibilita que pesquisadores contribuam diretamente, através da submissão de plugins. Estes podem conter, novos algoritmos ou até mesmo técnicas auxiliares que lidam com condições adversas, como, por exemplo, geração de redes de petri, transformações de modelos e técnicas de pré-processamento de logs [20]. Por questões de padronização, o ProM utiliza formatos específicos de arquivos de entrada para facilitar seu funcionamento. Os tipos mais comuns são o MXML e o XES. Ambas são variações da linguagem de marcação XML. Anteriormente ao surgimento do XES, o MXLM era aceito mais abragentemente, entretanto paulatinamente o XES passou a ocupar mais espaço e passou a ser adotado pelo ProM. Juntamente com o ProM, existe o software XESame que facilita a criação de um log no formato XES. 3. Objetivos Este trabalho busca avançar e sedimentar o conhecimento sobre as possíveis deficiências e/ou superioridades de algoritmos de mineração de processos, tomando como base logs de evento com características divergentes e seus diferentes resultados quando submetidos aos testes propostos. Assim como fornecer referências a futuros trabalhos ou empresas. 4. Procedimentos metodológicos/métodos e técnicas Primeiramente os fundamentos computacionais relacionados a aprendizado de máquina, mineraçao de dados e análise de modelos serão detalhadamente estudados. Em seguida, pretende-se buscar, na plataforma ProM, uma implementação consolidada dos métodos. Caso o algoritmo ainda não possua uma, esta será desenvolvida. Na terceira etapa, cada método será executado com uma série de entradas com diferentes especificidades. Na última etapa, os resultados serão avaliados, com respeito aos critérios sugeridos pela literatura. Por fim, os métodos serão associados aos tipos de logs com os quais produzem o melhor resultado. Para cada método serão considerados: Complexidade Representational Bias Tratamento de ruído Noção de completude Tipo de Abordagem Eventos invisíveis Modelo de saída Em relação as variações nos inputs, serão avaliados: Tamanho Presença de ruído Noção de Completude Pré-processamento

8 5. Cronograma de Execução Atividades: 1. Levantamento bibliográfico 2. Estudo sobre técnicas necessárias 3. Obtenção de dados para testes 4. Execução dos testes 5. Avaliação dos resultados Tabela 2. Cronograma de Execução jul ago set out nov dez jan fev Atividade 1 X X X Atividade 2 X X X Atividade 3 X Atividade 4 X Atividade 5 X 6. Contribuições e/ou Resultados esperados A identificação do cenário ideal para cada algoritmo propicia segurança e facilidade na escolha do método a ser aplicado. Consequentemente, este trabalho contribue para a sedimentação da área de mineração de processos, assim como para o desenvolvimento de métricas de avaliação. 7. Espaço para assinaturas Londrina, data por extenso. Referências Aluno Orientador [1] Robin Bergenthum, Jörg Desel, Robert Lorenz, and Sebastian Mauser. Process mining based on regions of languages. In Gustavo Alonso, Peter Dadam, and Michael Rosemann, editors, Business Process Management, volume 4714 of Lecture Notes in Computer Science, pages Springer Berlin Heidelberg, [2] Filip Caron, Jan Vanthienen, and Bart Baesens. A comprehensive investigation of the applicability of process mining techniques for enterprise risk management. Computers in Industry, 64(4): , 2013.

9 [3] A.K.A. de Medeiros, W.M.P. van der Aalst, and A.J.M.M. Weijters. Workflow mining: Current status and future directions. In Robert Meersman, Zahir Tari, and DouglasC. Schmidt, editors, On The Move to Meaningful Internet Systems 2003: CoopIS, DOA, and ODBASE, volume 2888 of Lecture Notes in Computer Science, pages Springer Berlin Heidelberg, [4] JULIANE DEHNERT and WIL M. P. VAN DER AALST. Bridging the gap between business models and workflow specifications. International Journal of Cooperative Information Systems, 13(03): , [5] B. F. Van Dongen, N. Busi, and G. M. Pinna. An iterative algorithm for applying the theory of regions in process mining. [6] ChristianW. Günther and WilM.P. van der Aalst. Fuzzy mining adaptive process simplification based on multi-perspective metrics. In Gustavo Alonso, Peter Dadam, and Michael Rosemann, editors, Business Process Management, volume 4714 of Lecture Notes in Computer Science, pages Springer Berlin Heidelberg, [7] Mieke Jans, Jan Martijn van der Werf, Nadine Lybaert, and Koen Vanhoof. A business process mining application for internal transaction fraud mitigation. Expert Systems with Applications, 38(10): , [8] U. Kaymak, R. Mans, T. van de Steeg, and M. Dierks. On process mining in health care. In Systems, Man, and Cybernetics (SMC), 2012 IEEE International Conference on, pages , Oct [9] SanderJ.J. Leemans, Dirk Fahland, and WilM.P. van der Aalst. Discovering blockstructured process models from event logs - a constructive approach. In José-Manuel Colom and Jörg Desel, editors, Application and Theory of Petri Nets and Concurrency, volume 7927 of Lecture Notes in Computer Science, pages Springer Berlin Heidelberg, [10] SanderJ.J. Leemans, Dirk Fahland, and WilM.P. van der Aalst. Discovering blockstructured process models from event logs containing infrequent behaviour. In Niels Lohmann, Minseok Song, and Petia Wohed, editors, Business Process Management Workshops, volume 171 of Lecture Notes in Business Information Processing, pages Springer International Publishing, [11] Ronny Mans, Hajo Reijers, Michiel van Genuchten, and Daniel Wismeijer. Mining processes in dentistry. In Proceedings of the 2Nd ACM SIGHIT International Health Informatics Symposium, IHI 12, pages , New York, NY, USA, ACM. [12] A. K. Alves De Medeiros and A. J. M. M. Weijters. Using genetic algorithms to mine process models: Representation, operators and results. Technical report, Eindhoven University of Technology, [13] Sylvio Barbon Júnior Rodrigo Sanches Miani Michel Cukier Sean Carlisto de Alvarenga, Bruno Bogaz Zarpelão. Discovering attack strategies using process mining. The Eleventh Advanced International Conference on Telecommunications (AICT 2015), [14] A. Tiwari, C. J. Turner, and B. Majeed. A review of business process mining: state-ofthe-art and future trends, 2008.

10 [15] W. van der Aalst, T. Weijters, and L. Maruster. Workflow mining: discovering process models from event logs. Knowledge and Data Engineering, IEEE Transactions on, 16(9): , Sept [16] Wil van der Aalst. Process mining: Overview and opportunities. ACM Trans. Manage. Inf. Syst., 3(2):7:1 7:17, July [17] Wil van der Aalst, Arya Adriansyah, AnaKarlaAlves de Medeiros, Franco Arcieri, Thomas Baier, Tobias Blickle, JagadeeshChandra Bose, Peter van den Brand, Ronald Brandtjen, Joos Buijs, Andrea Burattin, Josep Carmona, Malu Castellanos, Jan Claes, Jonathan Cook, Nicola Costantini, Francisco Curbera, Ernesto Damiani, Massimiliano de Leoni, Pavlos Delias, BoudewijnF. van Dongen, Marlon Dumas, Schahram Dustdar, Dirk Fahland, DiogoR. Ferreira, Walid Gaaloul, Frank van Geffen, Sukriti Goel, Christian Günther, Antonella Guzzo, Paul Harmon, Arthur ter Hofstede, John Hoogland, JonEspen Ingvaldsen, Koki Kato, Rudolf Kuhn, Akhil Kumar, Marcello La Rosa, Fabrizio Maggi, Donato Malerba, RonnyS. Mans, Alberto Manuel, Martin McCreesh, Paola Mello, Jan Mendling, Marco Montali, HamidR. Motahari- Nezhad, Michael zur Muehlen, Jorge Munoz-Gama, Luigi Pontieri, Joel Ribeiro, Anne Rozinat, Hugo Seguel Pérez, Ricardo Seguel Pérez, Marcos Sepúlveda, Jim Sinur, Pnina Soffer, Minseok Song, Alessandro Sperduti, Giovanni Stilo, Casper Stoel, Keith Swenson, Maurizio Talamo, Wei Tan, Chris Turner, Jan Vanthienen, George Varvaressos, Eric Verbeek, Marc Verdonk, Roberto Vigo, Jianmin Wang, Barbara Weber, Matthias Weidlich, Ton Weijters, Lijie Wen, Michael Westergaard, and Moe Wynn. Process mining manifesto. In Florian Daniel, Kamel Barkaoui, and Schahram Dustdar, editors, Business Process Management Workshops, volume 99 of Lecture Notes in Business Information Processing, pages Springer Berlin Heidelberg, [18] Will M. P. van der Aalst. Process Mining: Discovery, Conformance and Enhancement of Business Processes. Springer, [19] W.M.P. van der Aalst, A.K.Alves de Medeiros, and A.J.M.M. Weijters. Genetic process mining. In Gianfranco Ciardo and Philippe Darondeau, editors, Applications and Theory of Petri Nets 2005, volume 3536 of Lecture Notes in Computer Science, pages Springer Berlin Heidelberg, [20] B.F. van Dongen, A.K.A. de Medeiros, H.M.W. Verbeek, A.J.M.M. Weijters, and W.M.P. van der Aalst. The prom framework: A new era in process mining tool support. In Gianfranco Ciardo and Philippe Darondeau, editors, Applications and Theory of Petri Nets 2005, volume 3536 of Lecture Notes in Computer Science, pages Springer Berlin Heidelberg, [21] A. J. M. M. Weijters and A. K. Alves De Medeiros. Process mining with the heuristicsminer algorithm. [22] Lijie Wen, WilM.P. van der Aalst, Jianmin Wang, and Jiaguang Sun. Mining process models with non-free-choice constructs. Data Mining and Knowledge Discovery, 15(2): , [23] Lijie Wen, Jianmin Wang, Wil M. P. van der Aalst, Biqing Huang, and Jiaguang Sun. Mining process models with prime invisible tasks. Data Knowl. Eng., 69(10): , October 2010.

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