RefMod-Miner

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Identifikation von Korrespondenzen

Grundidee:

Unternehmen verfügen heutzutage über Prozessdatenbanken, welchen leicht mehrere hundert bis tausende oder gar zehntausende Modelle umfassen können. Die Handhabung dieser Datenmenge stellt Unternehmen zunehmend vor Probleme, beispielsweise in den Bereichen der Modellsuche, -aktualisierung und –analyse. Im Sinne einer konsistenten Datenhaltung und Modellierung sind vor allem jene Modelle interessant, die ähnlich oder gleich sind und somit über einen signifikanten Anteil korrespondierender Knoten und Kanten verfügen. Der RefMod-Miner verfügt über vielfältige Techniken zum Process Matching und erlaubt somit die (teil-)automatisierte Identifikation dieser Korrespondenzen.

 

Funktionsweise im RefMod-Miner:

Innerhalb des RefMod-Miners wird während des Process Matching eine Analyse der unterschiedlichen Knotenbeschriftungen (Labels) durchgeführt und diese auf sprachliche Besonderheiten wie beispielsweise Synonyme, Homonyme, Antonyme usw. untersucht. Zur Identifizierung von Korrespondenzen kommen außerdem Techniken zur Analyse des Prozessablaufs zum Einsatz. Das Spektrum der verwendeten Ansätze reicht insgesamt von einfachen linguistischen und maschinensemantischen Herangehensweisen bis hin zur Verwendung lexikalischer Datenbanken und Clusterverfahren. Auf Basis dieser Analyseergebnisse färbt der RefMod-Miner sich ähnelnde Knoten zweier oder mehrerer Modelle gleich ein und lässt Knoten, bei denen keine Ähnlichkeit besteht ungefärbt (siehe Abb.). Die Ergebnisse des Process Matching stellen innerhalb des RefMod-Miners eine Basis für weitere Anwendungen dar – etwa für die induktive Erstellung von Referenzmodellen oder das Clone Detection.

Process_Matching

Process Matching mit Hilfe des RefMod-Miners

 

Probleme und Rahmenbedingungen:

  • Eine manuellesProcess Matching ist grundsätzlich möglich. Diese wird allerdings schnell sehr zeitaufwändig, da streng genommen alle Konten miteinander verglichen werden müssen. Beispiel: 500 Modelle mit durchschnittlich 40 Knoten werden abgeglichen. Daraus leiten sich 20.000 Knoten ab, woraus folgt: 20.000 * 20.000 / 2 – 20.000 (da symmetrisch und reflexiv) = 199.980.000. Somit müssen rund 200 Millionen Konten miteinander verglichen werden.
  • Der Sinn der Knoten erschließt sich in der Regel erst durch den jeweiligen Kontext, in den sie eingebettet wurden; betrachtet man sie jedoch isoliert, sind sie nur schwer verständlich und/oder unterschiedlich interpretierbar. Somit ist der Knotenkontext gerade in einem isolierten Vergleich nicht ersichtlich, da die Graphenstrukturen nicht deutlich werden.
  • Eine formale Theorie für Bezeichnungen von Modellen [1] existiert noch nicht, auch wenn bereits Ansätze vorhanden sind, die genutzt werden können. Diese Tatsache gestaltet sich insbesondere dann als schwierig, wenn unternehmensspezifische Terminologie genutzt wird.
  • Automatisierte Verfahren sind zwar grundsätzlich möglich. Falls aber die Terminologie (Homonyme, Synonyme, sprachliche Unschärfen) und die Art der Bezeichner nicht abgestimmt sind, können automatisierte Verfahren schnell an ihre Grenzen stoßen. [2],[3]

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[1] Vgl. Fettke, Peter: Analyse eines objektorientierten verteilten Basissystems zur Realisierung eines dezentralen PPS-Systems aus Anwendungs- und Implementierungssicht. PhD-Thesis, Westfälische Wilhelms-Universität Münster, 1996.

[2] Vgl. Thaler, Tom; Hake, Philip; Fettke, Peter; Loos, Peter: Evaluating the Evaluation of Process Matching Techniques, In: Leena Suhl; Dennis Kundisch (Hrsg.). Tagungsband der Multikonferenz Wirtschaftsinformatik. Multikonferenz Wirtschaftsinformatik (MKWI-14), February 26-28, Paderborn, Germany, Universität Paderborn, 2/2014.

[3] Vgl. Hake, Philip; Fettke, Peter; Loos, Peter: Experimentelle Evaluation automatisierter Verfahren zur Bestimmung der Ähnlichkeit von Knoten in Geschäftsprozessmodellen, In: Leena Suhl; Dennis Kundisch (Hrsg.). Tagungsband der Multikonferenz Wirtschaftsinformatik. Multikonferenz Wirtschaftsinformatik (MKWI-14), February 26-28, Paderborn, Germany, Universität Paderborn, 2/2014.

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