UPORABNA INFORMATIKA 51 2022 - πtevilka 1 - letnik XXX 1 in Mateja Kocbek Bule 1 1 - - - - - poslovni procesi, upravljanje poslovnih procesov, rudarjenje procesov Abstract - Process mining is a synonym for a multitude of techniques and technologies that enable automatic event log-based generation and visualization of process models that make possible the detection and analysis of processes, checking the compliance of implemen - Business process, business process management, process mining STROKOVNI PRISPEVKI UPORABNA INFORMATIKA 52 2022 - πtevilka 1 - letnik XXX Upravljanje poslovnih procesov (angl. business pro - cess management, BPM) je uveljavljena metodologi - - - - vljenega iz naslednjih, medsebojno odvisnih, faz [1]: identificiranje procesa (angl. process identification), odkrivanje procesa (angl. process discovery), anali - za procesa (angl. process analysis), prenova proce - sa (angl. process redesign), implementacija procesa (angl. process implementation) in spremljanje oz. nadzorovanje procesa (angl. process monitoring and control). Ker so (poslovni) procesi neotipljiva sredstva - ko modelov procesov (angl. process model), le ti pa v obliki diagrama (angl. process diagram) [2]. Jedro tradicionalnega upravljanja poslovnih procesov tako namenom kot so: analiziranje procesov, komunicira - nje o procesih, implementacija procesov in spremem - poslovnih procesov v veliki meri temeljijo na mode - lih procesov, je poglavitni izziv zagotavljanje veljav - nih modelov procesov (angl. validity), kar pomeni, da modeli predstavljajo dejanske procese oziroma operativno izvajanje in da le te opisujejo v celoti (angl. completeness) [1]. V praksi se je izkazalo, da je ravno zagotavljanje njihovega upravljanja. Zaradi nenehnih sprememb v poslovnem okolju se poslovni procesi kontinui - rano spreminjajo in prilagajajo. Modeli poslovnih procesov tako hitro postanejo neskladni z dejansko katerem se izvajajo. Modeliranje poslovnih procesov - vosti analitika, kar vpliva na izdelane modele proce - sov. Tradicionalno odkrivanje in modeliranje proce - - tivnih validacij modelov [3]. Modeli so zato pogosto nepopolni (ne opisujejo celotnega procesa), neskla - dni (ne predstavljajo dejanskega procesa) ali nepra - vilni (ne upoštevajo pravil diagramskega jezika, na primer BPMN, in so zato nerazumljivi tako za ljudi ki se sprejemajo na neustreznih modelih procesov, so Z višanjem stopnje avtomatizacije (procesov) so - - tivnosti upravljanja procesov z dejansko izvajanimi procesi in sicer preko podatkov, ki jih poslovne infor - macijske rešitve generirajo v fazi operativne izvedbe procesov, predvsem v obliki dnevnikov dogodkov tehnikami rudarjenja podatkov (angl. data mining) pretvoriti v obliko, ki je uporabna za sprejemanje od - procesov (angl. process mining). Rudarjenje proce - sov predstavlja uspešen primer prehoda akademskih zamisli in rešitev v poslovna okolja [3]. V prispevku bomo predstavili in umestili rudar - - nih procesov, na osnovi korakov algoritma Alfa pa bo pojasnjen postopek avtomatskega oblikovanja modela procesa iz podatkov sistemskega dnevni - ka. Osrednji del prispevka je namenjen predstavitvi Slika 1: Gregor Polančič in Mateja Kocbek Bule: UPORABNA INFORMATIKA 53 2022 - πtevilka 1 - letnik XXX - ljijo na operativnih podatkih. - darjenja procesov »pridobivanje« procesov oziroma - nih) podatkov o procesih. Pri tem je pomembno izpo - staviti, da lahko rudarjenje poteka popolnoma samo - operativnega izvajanja procesov, generirajo modele je visoka stopnja veljavnosti (a ne nujno popolnosti) Formalno je rudarjenje procesov definirano kot: »teh - nike, orodja in metode odkrivanja, spremljanja in izboljše - vanja realnih procesov, ki temeljijo na pridobivanju znanja iz dnevnikov dogodkov informacijskih sistemov« [4]. - nja procesov najpogosteje predstavlja (transakcijski) - - vane naslednje predpostavke: (1) dnevnik dogodkov - - roma instanco procesa (angl. case, instance); (3) zapi - sani dogodki so rezultat izvedene aktivnosti procesa in (4) dnevnik dogodkov je popoln. Primer poenosta - vljenega dnevnika dogodkov, ki izpolnjuje omenjene Tabela 1, kjer: (1) atribut »CaseID« predstavlja pri - merek procesa; (2) »Activity« predstavlja naziv izve - dene aktivnosti; in (3) »time:timestamp« predstavlja - nje podatkov niso tako dobro strukturirani kot prika - XJ complete XJ complete XJ complete XJ CRP complete XJ complete XJ complete XJ Admission NC complete XJ Leucocytes complete complete complete Leucocytes complete CRP complete Tabela 1: pet razredov [4]) zato je potrebno pred samo izved - bo rudarjenja podatkov le te ustrezno pripraviti za obdelavo, kar je poznano pod okrajšavo ETL (angl. Extract, Transform, Load) oziroma: (1) pridobivanje - merna za rudarjenje procesov; (3) nalaganje podat - ali relacijsko podatkovno zbirko. Omenjeni postopek bistveno olajša zapisovanje dnevnikov dogodkov v standardnih formatih, kot sta IEEE 1849-2016 XES (eXtensible Event Stream) in njegov predhodnik MXML (Mining eXtensible Markup Language). Slika 2 prikazuje Meta model standarda XES v obliki UML razrednega diagrama. Iz zgornje slike je razvidno da XES datoteka ozi - roma dokument vsebuje 1 dnevnik dogodkov, ki je predstavlja zaporedje dogodkov (angl. event), ki pri - dnevnik, kakor tudi sledi in dogodki, lahko imajo Gregor Polančič in Mateja Kocbek Bule: UPORABNA INFORMATIKA 54 2022 - πtevilka 1 - letnik XXX - delijo kot obvezni, na primer: vsaka sled mora imeti (angl. extensions). Rudarjenje procesov iz dnevnikov dogodkov je povezani z nekaterimi izzivi [6]. Kot prvo, morajo - - - datkovne baze. Tretji izziv lahko predstavlja omejen - - za rudarjenje procesov. Peti izziv je povezan s stopnjo Slika 2: Avtomatizirano odkrivanje procesov predstavlja teh - niko pridobivanja modela procesa na osnovi dnev - nika dogodkov z uporabo ustreznega algoritma. Al - goritem, ki se najpogosteje uporablja za ponazoritev delovanja avtomatiziranega odkrivanja procesov je Kot samo rudarjenje procesov, ima tudi algoritem oziroma vrstni red). Algoritem analizira relacije ureje - nosti med pari opravil v sledeh (angl. traces) (zapored - - dajo istemu primerku) dnevnika dogodkov kot so: ne - - skluzivnost (angl. exclusiveness). Rezultat algoritma relacije dnevnika dogodkov L, kar zapišemo kot: α L W . Gregor Polančič in Mateja Kocbek Bule: UPORABNA INFORMATIKA 55 2022 - πtevilka 1 - letnik XXX Kot primer vzemimo vzporedni razcep oziroma (Slika 4). Kot je razvidno iz Slika 4, je vzporedni razcep (angl. AND split) sestavljen iz treh medsebojno po - vezanih opravil {x,y,z} v naslednjih zgoraj predsta - kar zapišemo kot: x y , x z y//z , Slika 3: definira preslikave še za druge osnovne vzorce kon - trolnega toka (angl. workflow patterns), kot so: zapo - AND join), ekskluzivni razcep (angl. XOR split) in Slika 4: Slika 5: Gregor Polančič in Mateja Kocbek Bule: UPORABNA INFORMATIKA 56 2022 - πtevilka 1 - letnik XXX Na osnovi odtisa dnevnika dogodkov (angl. foo - tprint) (Slika 5), ki predstavlja relacije kavzalnih ( ), dogodkov vseh sledi dnevnika dogodkov L (Slika - - - - -concurrent) aktivnosti in (5) redukcija pridobljenih - finiranje mest P , ki jih dodamo med prehode; (7) sin - relacijo toka F - - - dov zgoraj omenjenih mest (angl. places). Omenje - - - - - - za odkrivanje procesov, kot so na primer [6]: hevri - rudarjenje procesov (angl. genetic process mining), induktivno rudarjenje (angl. inductive mining) in - - mer, Celonis). Orodje Apromore uporablja algoritem razcepljenega rudarjenja (angl. split miner) [7]. Razlog za poplavo algoritmov je v pomanjkljivo - stih posameznih algoritmov, kot so [6]: (1) stopnja prileganja (angl. fitness) ki opredeljuje, kako do - bro se izdelan model procesa prilagaja podatkom v - plicirati iz izdelanega modela procesa; (2) enostav - nost (angl. simplicity), ki opredeljuje preprostost izdelanega modela procesa; (3) generalizacija (angl. generalization), ki opredeljuje kako dobro algoritem predvideva dejanski model, ki morda presega zapise v dnevniku dogodkov (le ti najverjetneje niso popol - - dnevnika dogodkov oziroma, da model ne dovoljuje obnašanja, ki ni evidentirano v dnevniku dogodkov. Modeli procesov, ki jih generirajo algoritmi za ru - darjenje procesov, so najpogosteje vizualizirani v eni tokov (angl. workflow maps), procesne mape (angl. process maps) in BPMN diagrami (Business Process Model and Notation). Slika 6: Gregor Polančič in Mateja Kocbek Bule: Gregor Polančič in Mateja Kocbek Bule: UPORABNA INFORMATIKA 57 2022 - πtevilka 1 - letnik XXX - - formalnega, kot vizualnega prikaza so zelo primerne - nja kredita, ki je bila pridobljena iz testnega dnevni - ka dogodkov v formatu XES 1 Alfa implementiranega v orodju ProM 2 . - hod, stanje in povezavo) ne nudijo neposredne pod - pore za višje-nivojske koncepte poslovnih procesov in so tako slabše razumljive za poslovne uporabnike. Procesne mape (angl. process map, directly fol - lows graph) so neformalna in preprosta notacija za - jejo le dva gradnika: (1) aktivnost, ki je predstavljena - - darjenja procesov so procesne mape priljubljene za - radi preprostosti in dejstva, da rudarjenje procesov najpogosteje rezultira prav v modelih, ki predstavlja - Kot je razvidno iz Slika 7, so elementi procesnih pridobiti s tehnikami rudarjenja procesov, predstavlja - 1 http://www.promtools.org/prom6/downloads/FutureLearn%20-%20Process%20mining%20with%20ProM%20-%20Event%20logs.zip. 2 https://www.promtools.org/. 3 https://apromore.org/. Zaradi kompleksnosti realnih procesov, pred - vsem iz vidika števila variacij izvedb enega procesa (varianta predstavlja vse sledi procesa z istim zapo - abstrakcije pridobljenih modelov in sicer se najpo - gosteje omejuje prikaz glede na pogostost izvedbe aktivnosti ali povezav (na primer prikaz najpogoste - je ali najredkeje izvedenih variant procesa). Slika 8 prikazuje procesno mapo, ki jo generira okolje Ce - - mapi. Iz Slika 8 je tako razvidno da procesna mapa prikazuje potek treh najpogosteje izvajanih sledi, ki skupno pokrivajo 77% vseh primerkov procesa. Drug prikaz istega procesa oziroma dnevnika do - godkov prikazuje Slika 9, ki vizualizira 495 variant procesa, ki pa skupaj predstavljajo le 8% vseh izvedb oziroma primerkov procesa. Med slabosti procesnih map spada pomanjkanje pogojne in vzporedne tokove. Alternativa, ki odpra - vlja omenjeno slabost je uporaba BPMN 2.0, ki je de - -facto in ISO standard (ISO/IEC 19510:2013) za mode - le procesov. Zaradi standardiziranosti tako notacije, kot tudi meta-modela, nudi le ta številne prednosti, kot so: bogat nabor konceptov poslovnih procesov, ki jih notacija podpira, prenosljivost modelov med - sov. Slika 10 prikazuje segment BPMN modela, ki ga je generiralo okolje Apromore na dnevniku iz Tabela Slika 7: 3 Gregor Polančič in Mateja Kocbek Bule: Gregor Polančič in Mateja Kocbek Bule: UPORABNA INFORMATIKA 58 2022 - πtevilka 1 - letnik XXX 1 z uporabo »split miner« algoritma, ki je sposoben zaznati koncepte BPMN brez dodatnih transformacij med notacijami [3]. Slabost uporabe notacije izhaja predvsem iz ome - - Slika 8: 4 4 https://www.celonis.com/. Slika 9: poznati le osnovne koncepte in vzorce kontrolnega - dnikov notacije BPMN 2.0. - vezanost med modeli procesov in realnostjo, ki je Gregor Polančič in Mateja Kocbek Bule: UPORABNA INFORMATIKA 59 2022 - πtevilka 1 - letnik XXX in »replay«. Primer »play-in« je generiranje modela procesa na osnovi dnevnika dogodkov. »Play-out« predstavlja nasprotno aktivnost in sicer generiranje dnevnika dogodkov na osnovi definiranega modela - dogodkov generira model procesa, le tega pa nato uporabimo za generiranje novega dnevnika dogod - - dnosti med dejanskim in generiranim dnevnikom dogodkov ali za ponazoritev dodatnih informacij v modelu procesa (na primer: frekvence in trajanje). Zato lahko s tehnikami in orodji za rudarjenje proce - sov poleg avtomatiziranega odkrivanja procesov, ki je bilo podrobneje predstavljeno v predhodnem po - glavju, izvajamo še druge procesne aktivnosti (Slika 11), ki so predstavljene v nadaljevanju. Preverjanje skladnosti (angl. conformance (oziroma dnevnika dogodkov) z definiranimi po - slovnimi pravili ali definiranim modelom procesa (angl. prescribed process model) in je s tem rele - vantno za usklajevanje poslovanja z zahtevami in za presojanje poslovanja (angl. auditing). Prime - ri poslovnih pravil, ki jih lahko preverjamo, so: (1) omejitve kontrolnega toka, kot je analiza izvajanja obveznih aktivnosti (na primer: odobritve zahtevkov ali obvezna kontrola kakovosti); (2) omejitve nivoja storitev oziroma SLA (angl. service level agrement), - zaporednih aktivnosti) in (4) identifikacija redkih primerkov izvedbe, ki so potencialno neskladni s Slika 11: Gregor Polančič in Mateja Kocbek Bule: UPORABNA INFORMATIKA 60 2022 - πtevilka 1 - letnik XXX poslovnimi pravili. Rezultat analize preverjanja skla - dnosti je seznam odstopanj od pravil ali definiranega skladnosti izvedbe storitve popravila, kjer imamo na - formiranjem uporabnika in izvedbo preprostega opravila Orodje Apromore lahko odkrije vse primerke procesa, ki trajajo dlje od nave - denega. Z rudarjenjem zmogljivosti pridobimo dodatne in - formacije o modelih procesov, ki lahko vodijo v nji - hove izboljšave. Rezultat rudarjenja zmogljivosti so grafi zmogljivosti in modeli procesov, ki so dopolnje - ni z informacijami kot so trajanja aktivnosti ali po - zato predstavlja ozko grlo; (2) vse vhodne poveza - grlo vir, ki mu je dodeljena izvedba aktivnosti; in (3) viroma (odebeljena povezava »21 mins« na Slika 13). - - Slika 12: cesa (velika frekvenca ali visoko trajanje izvedbe) ali frekvenca ali kratko trajanje izvedbe). Na zmogljivost delovanja lahko prav tako bistve - no vplivajo ponovitve opravil, ki so lahko posledica (1) zankanje ene aktivnosti (angl. self loop); (2) krat - - tivnosti (angl. short loop, ping-pong behavior); ali (3) posredne ponovitve, kjer se po istem vzorcu pona - vlja ista skupina aktivnosti (angl. indirect repetition). procesa (na primer, primerjava vseh primerkov pro - Primerjava variant procesov poda vpogled na vpra - variant procesa) izvajajo hitreje kot drugi? (2) Za - medtem ko se drugi neuspešno? (3) Zakaj je vir, ki je kot drugi? Slika 13: Gregor Polančič in Mateja Kocbek Bule: UPORABNA INFORMATIKA 61 2022 - πtevilka 1 - letnik XXX Odgovore na zgornja vprašanja lahko pridobimo procesov: (1) analizo metrik uspešnosti (angl. perfor - - - de na lastnosti primerkov (na primer: vrsta izdelka, Digitalna preobrazba in optimizacija poslovanja je prepletena s tehnološkimi inovacijami, ki morajo za - gotavljati hiter in veljaven vpogled v delovanje orga - doseganje navedenega spada rudarjenje procesov, ki - - pa so uporabljeni za usmerjanje, prilagajanje in nad - zor poslovnih procesov. Rudarjenje procesov postaja je pripomogel tudi širok nabor »enterprise-ready« orodij za rudarjenje procesov. Le ta so dostopna raz - relativno nizek vstopni prag v aktivnosti rudarjenja procesov. Slabost vpeljave orodij je pogosto, da so le ta v podjetjih implementirana v omejenem obsegu in zato ne pokrivajo celotnega poslovanja. Poglavitna izziva širše vpeljave rudarjenja proce - lociranje, izbiranje, pridobivanje in transformacijo podatkov, pogosto pa omenjene aktivnosti odkrijejo - ški dejavniki so pogosto povezani z nepoznavanjem - kritjem dejanskih procesov, ki bi lahko izpostavili - sti med operativnih delovanjem in predpisi. V preteklem desetletju se je rudarjenje procesov uveljavilo predvsem kot tehnologija za odkrivanje in vizualizacijo realnih procesov, v prihodnosti pa - sov, podprte z umetno inteligenco [9]. Prvi trend je robotsko rudarjenje procesov (angl. robotic process opravil iz dnevnikov uporabniških vmesnikov (angl. - nje procesov (angl. causal process mining), ki omo - specifikami primerkov procesov in njihovimi rezul - omenjenih povezav lahko vodi v izboljšave procesov - Slika 14: Gregor Polančič in Mateja Kocbek Bule: UPORABNA INFORMATIKA 62 2022 - πtevilka 1 - letnik XXX simulacije delovanja procesov v primeru spremembe - trti trend je predpisano ali normativno spremljanje procesov (angl. prescriptive process monitoring), ki (negativnih) rezultatov primerkov (na primer, ali trend rudarjenja procesov v prihodnosti je avtomati - zirano izboljševanje procesov (angl. automated pro - cess improvement), ki za razliko od trenutnih pristo - procesov, ki izboljšujejo izbran indikator (na primer: Izjemne razmere, kot je pandemija, so pokazale kako pomembna je digitalizacija, procesi, zanesljivi - - viti z ustrezno procesno avtomatizacijo in spremljati s tehnikami in tehnologijami rudarjenja procesov. [1] M. Dumas, M. L. Rosa, J. Mendling, in H. A. Reijers, Fun- damentals of Business Process Management. Springer Berlin Heidelberg, 2018. [Na spletu]. Dostopno na: https://books. google.si/books?id=KgVTDwAAQBAJ [2] G. Jošt, J. Huber, M. Heričko, in G. Polančič, »Improving cognitive effectiveness of business process diagrams with opacity-driven graphical highlights«, Decision Support Systems, let. 103, str. 58–69, nov. 2017, doi: 10.1016/j. dss.2017.09.003. [3] M. Kerremans, S. Searle, T. Srivastava, in K. Iijima, »Market Guide for Process Mining«, Gartner, sep. 2020. Pridobljeno: sep. 08, 2021. [Na spletu]. Dostopno na: https://www.gar- tner.com/doc/reprints?id=1-24ARMY34&ct=201002&st=sb [4] W. van der Aalst idr., »Process Mining Manifesto«, v Busi- ness Process Management Workshops, let. 99, F. Daniel, K. Barkaoui, in S. Dustdar, Ur. Berlin, Heidelberg: Springer Ber- lin Heidelberg, 2012, str. 169–194. doi: 10.1007/978-3-642- 28108-2_19. [5] G. Acampora, A. Vitiello, B. N. D. Stefano, W. M. P. van der Aalst, C. W. Günther, in E. Verbeek, »IEEE 1849: The XES Standard: The Second IEEE Standard Sponsored by IEEE Computational Intelligence Society [Society Briefs]«, IEEE Comput. Intell. Mag., let. 12, št. 2, str. 4–8, 2017, doi: 10.1109/MCI.2017.2670420. [6] W. M. P. van der Aalst, Process Mining: Data Science in Acti- on, 2nd ed. 2016 edition. New York, NY: Springer, 2016. [7] A. Augusto, R. Conforti, M. Dumas, M. La Rosa, in A. Polyvyanyy, »Split miner: automated discovery of accurate and simple business process models from event logs«, Kno- wl Inf Syst, let. 59, št. 2, str. 251–284, maj 2019, doi: 10.1007/ s10115-018-1214-x. [8] „Process Mining 101«. Pridobljeno: sep. 09, 2021. [Na sple- tu]. Dostopno na: https://apromore.org/process-mining-101/ [9] M. Dumas, »Process Mining in 2021 and Beyond««. mar. 09, 2021. Pridobljeno: sep. 09, 2021. [Na spletu]. Dostopno na: https://apromore.org/whitepaper-process-mining-in-2021- -and-beyond/ poslovnih procesov in konceptualnega modeliranja v informatiki, tehnik in tehnologij upravljanja poslovnih procesov, tehnologij komuniciranja in Gregor Polančič in Mateja Kocbek Bule: