Розробка представлення знань на основі марківських логічних мереж в системі процесного управління

Abstract

Досліджено проблему побудови представлення знань в системі процесного управління на основі аналізу поведінки бізнес-процесів, що представлена у вигляді логів подій. Кожна подія характеризує дію бізнес-процесу. Актуальність проблеми визначається тим, що при управлінні складними знання-ємними бізнес-процесами виконавці можуть змінювати послідовність дій з урахуванням додаткових знань про предметну область. В результаті виникає невідповідність між процесом та його моделлю, що створює труднощі для подальшого управління бізнес-процесом. Для усунення вказаної невідповідності потрібно формалізувати ці додаткові знання та використовувати їх при процесному управлінні, що потребує створення відповідного представлення знань. Запропоновано модель представлення знань враховує статичні й динамічні характеристики бізнес-процесу. Статичні характеристики бізнес-процесу задаються фактами та правилами із аргументами, представленими атрибутами подій логу. Факти і правила формуються на основі відповідних шаблонів. Атрибути задають значення властивостей об’єктів, з якими оперує бізнес-процес. Динамічні особливості бізнес-процесу визначаються через поточний розподіл ймовірностей виконання правил з урахуванням атрибутів поточної події логу бізнес-процесу. Запропонована модель відрізняється тим, що вона враховує обмеження на допустимі послідовності виконання дій бізнес-процесу, а також обмеження на основі апріорних знань про предметну область. Такі обмеження дозволить понизити складність задачі пошуку ймовірностей успішного завершення бізнес-процесу шляхом скорочення множини допустимих трас в тому випадку, якщо виконавці змінили послідовність дій. В практичному аспекті модель забезпечує можливість підтримки прийняття рішень з управління знання-ємними бізнес-процесами на основі прогнозування ймовірностей досягнення кінцевого стану процесу з урахуванням атрибутів подій логу.The problem of constructing knowledge representation in the process control system based on the analysis of the behavior of business processes, represented in the form of logs of events, is studied. Each event characterizes the action of the business process. The urgency of the problem is determined by the fact that when managing complex knowledge-capacious business processes, performers can change the sequence of actions taking into account additional knowledge about the subject area. As a result, there is a discrepancy between the process and its model, which creates difficulties for the further management of this business process. To eliminate this discrepancy, it is necessary to formalize the additional knowledge used and apply them in process management, which requires the creation of an appropriate knowledge representation. The proposed knowledge representation model takes into account the static and dynamic characteristics of the business process. The static characteristics of a business process are specified by facts and rules with arguments represented by the attributes of the log events. Facts and rules are formed on the basis of appropriate templates. Attributes specify the values of the properties of objects with which the business process operates. Dynamic features of the business process are determined through the current distribution of the probability that the rules will be executed, taking into account the attributes of the current business process log event. The proposed model is characterized by the fact that it takes into account the limitations on the permissible sequences of execution of the actions of the business process, as well as restrictions based on a priori knowledge of the subject area. Such restrictions will reduce the complexity of the problem of finding the probabilities of a successful completion of a business process by reducing the number of allowed trails in the event that the performers have changed the sequence of actions. In practical terms, the model provides the ability to support decision-making on the management of knowledge-intensive business processes based on predicting the probabilities of achieving the final state of the process, taking into account the attributes of log events.