Ứng dụng khác của kiểm tra phù hợp

6. Bố cục của luận văn

1.5.4. Ứng dụng khác của kiểm tra phù hợp

Kiểm tra sự phù hợp có thể được sử dụng để cải thiện sự liên kết của các quá trình kinh doanh, tổ chức, và các hệ thống thông tin. Kiểm tra phù hợp có thể được sử dụng cho các mục đích khác như sửa chữa các mô hình và đánh giá thuật toán quá trình khám phá. Hơn nữa, thông qua việc kiểm tra phù hợp các bản ghi sự kiện được kết nối với các mô hình quy trình và do đó cung cấp cơ sở cho tất cả các loại phân tích.

a. Sửa chữa mô hình

Khi một mô hình quy trình và một bản ghi sự kiện "không đồng ý" về quy trình, điều này sẽ dẫn đến sự thích ứng của các mô hình hoặc các chính quy trình. Kiểm tra phù hợp có thể được dùng để sửa chữa mô hình, tức là gắn nó với thực tế bằng cách sử dụng các chẩn đoán về thẻ như đã trình bày ở trên để chỉnh sửa lại các hoạt động, các đường dẫn, truy cập đồng thời,… So sánh các ma trận dấu vết của các bản ghi và mô hình sẽ hiển thị các vấn đề tương tự. Những thông tin này có thể được sử dụng bởi người thiết kế để sửa chữa các mô hình.

b. Đánh giá các thuật toán phát hiện quy trình

Phát hiện quy trình là một nhiệm vụ phức tạp và nhiều thuật toán đã được đề xuất trong các tài liệu. Rõ ràng, kiểm tra phù hợp liên quan chặt chẽ đến việc đo độ phù hợp của một mô hình đã được phát hiện. Do đó, kiểm tra phù hợp cũng có thể được sử dụng để đánh giá và so sánh các thuật toán phát hiện quy trình. Mặc dù trọng tâm của kiểm tra phù hợp theo trường hợp phát lại thẻ trong phần 1.4.2 là về khía cạnh phù hợp, phát lại cũng có thể được sử dụng đối với các khía cạnh chính xác và tổng quát. Ngoài ra các ma trận dấu vết có thể được sử dụng để phân tích chính xác và tổng quát . Kiểm tra phù hợp không liên quan đến các khía cạnh đơn giản. Rõ ràng, một thuật toán phát hiện quy trình tạo nên các mô hình đơn giản nhất mà có khả năng giải thích hành vi.

c. Kết nối bản ghi sự kiện và mô hình quy trình

Trong khi phát lại các mô hình, các sự kiện trong bản ghi có liên quan đến hoạt động trong mô hình, ví dụ, các bản ghi sự kiện được kết nối với các mô hình quy trình. Bằng cách liên kết các sự kiện để hoạt động, thông tin từ các bản ghi có thể được sử dụng để làm giàu cho quy trình này. Ví dụ, nhãn thời gian trong bản ghi sự kiện có thể được sử dụng để lập báo cáo về thời gian của một số hoạt động được mô hình hóa. Phát lại thẻ có thể được sử dụng để thiết lập một kết hợp chặt chẽ giữa các cấp độ mô hình và sự kiện.

Khi phát lại các bản ghi sự kiện trên một mô hình, mỗi sự kiện "phù hợp với mô hình" là kết nối với một thể hiện hoạt động. Hơn nữa, một trường hợp hoạt động duy nhất có thể tương ứng với nhiều sự kiện. Trong thời gian phát lại, sự kiện được kết nối với các trường hợp hoạt động. Bằng cách này, bản ghi sự kiện "thở cuộc sống" vào các mô hình quy trình tĩnh khác. Kết quả là, tất cả các loại thông tin từ các bản ghi sự kiện có thể được chiếu lên các mô hình.

Các thuộc tính cung cấp thông tin có giá trị khi được kết nối với các hoạt động. Ví dụ, nhãn thời gian có thể được sử dụng để hình dung vướng mắc, thời gian chờ đợi, vv dữ liệu tài nguyên gắn liền với các sự kiện có thể được sử dụng để học các kiểu làm việc và nguyên tắc phân bổ. Thông tin chi phí có thể được chiếu lên mô hình quá trình để xem sự thiếu hiệu quả. Phần tiếp theo sẽ trình bày vấn đề này..

1.6. Mở rộng quy trình

Trong phần này, luận văn cho thấy rằng một mô hình quy trình có thể được mở rộng với các quan điểm bổ sung trích ra từ các bản ghi sự kiện. Hình 1.7 phác thảo cách tiếp cận để có được một mô hình tích hợp đầy đủ bao gồm tất cả các khía cạnh liên quan của quá trình này. Các phương pháp tiếp cận bao gồm năm bước:

Bước 1: Thu thập bản ghi sự kiện và trích xuất dữ liệu sự kiện từ các hệ thống liên quan đến quy trình, dữ liệu sự kiện này sẽ được sử dụng ở nhiều mục đích khác nhau.

Bước 2: Tạo hoặc phát hiện mô hình quy trình. Sử dụng các thuật toán phát hiện quy trình để tìm ra được mô hình quy trình. Bên cạnh đó, các mô hình được xây dựng bằng tay cũng có thể được sử dụng.

Bước 3: Kiểm tra phù hợp: theo trường hợp replay hoặc theo ma trận dấu vết. Ở bước này, ta có thể kiểm tra xem thuật toán phát hiện quy trình đã tối ưu chưa, hoặc mô hình quy trình có cần sửa chữa gì không, bên cạnh đó có thể kết nối dữ liệu sự kiện và mô hình quy trình để có thể có thêm nhiều quan điểm đối với mô hình quy trình.

Bước 4: Mở rộng mô hình quy trình. Mô hình quy trình được mở rộng bằng cách thêm các quan điểm như quan điểm tổ chức, quan điểm thời gian, quan điểm trường hợp, và một số quan điểm khác từ đó ta có thể hiểu rõ hơn về tính hiệu quả của việc tổ chức nhân sự, công việc, hay sắp xếp thời gian làm việc, phân bổ nhân viên, cũng như có thể nắm được khả năng ứng phó với nhiều trường hợp thực tiễn của quy trình, từ có có biện pháp khắc phục, sửa chữa quy trình sao cho hiệu quả và tương thích với thực tế nhất.

Các bước 1, 2, 3 tương ứng với các nội dung đã trình bày ở các phần trước. Ta tiếp tục nghiên cứu các phương pháp mở rộng mô hình quy trình ở bước 4.

Hình 1.7: Mô hình tích hợp bao gồm quan điểm tổ chức, thời gian và trường hợp

1.6.1. Thêm quan điểm tổ chức

Các bản ghi sự kiện luôn có một số thuộc tính, trong các thuộc tính đó thông thường luôn có các thuộc tính về nguồn lực liên quan đến hoạt động trong quy trình. Tất cả các sự kiện đã hoàn thành được chiếu lên nguồn lực và thuộc tính hoạt động của chúng. Sử dụng các thông tin đó, các kỹ thuật được sử dụng để tìm hiểu thêm về con người, máy móc, cơ cấu tổ chức (vai trò và các phòng ban), phân phối công việc, và

Bước 1: Thu thập bảng ghi sự kiện

Bước 2: Tạo hoặc phát hiện quy trình mô hình

Bước 4: Mở rộng quy trình Bước 3: Kiểm tra phù hợp

T hê m q ua n điểm tổ c hứ c T hê m q ua n điểm th ời gian T hê m q ua n điểm tr ườ ng h ợp T hê m q ua n điểm k h ác Nhật ký sự kiện Bước 5: Trả về mô hình thích hợp

các mẫu làm việc.

Bảng 1.3: Một bản ghi sự kiện đơn giản với thông tin nguồn lực được làm nổi bật.

Mã trường hợp Vết sự kiện

1 (aPete, bSue, dMike, eSara, hPete) 2 (aMike, dMike, cPete, eSara, gEllen)

3 (aPete, cMike, dEllen, eSara, f Sara, bSean, dPete, eSara,

gEllen)

4 aPete, dMike, bSean, eSara, hEllen

5

(aEllen, cMike, dPete, eSara, fSara, dEllen, cMike, eSara, fSara, bSue,

dPete, eSara, hMike)

6 aMike, cEllen, dMike, eSara, gMike

… …

Bằng cách phân tích một bản ghi sự kiện như trong Bảng 1.3, có thể phân tích các mối quan hệ giữa các nguồn lực và các hoạt động. Bảng 1.4 cho thấy số lượng trung bình của lần một nguồn lực thực hiện một hoạt động cho mỗi trường hợp

Bảng 1.4: Bảng nguồn lực hoạt động cho thấy thời gian trung bình một người thực hiện một hoạt động cho mỗi trường hợp

a b c d e f g h Peter 0.3 0 0.345 0.69 0 0 0.135 0.165 Mike 0.5 0 0.575 1.15 0 0 0.225 0.275 Ellen 0.2 0 0.23 0.46 0 0 0.09 0.11 Sue 0 0.46 0 0 0 0 0 0 Sean 0 0.69 0 0 0 0 0 0 Sara 0 0 0 0 2.3 1.3 0 0 a. Phân tích mạng xã hội

Ở đây ta tập trung vào các mạng xã hội như thể hiện trong hình 1.5. Các nút trong mạng xã hội tương ứng với các đơn vị tổ chức. Thông thường, nhưng không phải luôn luôn có một liên kết một-một giữa các tài nguyên có trong nhật ký và các đơn vị tổ chức (ví dụ, các nút). Trong hình. 1.8 nút x, y, và z có thể tham chiếu đến người. Các nút trong một mạng xã hội cũng có thể tương ứng để tổng hợp các đơn vị tổ chức như: vai trò, nhóm, và các phòng ban. Các cung trong một mạng xã hội tương ứng với

các mối quan hệ giữa các thực thể tổ chức như vậy. Các cung và các nút có thể có trọng lượng. Trọng lượng của một cung hay nút chỉ ra tầm quan trọng của nó.

Hình 1.8: Một mạng xã hội bao gồm các nút đại diện cho các tổ chức và cung đại diện cho mối quan hệ. Cả hai nút và vòng cung có thể có trọng lượng biểu thị bằng "w = ..."

và kích thước của hình

Rõ ràng, các bản ghi sự kiện với các thuộc tính nguồn lực cung cấp một nguồn thông tin tuyệt vời để phân tích mạng xã hội. Ví dụ, dựa trên sự kiện đăng nhập một thể đếm số lần làm việc được bàn giao từ một nguồn lực khác.

Các nút trong mạng xã hội tương ứng với các đơn vị tổ chức. Các thực thể nguồn lực là cá nhân. Tuy nhiên, nó cũng có thể xây dựng mạng xã hội ở cấp độ của phòng ban, nhóm, hoặc các vai trò.

b. Phát hiện cấu trúc tổ chức

Các hành vi của một nguồn tài nguyên có thể được đặc trưng bởi một hồ sơ cá nhân, tức là, một vector chỉ ra cách mỗi hoạt động đã được thực hiện bởi các tài nguyên thường xuyên như thế nào. Bằng cách sử dụng hồ sơ như vậy, các kỹ thuật phân nhóm khác nhau có thể được sử dụng để khám phá nguồn tài nguyên tương tự. Các tính năng khác có liên quan của các nguồn tài nguyên (uỷ quyền, tiền lương, tuổi,..) có thể được bổ sung vào hồ sơ trước khi phân cụm. Tất cả điều này phụ thuộc vào các thông tin có sẵn. Sau khi phân nhóm các nguồn lực thành các nhóm, các nhóm này có thể liên quan đến các hoạt động trong quá trình này. Hình 1.9 cho thấy kết quả cuối cùng bằng cách sử dụng vai trò phát hiện trước đó.

y

x z

Đơn vị tổ chức (nguồn lực, conngười, vai trò, phòng

ban,..)

Độ dày của cung thể hiện tầm quan trọng của nó Độ lớn của nút thể hiện tầm quan trọng Mối quan hệ w=0.08 w=0.98 w=0.80 w=0.35 w=0.30 w=0.90 w=0.15

Quyết định

p1

Kiểm tra nhanh

Trả kết quả end p2 p4 p5 Kiểm tra kỹ Từ chối yêu cầu Đăng ký yêu cầu Xem lại yêu cầu Kiểm tra hợp lý Bắt đầu p3

c. Phân tích hành vi của nguồn lực

Bởi vì sự kiện trong bản ghi chỉ các hoạt động và nguồn lực (và gián tiếp cũng chỉ các đơn vị tổ chức), các biện pháp hiệu quả chiết xuất từ các bản ghi sự kiện có thể được chiếu lên mô hình như thế. Hầu hết các bản ghi sẽ chứa các thông tin như vậy. Một số bản ghi thậm chí sẽ hiển thị khi một mục công việc được cung cấp cho một tài nguyên hoặc khi nó được gán thì thời gian chi tiết của các sự kiện liên quan cũng có thể được hiện thị trên các lược đồ. Ví dụ, thời gian sử dụng và đáp ứng của các nguồn tài nguyên có thể được hiển thị.

Giả sử rằng các bản ghi sự kiện có chứa thông tin chất lượng cao, bao gồm các nhãn thời gian chính xác và các loại giao dịch, hành vi của các nguồn tài nguyên có thể được phân tích chi tiết.

1.6.2. Thêm quan điểm thời gian và xác suất

Các quan điểm thời gian liên quan tới thời gian và tần số của các sự kiện. Trong hầu hết các bản ghi sự kiện, sự kiện có một nhãn thời gian. Sự chi tiết của các nhãn thời gian có thể thay đổi. Sự hiện diện của nhãn thời gian cho phép phát hiện các vướng mắc, phân tích các mức dịch vụ, giám sát việc sử dụng tài nguyên, và dự đoán

Hình 1.9: Mô hình tổ chức được phát hiện dựa trên bản ghi sự kiện

Chuyên gia Sue Sean b c d g a Quản lý Sara Trợ lý

Mike Eilen Pete

h e

thời gian xử lý các trường hợp chạy còn lại.

Bằng cách thực hiện kỹ thuật phát lại thẻ trên thuộc tính nhãn thời gian, ta có thể nắm được các thông tin sau:

- Hình dung thời gian chờ đợi và thời gian dịch vụ. Các hoạt động với một sự biến đổi cao trong thời gian chờ đợi và thời gian dịch vụ có thể được nhấn mạnh trong các mô hình

- Phát hiện nút thắt cổ chai và phân tích. Các bản ghi chứa các trường hợp chậm trễ có thể được phân tích riêng biệt để tìm nguyên nhân gốc rễ cho sự chậm trễ.

- Luồng thời gian và phân tích mức độ thỏa thuận dịch vụ. Thời gian giữa hai hoạt động có thể sử dụng để giám sát mức độ thỏa thuận dịch vụ. Sự không phù hợp đối với một mức độ thỏa thuận dịch vụ như vậy có thể được đánh dấu bằng các mô hình.

- Phân tích các tần số và sử dụng. Trong khi phát lại các mô hình, thời gian và tần số được thu thập. Chúng có thể được sử dụng để hiển thị xác suất định tuyến trong mô hình Bằng cách kết hợp tần số và thời gian phục vụ trung bình, người ta cũng có thể tính toán việc sử dụng các nguồn tài nguyên. Điều này cho thấy rằng phát lại có thể được sử dụng để phân tích hành vi của tài nguyên.

1.6.3. Thêm quan điểm trường hợp

Quan điểm của trường hợp tập trung vào tính chất của các trường hợp. Mỗi trường hợp được đặc trưng bởi các thuộc tính trường hợp của mình, các thuộc tính của các sự kiện của nó, con đường thực hiện của trường hợp, và các thông tin hoạt động (ví dụ, luồng thời gian).

Các kỹ thuật khai phá quyết định được sử dụng nhằm mục đích tìm quy tắc giải thích sự lựa chọn về các đặc điểm của các trường hợp. Khi đó, một kỹ thuật phân loại như cây quyết định có thể được sử dụng để tìm nguyên tắc như vậy. Có thể có các vòng lặp trong mô hình. Do đó, điểm quyết định tương tự có thể được truy cập nhiều lần cho cùng một trường hợp. Mỗi lần ghé thăm tương ứng với một hàng mới trong bảng được sử dụng bởi các thuật toán cây quyết định. Sử dụng phát lại, kết quả của các quyết định có thể được xác định cho mỗi hàng.

Các thủ tục có thể được lặp đi lặp lại cho tất cả các điểm quyết định trong một mô hình quy trình. Các kết quả có thể được sử dụng để mở rộng mô hình xử lý, do đó kết hợp các quan điểm như vậy.

Mô hình tích hợp kết quả từ các bước trong hình 1.22, có thể được sử dụng cho các mục đích khác nhau. Trước hết, nó cung cấp một cái nhìn toàn diện về quy trình này. Điều này cung cấp những hiểu biết mới và có thể tạo ra những ý tưởng khác nhau để cải tiến quy trình. Hơn nữa, mô hình tích hợp có thể được sử dụng như là đầu vào

cho các công cụ và phương pháp tiếp cận khác. Trong quá trình cấu hình của một hệ thống như vậy cho một quy trình cụ thể, người ta cần phải cung cấp một mô hình kiểm soát luồng công việc và các quan điểm khác. Các mô hình tích hợp cũng có thể được sử dụng để tạo ra một mô hình mô phỏng bao gồm tất cả các quan điểm. Mô hình mô phỏng có thể được sử dụng, kết quả là các mô hình mô phỏng theo sát thực tế vì nó được dựa trên các bản ghi sự kiện chứ không phải là mô hình của con người do đó nắm bắt tất cả các khía cạnh liên quan cho mô phỏng. Các mô hình mô phỏng tích hợp có