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製造プロセスの対話型で説明可能なモデル抽象化


Core Concepts
INEXA は、プロセスモデルの粒度レベルを対話的に探索できる手法を提案する。プロセスモデルの抽象化を追跡することで、説明可能性を確保する。
Abstract
本論文では、INEXA (Interactive and Explainable Process Model Abstraction)と呼ばれる手法を提案している。INEXA は、プロセスモデルの粒度レベルを対話的に探索できる機能を提供する。 INEXA の主な特徴は以下の通り: プロセスモデルの抽象化を追跡することで、説明可能性を確保する。抽象化の履歴をイベントログに記録し、抽象化の適用と取り消しを可能にする。 オブジェクト指向型プロセスマイニングの概念を活用し、ワークフローオブジェクトタイプと抽象化オブジェクトタイプを区別する。これにより、元のイベントログを変更せずに抽象化を適用できる。 初期化操作により、理解可能なサイズのプロセスモデルを自動的に生成する。その後、ユーザーが対話的に粒度レベルを探索できる。 適用操作と取り消し操作により、ユーザーがプロセスモデルの粒度レベルを対話的に変更できる。 抽象化履歴の記録により、分析の過程を説明できる。 INEXA は、製造プロセスの事例で評価されており、大規模なプロセスモデルを大幅に縮小しつつ、対話的な探索と説明可能性を実現している。
Stats
プロセスモデルの要素数は、元のモデルが1,489個、初期化後のモデルが58個、サブプロセスの取り消し後のモデルが146個である。 アーク数は、元のモデルが2,120個、初期化後のモデルが76個、サブプロセスの取り消し後のモデルが182個である。 オブジェクトタイプ数は、元のモデルが89個、初期化後のモデルが1個、サブプロセスの取り消し後のモデルが2個である。 サブプロセス数は、元のモデルが26個、初期化後のモデルが1個、サブプロセスの取り消し後のモデルが2個である。
Quotes
該当なし

Key Insights Distilled From

by Janik-Vasily... at arxiv.org 03-28-2024

https://arxiv.org/pdf/2403.18659.pdf
INEXA

Deeper Inquiries

プロセスモデルの抽象化を自動化するだけでなく、ユーザーの知識や経験に基づいて対話的に行うことの意義は何か。

プロセスモデルの抽象化を自動化するだけでは、ユーザーが抽象化されたモデルを理解しやすくするためのカスタマイズや調整が困難です。ユーザーが自身の知識や経験に基づいてプロセスモデルの抽象化を対話的に行うことで、モデルがより理解しやすくなります。ユーザーは自らの専門知識や業務経験を活かして、適切な粒度の抽象化を行うことができます。また、対話的なアプローチによって、ユーザーは抽象化の過程を透明に理解し、最終的な抽象化されたモデルがどのように導かれたかを明確に把握することができます。これにより、ユーザーはより適切で理解しやすいプロセスモデルを作成することができます。
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