Koostööäriprotsesside läbiviimine plokiahelal: süsteem

Tänapäeval peavad organisatsioonid tegema omavahel koostööd, et kasutada ära üksteise täiendavaid võimekusi ning seeläbi pakkuda oma klientidele parimaid tooteid ja teenuseid. Selleks peavad organisatsioonid juhtima äriprotsesse, mis ületavad nende organisatsioonilisi piire. Selliseid protsesse nimetatakse koostööäriprotsessideks. Üks peamisi takistusi koostööäriprotsesside elluviimisel on osapooltevahelise usalduse puudumine. Plokiahel loob detsentraliseeritud pearaamatu, mida ei saa võltsida ning mis toetab nutikate lepingute täitmist. Nii on võimalik teha koostööd ebausaldusväärsete osapoolte vahel ilma kesksele asutusele tuginemata. Paraku on aga äriprotsesside läbiviimine selliseid madala taseme plokiahela elemente kasutades tülikas, veaohtlik ja erioskusi nõudev. Seevastu juba väljakujunenud äriprotsesside juhtimissüsteemid (Business Process Management System – BPMS) pakuvad käepäraseid abstraheeringuid protsessidele orienteeritud rakenduste kiireks arendamiseks. Käesolev doktoritöö käsitleb koostööäriprotsesside automatiseeritud läbiviimist plokiahela tehnoloogiat kasutades, kombineerides traditsioonliste BPMS- ide arendusvõimalused plokiahelast tuleneva suurendatud usaldusega. Samuti käsitleb antud doktoritöö küsimust, kuidas pakkuda tuge olukordades, milles uued osapooled võivad jooksvalt protsessiga liituda, mistõttu on vajalik tagada paindlikkus äriprotsessi marsruutimisloogika muutmise osas. Doktoritöö uurib tarkvaraarhitektuurilisi lähenemisviise ja modelleerimise kontseptsioone, pakkudes välja disainipõhimõtteid ja nõudeid, mida rakendatakse uudsel plokiahela baasil loodud äriprotsessi juhtimissüsteemil CATERPILLAR. CATERPILLAR-i süsteem toetab kahte lähenemist plokiahelal põhinevate protsesside rakendamiseks, läbiviimiseks ja seireks: kompileeritud ja tõlgendatatud. Samuti toetab see kahte kontrollitud paindlikkuse mehhanismi, mille abil saavad protsessis osalejad ühiselt otsustada, kuidas protsessi selle täitmise ajal uuendada ning anda ja eemaldada osaliste juurdepääsuõigusi.Nowadays, organizations are pressed to collaborate in order to take advantage of their complementary capabilities and to provide best-of-breed products and services to their customers. To do so, organizations need to manage business processes that span beyond their organizational boundaries. Such processes are called collaborative business processes. One of the main roadblocks to implementing collaborative business processes is the lack of trust between the participants. Blockchain provides a decentralized ledger that cannot be tamper with, that supports the execution of programs called smart contracts. These features allow executing collaborative processes between untrusted parties and without relying on a central authority. However, implementing collaborative business processes in blockchain can be cumbersome, error-prone and requires specialized skills. In contrast, established Business Process Management Systems (BPMSs) provide convenient abstractions for rapid development of process-oriented applications. This thesis addresses the problem of automating the execution of collaborative business processes on top of blockchain technology in a way that takes advantage of the trust-enhancing capabilities of this technology while offering the development convenience of traditional BPMSs. The thesis also addresses the question of how to support scenarios in which new parties may be onboarded at runtime, and in which parties need to have the flexibility to change the default routing logic of the business process. We explore architectural approaches and modelling concepts, formulating design principles and requirements that are implemented in a novel blockchain-based BPMS named CATERPILLAR. The CATERPILLAR system supports two methods to implement, execute and monitor blockchain-based processes: compiled and interpreted. It also supports two mechanisms for controlled flexibility; i.e., participants can collectively decide on updating the process during its execution as well as granting and revoking access to parties.https://www.ester.ee/record=b536494

Silhouetting the Cost-Time Front: Multi-objective Resource Optimization in Business Processes.

AbstractThe allocation of resources in a business process determines the trade-off between cycle time and resource cost. A higher resource utilization leads to lower cost and higher cycle time, while a lower resource utilization leads to higher cost and lower waiting time. In this setting, this paper presents a multi-objective optimization approach to compute a set of Pareto-optimal resource allocations for a given process concerning cost and cycle time. The approach heuristically searches through the space of possible resource allocations using a simulation model to evaluate each allocation. Given the high number of possible allocations, it is imperative to prune the search space. Accordingly, the approach incorporates a method that selectively perturbs a resource utilization to derive new candidates that are likely to Pareto-dominate the already explored ones. The perturbation method relies on two indicators: resource utilization and resource impact, the latter being the contribution of a resource to the cost or cycle time of the process. Additionally, the approach incorporates a ranking method to accelerate convergence by guiding the search towards the resource allocations closer to the current Pareto front. The perturbation and ranking methods are embedded into two search meta-heuristics, namely hill-climbing and tabu-search. Experiments show that the proposed approach explores fewer resource allocations to compute Pareto fronts comparable to those produced by a well-known genetic algorithm for multi-objective optimization, namely NSGA-II

ESTRATEGIAS PARA ACELERAR Y REFINAR EL ALGORITMO GENETICMINER.

Las técnicas de la minería de procesos permiten la extracción de conocimientos de los registros de eventos. El descubrimiento de modelos es una de las etapas que componen la minería de procesos. En esta etapa se utilizan una serie de algoritmos que parten inicialmente de un registro de eventos y generan diferentes modelos de procesos. El presente trabajo se centra en el algoritmo Genetic Miner, que es uno de los que ofrecen mejores resultados en la mencionada fase de descubrimiento. A pesar de la precisión del modelo que se obtiene, el algoritmo posee elevado coste temporal. Con vistas a reducir los tiempos de respuesta, en este trabajo se desarrolla una versión distribuida del Genetic Miner, haciendo uso de la infraestructura de invocación remota .Net Remoting. Se comparan los resultados obtenidos por la versión original del algoritmo, incorporada en la herramienta ProM, una variante desarrollada en el marco del proyecto CITI-UNAH, que extiende el modelo de matriz causal con la adición de una matriz de índices y la alternativa propuesta en este documento. Estas pruebas evaluaron precisión y tiempos de respuesta de los algoritmos. &nbsp

Más que minería de procesos y predicción de comportamientos. Un nuevo enfoque.

Consecuentemente con el auge y avance tecnológico de la computación, ha aumentado la limitación en el análisis manual de los datos. Diariamente, los sistemas de información almacenan grandes cantidades de eventos respectivos a los procesos que representan. Esta situación, motivó a los investigadores para buscar nuevas alternativas. Como resultado surge la minería de procesos, con un gran impacto en el mundo organizacional. Esta disciplina, tiene como objetivo extraer información no trivial, en procesos de un variado dominio de aplicaciones. En esta rama, diversas técnicas han sido desarrolladas para modelar, extender y monitorear procesos. Uno de los logros fundamentales de la minería de procesos lo constituye el modelo Auditoría 2.0. Unificando la mayoría de los resultados obtenidos en esta disciplina, Auditoría 2.0 cambia sustancialmente el rol de los auditores. No obstante, los resultados escasos en algunas áreas de la minería de procesos, limitan la puesta en práctica de esta estrategia. Por ejemplo, en la predicción de comportamientos, siendo una de las áreas menos explotada dentro de la disciplina. La motivación fundamental de la investigación se enfoca precisamente en esta problemática. El estudio realizado, se centra en las limitaciones de la predicción de comportamientos. En ese sentido, la primera etapa está dedicada al análisis general de la minería de procesos. Se demuestra, el desequilibrio existente entre las etapas fundamentales de esta rama y las etapas aisladas. Finalmente, se realiza un análisis crítico de variadas técnicas de aprendizaje de máquinas que pueden ser utilizadas en la problemática detectada

ALGORITMOS PARA EL DESCUBRIMIENTO DE PROCESOS. ESTADO DEL ARTE

Las técnicas de la minería de procesos permiten la extracción de conocimientos de diversas fuentes de información, el descubrimiento de modelos es una de las etapas que componen la minería de procesos. En esta etapa los algoritmos convencionales parten inicialmente de un registro de eventos y descubren modelos de procesos.En situaciones prácticas la mayoría de los casos contienen varios procesos que colaboran y en su mayoría se encuentran almacenados en bases de datos relacionales. En este sentido, algunos investigadores asumen que un proceso puede tener diferentes perspectivas, cada una de ellas con su propio espacio de estados, de esta forma han podido descubrir modelos de procesos en entornos colaborativos. En varias investigaciones se plantean diferentes métodos enfocados en el procesamiento de los datos en bases de datos relacionales, existen artículos donde se hace referencia a una técnica basada en identificar un modelo centrado en artefactos, partiendo de un esquema relacional obtenido de una base de datos. Las relaciones existentes en el esquema son extraídas y organizadas con el uso de algoritmos de grafos

Blockchain Support for Collaborative Business Processes

Blockchain technology provides basic building blocks to support the execution of collaborative business processes involving mutually untrusted parties in a decentralized environment. Several research proposals have demonstrated the feasibility of designing blockchain-based collaborative business processes using a high-level notation, such as the Business Process Model and Notation (BPMN), and thereon automatically generating the code artifacts required to execute these processes on a blockchain platform. In this paper, we present the conceptual foundations of model-driven approaches for blockchain-based collaborative process execution and we compare two concrete approaches, namely Caterpillar and Lorikeet