title: Deep Learning for Predictive Business Process Monitoring - Design, Implementation and Evaluation of Accurate and Understandable Techniques
title: Deep Learning zur prädiktiven Geschäftsprozessüberwachung - Entwicklung, Implementierung und Evaluierung von genauen und verständlichen Techniken
Creators: name: Zilker, Sandra
Publisher: name: Friedrich-Alexander-Universität Erlangen-Nürnberg (FAU)
Year: 0
Subjects: subject: DDC Classification::0 Informatik, Informationswissenschaft, allgemeine Werke :: 00 Informatik, Wissen, Systeme :: 000 Informatik, Informationswissenschaft, allgemeine Werke
subject: DDC Classification::3 Sozialwissenschaften :: 33 Wirtschaft :: 330 Wirtschaft

description: Rapid technological progress and ever-changing customer needs require that organizations continuously adapt their business processes. In general, the purpose of business process management (BPM) is to optimize the performance of business processes by applying methods and techniques that, for example, analyze, redesign, or monitor business processes. For organizations to adapt their processes proactively, they must anticipate changes in their business processes, so predictive business process monitoring (PBPM), a sub-task of BPM, has emerged. The purpose of PBPM is to predict process-related targets for proactive action that can improve a process’s performance and mitigate risks. Such prediction targets include next process activities, throughput times, and performance indicators. In short, PBPM is made up of techniques that construct predictive models based on historical process data (like event logs) that are created and stored in an organization’s information system. The predictive models are constructed, for example, with statistics or machine learning (ML) approaches. Advances in hardware and software, especially with the expansion of off-the-shelf ML libraries, have increased the use of ML in particular for such predictive models. ML develops and applies algorithms that learn structures from sample data and map them to mathematical models that are then improved iteratively. Deep learning (DL), a sub-type of ML, has shown promising results in PBPM because of its ability to perform well using complex data (like event logs) for complex prediction tasks (like next-activity prediction). However, such DL-based PBPM techniques are seldom used in practice. While DL- based technique’s predictive performance has been shown to outperform that based on traditional ML, DL-based techniques are still far from perfect. However, for high-stakes decisions, good predictive performance is required. In addition, DL-based techniques are based on deep neural networks (DNNs), which have more complex internal structures than simple traditional ML-based architectures do. Because of DNNs’ structure, process stakeholders often do not understand how or why a certain prediction was made. As process stakeholders, such as those in the medical domain, are often involved in high-risk decision-making, inability to understand the reasoning behind predictions can hinder the application of PBPM in real-life settings and can have severe consequences. This doctoral thesis applies design science research to develop seven artifacts in the form of DL-based PBPM techniques. The artifacts all address the same research aim — the development of accurate and understandable DL-based PBPM techniques — and, therefore, can be divided into two groups. The first four artifacts present accurate techniques by (1) incorporating contextual process features, (2) including textual process features, (3) using conformance checking for label creation, and (4) training resource-specific models. The second group of artifacts provides understandable DL-based PBPM techniques by (1) creating explanations using a model-agnostic approach, (2) combining interpretation and explanation based on the process features, and (3) creating full interpretation through model design. Part A of this doctoral thesis provides a summary of the research of the articles included in Part B. Part B consists of eleven research articles, of which nine have been published in recognized academic conference proceedings.
description: Der rasche technologische Fortschritt und die sich ständig ändernden Kundenbedürfnisse erfordern, dass Unternehmen ihre Geschäftsprozesse kontinuierlich anpassen. Im Allgemeinen besteht das Ziel des Geschäftsprozessmanagements darin, die Leistung von Geschäftsprozessen durch die Anwendung von Methoden und Techniken zu optimieren, mit denen zum Beispiel Geschäftsprozesse analysiert, neu gestaltet oder überwacht werden können. Damit Unternehmen ihre Prozesse proaktiv anpassen können, müssen sie Änderungen in ihren Geschäftsprozessen antizipieren. Aus diesem Grund hat sich die prädiktive Geschäftsprozessüberwachung als ein Teilbereich des Geschäftsprozessmanagements entwickelt. Das Ziel prädiktiver Geschäftsprozessüberwachung ist es, den zukünftigen Verlauf von (laufenden) Prozessinstanzen vorherzusagen, um proaktive Maßnahmen zu ermöglichen, die letztendlich die Leistung eines Prozesses verbessern und Risiken minimieren können. Zu diesen Vorhersagezielen gehören die nächsten Prozessaktivitäten, Durchlaufzeiten und Leistungsindikatoren. Die prädiktive Geschäftsprozessüberwachung beinhaltet also Techniken, die auf der Grundlage historischer Prozessdaten (z. B. Ereignisprotokolle), die im Informationssystem eines Unternehmens erstellt und gespeichert werden, Prognosemodelle konstruieren. Diese Vorhersagemodelle werden zum Beispiel mit Hilfe von statistischen Methoden oder Machine Learning (aus dem Englischen: maschinelles Lernen) erstellt. Durch die Entwicklung bei Hard- und Software, vor allem durch die Erweiterung von Standardbibliotheken für Machine Learning, wurde die Verwendung von Machine Learning insbesondere für solche Vorhersagemodelle gefördert. Beim Machine Learning werden Algorithmen entwickelt und angewendet, die Strukturen aus Daten lernen und diese auf mathematische Modelle abbilden, die dann iterativ verbessert werden. Deep Learning, ein Untertyp des Machine Learning, hat vielversprechende Ergebnisse bei der vorausschauenden Überwachung von Geschäftsprozessen gezeigt, da es in der Lage ist, komplexe Daten (wie Ereignisprotokolle) für komplexe Vorhersageaufgaben (wie die Vorhersage der nächsten Aktivität) zu nutzen. Solche auf Deep Learning basierenden prädiktiven Verfahren zur Geschäftsprozessüberwachung werden in der Praxis jedoch nur selten eingesetzt. Zwar ist die Vorhersageleistung von Deep-Learning-basierten Techniken nachweislich besser als die von herkömmlichen Machine-Learning-basierten Verfahren, doch sind die Deep-Learning-basierten Techniken noch lange nicht perfekt. Für risikoreiche Entscheidungen ist eine gute Vorhersageleistung erforderlich. Darüber hinaus nutzen Deep-Learning-basierte Techniken tiefe neuronale Netze, die komplexere interne Strukturen aufweisen als einfache, auf Machine Learning basierende Architekturen. Aufgrund der Struktur der tiefen neuronalen Netze verstehen Prozessbeteiligte oft nicht, wie oder warum eine bestimmte Vorhersage getroffen wurde. Da diese aber zum Beispiel im medizinischen Bereich häufig an risikoreichen Entscheidungen beteiligt sind, kann das fehlende Verständnis die Anwendung der prädiktiven Geschäftsprozessüberwachung in der Praxis behindern und schwerwiegende Folgen haben. In dieser Doktorarbeit wird gestaltungsorientierte Forschung angewendet, um sieben Artefakte in Form von Deep-Learning-basierten Verfahren zur prädiktiven Geschäftsprozessüberwachung zu entwickeln. Die Artefakte adressieren alle dasselbe Forschungsziel — die Entwicklung von genauen und verständlichen Deep-Learning-basierten Techniken zur prädiktiven Geschäftsprozessüberwachung — und können in zwei Gruppen unterteilt werden. Die ersten vier Artefakte demonstrieren genaue Techniken, indem sie (1) kontextuelle und (2) textuelle Prozessmerkmale einbeziehen, (3) eine Konformitätsprüfung für die Erstellung von Labels verwenden und (4) ressourcenspezifische Modelle trainieren. Die zweite Gruppe von Artefakten demonstriert verständliche, auf Deep Learning basierende prädiktive Techniken zur Geschäftsprozessüberwachung durch (1) die Erstellung von Erklärungen mit Hilfe eines modellunabhängigen Ansatzes, (2) die Kombination von Interpretation und Erklärung auf der Grundlage von Prozessmerkmalen und (3) die Erstellung einer vollständigen Interpretation durch das Modelldesign. Teil A dieser Dissertation beinhaltet eine Zusammenfassung der Forschungserkenntnisse der in Teil B enthaltenen Artikel. Teil B besteht aus elf Forschungsartikeln, von denen neun in anerkannten akademischen Konferenzberichten veröffentlicht wurden.