title: Deep Learning for Decision Support in Process Analysis and Monitoring
title: Deep Learning zur Entscheidungsunterstützung in der Prozessanalyse- und Überwachung
Creators: name: Weinzierl, Sven
Publisher: name: Friedrich-Alexander-Universität Erlangen-Nürnberg (FAU)
Year: 0
Subjects: subject: deep learning
subject: decision support
subject: business process management
subject: process analysis
subject: process monitoring
subject: DDC Classification::0 Informatik, Informationswissenschaft, allgemeine Werke :: 00 Informatik, Wissen, Systeme :: 000 Informatik, Informationswissenschaft, allgemeine Werke

description: Organisations operate in a digital economy that is volatile and uncertain. To stay competitive in such an environment, organisations are forced to improve their business processes continuously. A business process is a collection of inter-related events, activities, and decision points that involve a number of actors and objects, which collectively lead to an outcome that is of value to at least one customer. To improve business processes, valuable insights can be acquired from process-related data, such as event logs (data produced by executing business processes). These insights can be used to provide decision support for process stakeholders that enables more efficient decision making. Consequently, the effects of decision making are improved, for example, in the form of cost reduction or revenue increase. Various data-driven business process management approaches have been developed for different tasks along the life cycle of a business process. Especially for more complex tasks (e.g. anomaly detection or the next activity prediction) and event log data (e.g. from real-life event logs with longer sequences and many events, activities, and process variants) in the process analysis and the monitoring phase, approaches based on deep learning (DL) have come to dominate traditional approaches (e.g. relying on classical machine learning or pure statistics). DL is a sub-type of machine learning that generally uses deep neural networks (DNNs) performing multi-representation learning. In doing that, multiple representations (that is, a hierarchy of representations with increasing abstraction levels) are extracted from the single view of data. Thus, DL-based approaches are good at finding the intricate structure in more complex event log data. In contrast, traditional approaches may not reveal this structure the same way, and parts remain uncovered in such data. However, current DL-based process analysis and monitoring techniques are rarely adopted for decision support by process stakeholders because of three reasons. First, even though current DL-based techniques can dominate over traditional approaches in terms of accuracy, it is still far from perfect. As a consequence, decision support can be misleading. Second, current DL-based techniques employ DNN models that are not explainable because of their complex internal structure. Thus, decision support only comprises the final result and not the reason that led to it. Third, current DL-based techniques can have limited effectiveness as they are not or only to a certain degree aligned with the business goals of process stakeholders. As a result, decision support can either have no or little utility for process stakeholders. This doctoral thesis adopts a design science research approach to develop nine information technology (IT) artefacts for DL-based decision support in process analysis and monitoring. The first three IT artefacts demonstrate how to improve the accuracy of DL-based techniques for process analysis and monitoring by (1) incorporating context data, (2) representing process data in a graph-like structure, and (3) using neural networks with time-aware long short-term memory (LSTM) cells. The next three IT artefacts demonstrate how to make DL-based techniques for process analysis and monitoring explainable by (1) designing a graph neural network model from which explanations can be directly extracted, (2) generating explanations for outputs of an LSTM-based DNN model using a layer-wise relevance propagation approach, and (3) presenting explanations in a comprehensible way via relevance-value-augmented processes models to process stakeholders. The last three IT artefacts demonstrate how to improve the effectiveness of DL-based techniques for process analysis and monitoring by (1) using meaningful deviation labels determined with a declarative conformance checking approach, (2) designing a DL-based technique for detecting workarounds, and (3) transforming raw outputs of an LSTM-based DNN model into recommendations. Part A of this doctoral thesis summarises the research of the articles included in Part B. Part B includes 11 research articles. 10 of these articles have been published in recognised academic journals and conference proceedings.
description: Unternehmen agieren in einer digitalen Wirtschaft, die unbeständig und unsicher ist. Um in einer solchen Umgebung wettbewerbsfähig zu bleiben, sind die Unternehmen gezwungen, ihre Geschäftsprozesse kontinuierlich zu verbessern. Ein Geschäftsprozess ist eine Menge von miteinander verbundenen Ereignissen, Aktivitäten und Entscheidungspunkten, an denen eine Reihe von Akteuren und Objekten beteiligt sind. Gemeinsam führen diese Elemente zu einem Ergebnis, das für mindestens einen Kunden von Wert ist. Um Geschäftsprozesse zu verbessern, können wertvolle Erkenntnisse aus prozessbezogenen Daten gewonnen werden, z. B. aus Ereignisprotokollen (Daten, die bei der Ausführung von Geschäftsprozessen entstehen). Diese Erkenntnisse können genutzt werden, um den Prozessbeteiligten eine Entscheidungsunterstützung bereitzustellen, die eine effizientere Entscheidungsfindung ermöglicht. Folglich werden die Auswirkungen der Entscheidungsfindung verbessert, z. B. in Form von Kostensenkungen oder Umsatzsteigerungen. Für unterschiedliche Aufgaben entlang des Lebenszyklus eines Geschäftsprozesses wurden verschiedene datengetriebene Geschäftsprozessmanagementansätze entwickelt. Insbesondere für komplexere Aufgaben (z. B. die Anomalieerkennung oder die Vorhersage der nächsten Aktivität) und Ereignisprotokolldaten (z. B. von realen Ereignisprotokollen mit längeren Sequenzen und vielen Ereignissen, Aktivitäten und Prozessvarianten) in der Prozessanalyse und der Überwachungsphase haben sich Ansätze, die auf Deep Learning (DL) basieren, gegenüber traditionellen Ansätzen (z. B. auf Basis von klassischem Machine Learning oder reiner Statistik) durchgesetzt. DL ist eine Unterart des Machine Learning, bei der im Allgemeinen Deep Neural Networks (DNNs) verwendet werden, die das Lernen mehrerer Repräsentationen durchführen. Dabei werden mehrere Repräsentationen aus einer einzigen Datensicht extrahiert. Daher sind DL-basierte Ansätze gut geeignet, um die komplizierte Struktur in komplexeren Ereignisprotokolldaten zu finden. Im Gegensatz dazu kann es sein, dass traditionelle Ansätze diese Struktur nicht auf die gleiche Weise aufdecken und Teile in solchen Daten unentdeckt bleiben. Die derzeitigen DL-basierten Techniken zur Prozessanalyse und -überwachung werden jedoch aufgrund von drei Gründen nur selten von Prozessbeteiligten für die Entscheidungsunterstützung eingesetzt. Erstens, auch wenn die derzeitigen DL-basierten Techniken die traditionellen Ansätze in Bezug auf die Genauigkeit übertreffen können, ist diese noch lange nicht perfekt. Infolgedessen kann die Entscheidungsunterstützung irreführend sein. Zweitens, verwenden die derzeitigen DL-basierten Techniken DNN-Modelle, die aufgrund ihrer komplexen internen Struktur nicht erklärbar sind. Daher umfasst die Entscheidungsunterstützung nur das endgültige Ergebnis und nicht die Gründe, die zu diesem geführt haben. Drittens, können aktuelle DL-basierte Techniken nur begrenzt wirksam sein, da diese nicht oder nur bis zu einem gewissen Grad auf die Geschäftsziele der Prozessbeteiligten abgestimmt sind. Infolgedessen kann die Entscheidungsunterstützung für die Prozessbeteiligten entweder keinen oder nur einen geringen Nutzen haben. In dieser Dissertation werden mit Hilfe eines Design Science Research Ansatzes neun Informationstechnologie (IT)-Artefakte zur DL-basierten Entscheidungsunterstützung in der Prozessanalyse und -überwachung entwickelt. Die ersten drei IT-Artefakte demonstrieren, wie die Genauigkeit DL-basierter Techniken für die Prozessanalyse und -überwachung durch (1) die Einbeziehung von Kontextdaten, (2) die Darstellung von Prozessdaten in einer graphenähnlichen Struktur und (3) die Verwendung neuronaler Netze mit zeitbewussten Long Short-Term Memory (LSTM)-Zellen verbessert werden kann. Die darauffolgenden drei IT-Artefakte demonstrieren, wie DL-basierte Techniken für die Prozessanalyse und -überwachung erklärbar gemacht werden können, (1) indem ein Graph Neural Network Modell entworfen wird, aus dem Erklärungen direkt extrahiert werden können, (2) indem Erklärungen für die Ausgaben eines LSTM-basierten DNN-Modells unter Verwendung eines Layer-wise Relevance Propagation Ansatzes generiert werden und (3) indem Erklärungen auf verständliche Weise über relevanzwerterweiterte Prozessmodelle für Prozessbeteiligte präsentiert werden. Die letzten drei IT-Artefakte demonstrieren, wie die Effektivität DL-basierter Techniken für die Prozessanalyse und -überwachung durch (1) die Nutzung aussagekräftiger Abweichungsannotationen, die mit Hilfe eines deklarativen Konformitätsprüfungsansatzes bestimmt werden, (2) die Gestaltung einer DL-basierten Technik zur Erkennung von Workarounds und (3) die Umwandlung von direkten Ausgaben eines LSTM-basierten Modells in Empfehlungen verbessert werden kann. Teil A dieser Dissertation fasst die Forschungsergebnisse der in Teil B enthaltenen Artikel zusammen. Teil B umfasst 11 Artikel, wovon 10 in anerkannten wissenschaftlichen Fachzeitschriften und Konferenzberichten veröffentlicht wurden.