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Predicting Deadline Transgressions Using Event Logs

机译：使用事件日志预测截止时间违规

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摘要

Effective risk management is crucial for any organisation. One of its key steps is risk identification, but few tools exist to support this process. Here we present a method for the automatic discovery of a particular type of process-related risk, the danger of deadline transgressions or overruns, based on the analysis of event logs. We define a set of time-related process risk indicators, i.e., patterns observable in event logs that highlight the likelihood of an overrun, and then show how instances of these patterns can be identified automatically using statistical principles. To demonstrate its feasibility, the approach has been implemented as a plug-in module to the process mining framework ProM and tested using an event log from a Dutch financial institution.
机译：有效的风险管理对任何组织都至关重要。它的关键步骤之一是风险识别，但是很少有工具可以支持此过程。在这里，我们根据事件日志的分析，提出了一种自动发现特定类型的过程相关风险，期限违规或超限危险的方法。我们定义了一组与时间相关的过程风险指标，即在事件日志中可观察到的模式，以突出显示发生超支的可能性，然后显示如何使用统计原理自动识别这些模式的实例。为了证明其可行性，该方法已作为流程挖掘框架ProM的插件模块实施，并使用了来自荷兰金融机构的事件日志进行了测试。

著录项

  • 来源
  • 会议地点 Tallinn(EE)
  • 作者

    Anastasiia Pika; Wil M.P. van der Aalst; Colin J. Fidge; Arthur H.M. ter Hofstede; Moe T. Wynn;

  • 作者单位

    Queensland University of Technology, Brisbane, Australia;

    Eindhoven University of Technology, Eindhoven, The Netherlands,Queensland University of Technology, Brisbane, Australia;

    Queensland University of Technology, Brisbane, Australia;

    Queensland University of Technology, Brisbane, Australia,Eindhoven University of Technology, Eindhoven, The Netherlands;

    Queensland University of Technology, Brisbane, Australia;

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