&quot;Object-centric process mining: data extraction, process discovery, and conformance checking&quot;

Berti, Alessandro; van der Aalst, Wil M. P.; Montali, Marco

doi:10.18154/RWTH-2025-05897

"Object-centric process mining: data extraction, process discovery, and conformance checking"

Berti, Alessandro^RWTH*

2025

Verantwortlichkeitsangabevorgelegt von M. Sc. Alessandro Berti

ImpressumAachen : RWTH Aachen University 2025

Umfang1 Online-Ressource : Illustrationen

Dissertation, RWTH Aachen University, 2025

Veröffentlicht auf dem Publikationsserver der RWTH Aachen University

Genehmigende Fakultät
Fak01

Hauptberichter/Gutachter
van der Aalst, Wil M. P. (Thesis advisor)^RWTH* ; Montali, Marco (Thesis advisor)

Tag der mündlichen Prüfung/Habilitation
2025-07-02

Online
DOI: 10.18154/RWTH-2025-05897
URL: https://publications.rwth-aachen.de/record/1014107/files/1014107.pdf

Einrichtungen

Thematische Einordnung (Klassifikation)
DDC: 004

Kurzfassung
Diese Arbeit untersucht das Gebiet des objektzentrierten Process Mining (OCPM), eines neuartigen Ansatzes im Bereich des Process Mining, der die Einschränkungen herkömmlicher Methoden überwindet, indem er sich auf die Interaktionen mehrerer an Geschäftsprozessen beteiligter Objekte konzentriert. Im Gegensatz zum konventionellen Process Mining, das hauptsächlich Ereignissequenzen pro Fall betrachtet, berücksichtigt das OCPM komplexe Beziehungen und Interaktionen zwischen verschiedenen Arten von Objekten (z. B. Bestellungen, Rechnungen, Lieferungen), die an den Prozessen beteiligt sind. Ziel dieser Forschung ist es, die theoretischen Grundlagen des OCPM zu erweitern, Methoden zur effektiven Analyse objektzentrierter Ereignisprotokolle (OCELs) zu entwickeln und diese Methoden auf reale Daten anzuwenden, um Erkenntnisse über komplexe Prozessverhalten zu gewinnen. Zunächst wird ein umfassendes Verständnis des aktuellen Stands im Process Mining geschaffen, indem Lücken und Herausforderungen bei der Analyse moderner, komplexer Geschäftsprozesse mit mehreren interagierenden Einheiten identifiziert werden. Anschließend wird ein Rahmenwerk für OCPM vorgestellt, das die Extraktion, Modellierung und Analyse objektzentrierter Ereignisprotokolle (OCELs) umfasst. Entscheidend für dieses Rahmenwerk ist die Entwicklung von Techniken zur Entdeckung objektzentrierter Prozessmodelle, die das Verhalten mehrerer interagierender Objekte in Geschäftsprozessen akkurat abbilden. Es werden detailliert Verfahren zur Extraktion von OCELs aus relationalen Datenbanken beschrieben, wobei Herausforderungen wie Datengranularität und Schemakomplexität behandelt werden. Darüber hinaus werden Techniken zur Vorverarbeitung der Daten erläutert, um die Qualität und Relevanz der Ereignisprotokolle für die Prozessentdeckung und -analyse sicherzustellen. Durch empirische Untersuchungen wird das OCPM-Rahmenwerk in mehreren Fallstudien angewendet und dessen Wirksamkeit demonstriert, insbesondere bei der Aufdeckung von Einsichten in Prozessverhalten, die mit traditionellen Process-Mining-Methoden nicht erkennbar sind. Diese Fallstudien umfassen verschiedene Prozesse und verdeutlichen die Vielseitigkeit und Anwendbarkeit von OCPM bei der Analyse komplexer, mehrgliedriger Geschäftsprozesse. Die Arbeit schließt mit einer Diskussion der Implikationen der Ergebnisse für das Gebiet des Process Mining und hebt das Potenzial des OCPM hervor, das Verständnis komplexer Prozesse in unterschiedlichen Domänen zu fördern. Zudem werden offene Forschungsfragen und zukünftige Arbeitsrichtungen aufgezeigt, wobei insbesondere auf die Notwendigkeit hingewiesen wird, Methoden, Werkzeuge und Techniken weiterzuentwickeln, um das Potenzial des OCPM vollständig auszuschöpfen. Zusammenfassend leistet diese Arbeit einen Beitrag zur Weiterentwicklung des Process Mining, indem sie einen objektzentrierten Ansatz vorschlägt und validiert, der die Analyse komplexer Interaktionen mehrerer Objekte in Geschäftsprozessen ermöglicht und neue Perspektiven sowie Werkzeuge für Forscher und Praktiker auf diesem Gebiet bereitstellt.

This thesis explores the domain of Object-Centric Process Mining (OCPM), a novel approach within the field of process mining that addresses the limitations of traditional methods by focusing on the interactions among multiple objects involved in business processes. Unlike conventional process mining, which primarily considers sequences of events per case, OCPM considers the complex relationships and interactions between different types of objects (e.g., orders, invoices, deliveries) that participate in processes. This research aims to extend the theoretical foundations of OCPM, develop methodologies for effectively mining Object-Centric Event Logs (OCELs), and apply these methodologies to real-world data to gain insights into complex process behaviors. We start by establishing a comprehensive understanding of the current state of process mining, identifying gaps and challenges in analyzing modern, complex business processes that involve multiple interacting entities. We then propose a framework for OCPM that includes the extraction, modeling, and analysis of Object-Centric Event Logs (OCELs). Key to this framework is the development of techniques for discovering object-centric process models that accurately represent the behavior of multiple interacting objects in business processes. We detail the approach for extracting OCELs from relational databases, addressing challenges such as data granularity and schema complexity. We also describe techniques for preprocessing data, ensuring the quality and relevance of the event logs for process discovery and analysis. Through empirical studies, we apply the OCPM framework to several case studies, demonstrating its effectiveness in uncovering insights into process behaviors that are not observable with traditional process mining techniques. These case studies span various processes, showcasing the versatility and applicability of OCPM in analyzing complex, multi-entity business processes. The thesis concludes with a discussion of the implications of our findings for the field of process mining, highlighting the potential of OCPM to advance the understanding of complex processes in various domains. It also identifies open research questions and directions for future work, emphasizing the need for further development of methodologies, tools, and techniques to fully realize the potential of OCPM. In sum, this thesis contributes to the advancement of process mining by proposing and validating an object-centric approach that enables the analysis of complex interactions among multiple objects in business processes, offering new perspectives and tools for researchers and practitioners in the field.

OpenAccess:
PDF
(additional files)