Título : Extending predictive process monitoring for collaborative processes
Autor(es) : Calegari, Daniel
Delgado, Andrea
Fecha de publicación : 2024
Tipo de publicación: Documento de conferencia
Versión: Publicado
Publicado en: 3rd Workshop on Collaboration Mining for Distributed Systems (CoMinDS) in 6th International Conference on Process Mining (ICPM), Copenhague, Dinamarca, 14 al 18 de Octubre, 2024
Areas del conocimiento : Ciencias Naturales y Exactas
Ciencias de la Computación e Información
Ciencias de la Computación
Otros descriptores : Process mining
Inter-organizational collaborative processes
Predictive process monitoring
Resumen : Process mining on business process execution data has focused primarily on orchestration-type processes performed in a single organization (intra-organizational). Collaborative (inter-organizational) processes, unlike those of orchestration type, expand several organizations (for example, in e-Government), adding complexity and various challenges both for their implementation and for their discovery, prediction, and analysis of their execution. Predictive process monitoring is based on exploiting execution data from past instances to predict the execution of current cases. It is possible to make predictions on the next activity and remaining time, among others, to anticipate possible deviations, violations, and delays in the processes to take preventive measures (e.g., re-allocation of resources). In this work, we propose an extension for collaborative processes of traditional process prediction, considering particularities of this type of process, which add information of interest in this context, for example, the next activity of which participant or the following message to be exchanged between two participants.
URI / Handle: https://hdl.handle.net/20.500.12381/3704
Recursos relacionados en REDI: https://hdl.handle.net/20.500.12381/3700
https://hdl.handle.net/20.500.12381/3701
https://hdl.handle.net/20.500.12381/3702
https://hdl.handle.net/20.500.12381/3703
DOI: https://doi.org/10.48550/arXiv.2409.09212
Institución responsable del proyecto: Universidad de la República. Facultad de Ingeniería. Instituto de Computación
Financiadores: Agencia Nacional de Investigación e Innovación
Identificador ANII: FMV_1_2021_1_167483
Nivel de Acceso: Acceso abierto
Licencia CC: Reconocimiento 4.0 Internacional. (CC BY)
Aparece en las colecciones: Publicaciones de ANII

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