JP5565202B2 - Process instance processing method and apparatus - Google Patents

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Description

本技術は、業務プロセス分析のための技術に関する。   The present technology relates to a technology for business process analysis.

業務システムに改変を加えず、業務実行に不要な負荷を与えることなく、業務システムのデータベースのバックアップデータや業務ログデータ等を用いて業務プロセスを分析するための技術が存在している。具体的には、データベースから、1つのイベントID(すなわちイベントの識別子)を共通して有するレコード群、又は複数の関連するイベントIDのうち少なくともいずれかを含むレコード群を抽出する。そして、抽出されたレコード群中の各レコードに含まれるタイムスタンプ(時刻データ)で各レコードを時系列に並べることによって、特定の案件のイベントを時系列に並べたプロセスインスタンスが生成される。   There is a technique for analyzing a business process using backup data of a business system database, business log data, or the like without modifying the business system and giving unnecessary load on business execution. Specifically, a record group having one event ID (that is, an event identifier) in common or a record group including at least one of a plurality of related event IDs is extracted from the database. Then, by arranging the records in time series with the time stamp (time data) included in each record in the extracted record group, a process instance in which events of a specific matter are arranged in time series is generated.

また、データベースに格納されているレコードを分析して、典型的な業務フローである主要フローと例外的な業務フローである例外フローとを区別して表示するような技術も存在している。具体的には、出現するイベントの種類が同一であり且つ当該イベントの出現順番が同一であるプロセスインスタンスのグループをフロー種とすると、複数のフロー種のうち、所属するプロセスインスタンスの出現頻度が閾値を超えていれば、当該プロセスインスタンスのフロー種を主要フローと判定する。一方、所属するプロセスインスタンスの出現頻度が閾値以下であれば、当該プロセスインスタンスのフロー種は例外フローと判定する。   There is also a technique for analyzing records stored in a database and distinguishing and displaying a main flow that is a typical business flow and an exceptional flow that is an exceptional business flow. Specifically, when a process instance group having the same event type and the same event appearance order is defined as a flow type, the appearance frequency of the process instance to which the process instance belongs is a threshold value. If it exceeds, the flow type of the process instance is determined as the main flow. On the other hand, if the appearance frequency of the process instance to which it belongs is less than or equal to the threshold value, the flow type of the process instance is determined as an exceptional flow.

このような技術を用いることで、実際に運用中の業務システムのデータから、現状の業務プロセスの遂行実態を業務フロー図(単にフロー図とも呼ぶ)として可視化することが可能となり、業務プロセスの問題点等の分析が容易となる。   By using such technology, it is possible to visualize the actual execution status of current business processes as business flow diagrams (also called simply flow diagrams) from the data of business systems that are actually in operation. Analysis of points etc. becomes easy.

特開2008−27072号公報JP 2008-27072 A WO2007/132547号公報WO2007 / 132547 WO2009/104276号公報WO2009 / 104276

上で述べた技術によれば、業務システムにおいて収集されてデータベースに登録されたイベントから業務フローは得られるが、この業務フローと、実際に業務を遂行する人間側から見た業務フローとは一対一で対応しているわけではない。業務プロセスの改善を行う場合などでは、データベースから自動的に生成された業務フローと、実際に業務を遂行する人間側から見た業務フローとの対応付けを行うことが有効である。しかし、両者の業務フローに含まれるイベント(ノードとも呼ぶ)の数が合わない、構造が異なっているといった理由から、精度良く対応付けを行うことが難しい場合がある。   According to the technology described above, the business flow can be obtained from the events collected in the business system and registered in the database, but this business flow and the business flow seen from the human side actually performing the business are a pair. There is no one-to-one correspondence. When business processes are improved, it is effective to associate a business flow automatically generated from a database with a business flow viewed from the side of a person who actually performs the business. However, there are cases where it is difficult to accurately associate events because the number of events (also referred to as nodes) included in both business flows does not match or the structures are different.

従って、本技術の目的は、一側面では、データベースから自動的に生成された業務フローを表すフロー図と実際に業務を遂行する人間側から見た業務フローを表すワークフロー図との対応付けを容易にするための技術を提供することである。   Accordingly, an object of the present technology is, in one aspect, to easily associate a flow diagram representing a business flow automatically generated from a database with a workflow diagram representing a business flow viewed from a human side who actually performs the business. Is to provide technology for

本プロセスインスタンス処理方法は、(A)特定の案件について複数のイベントが時系列に並べられた複数のプロセスインスタンスのデータを格納するプロセスインスタンス格納部に格納されているプロセスインスタンスに含まれるイベントの間の遷移であるイベント間遷移から抽出条件に従って該当するイベント間遷移を抽出し、イベント間遷移リスト格納部に格納する第1ステップと、(B)プロセスインスタンス格納部に格納されている複数のプロセスインスタンスのデータに含まれる複数のイベントの時刻データを用いて、イベント間遷移リスト格納部に格納されている各イベント間遷移について、プロセスインスタンス格納部に格納されている複数のプロセスインスタンスのうち当該イベント間遷移を含むプロセスインスタンスにおける遷移時間を算出し、データ格納部に格納する第2ステップと、(C)イベント間遷移リスト格納部に格納されている各イベント間遷移について、データ格納部に格納されている遷移時間の統計量を算出し、当該統計量がイベント間遷移に係る業務がコンピュータにより実行されたことを表す判定条件を満たしているか判定し、当該判定条件を満たしているイベント間遷移についてのデータをコンピュータ実行イベント間遷移リスト格納部に格納する第3ステップと、(D)コンピュータ実行イベント間遷移リスト格納部に格納されているイベント間遷移を含み且つプロセスインスタンス格納部に格納されているプロセスインスタンスについて、イベント数を減少させる所定のルールに従った修正を行い、修正後のプロセスインスタンスのデータを、修正後プロセスインスタンス格納部に格納する第4ステップとを含む。   In this process instance processing method, (A) between events included in a process instance stored in a process instance storage unit that stores data of a plurality of process instances in which a plurality of events are arranged in time series for a specific matter A first step of extracting a transition between corresponding events from the transition between events that is a transition of the above according to the extraction condition, and storing the transition in the transition list storage section between events, and (B) a plurality of process instances stored in the process instance storage section For each transition between events stored in the inter-event transition list storage using the time data of multiple events included in the data, between the events among the multiple process instances stored in the process instance storage To process instance containing transition The transition time stored in the data storage unit for the second step of calculating the transition time and storing in the data storage unit, and (C) the transition between events stored in the inter-event transition list storage unit The amount of statistics is calculated, it is determined whether the statistic satisfies the determination condition indicating that the task related to the transition between events is executed by the computer, and the data about the transition between events satisfying the determination condition is used as the computer execution event. The number of events for the process instance that includes the third step stored in the inter-transition list storage unit and (D) the inter-event transition stored in the computer-execution event transition list storage unit and stored in the process instance storage unit Process instance after correction according to the predetermined rule to reduce Data, and a fourth step of storing the corrected process instance storage.

データベースから自動的に生成された業務フローを表すフロー図と実際に業務を遂行する人間側から見た業務フローを表すワークフロー図との対応付けが容易になる。   It becomes easy to associate a flow diagram representing a business flow automatically generated from a database with a workflow diagram representing a business flow viewed from a human side who actually performs the business.

図1は、実施の形態に係るシステムの概要を示す図である。FIG. 1 is a diagram illustrating an overview of a system according to an embodiment. 図2は、プロセスインスタンスの例を示す図である。FIG. 2 is a diagram illustrating an example of a process instance. 図3は、プロセスインスタンス格納部に格納されるデータの一例を示す図である。FIG. 3 is a diagram illustrating an example of data stored in the process instance storage unit. 図4は、フロー種について説明するための図である。FIG. 4 is a diagram for explaining the flow type. 図5は、主要フローと例外フローとを説明するための図である。FIG. 5 is a diagram for explaining the main flow and the exception flow. 図6は、主要フローと例外フローとを説明するための図である。FIG. 6 is a diagram for explaining the main flow and the exception flow. 図7は、イベント間遷移判定部の機能ブロック図である。FIG. 7 is a functional block diagram of the inter-event transition determination unit. 図8は、本実施の形態におけるメインの処理フローを示す図である。FIG. 8 is a diagram showing a main processing flow in the present embodiment. 図9は、解析処理の処理フローを示す図である。FIG. 9 is a diagram illustrating a processing flow of analysis processing. 図10は、プロセスインスタンス選別処理の処理フローを示す図である。FIG. 10 is a diagram illustrating a process flow of the process instance selection process. 図11は、第1イベント間遷移抽出処理の処理フローを示す図である。FIG. 11 is a diagram illustrating a process flow of the first inter-event transition extraction process. 図12は、第1イベント間遷移抽出処理において生成されるイベント間遷移リストの一例を示す図である。FIG. 12 is a diagram illustrating an example of an inter-event transition list generated in the first inter-event transition extraction process. 図13は、第1判定処理の処理フローを示す図である。FIG. 13 is a diagram illustrating a processing flow of the first determination processing. 図14は、第1判定処理において生成される判定表の一例を示す図である。FIG. 14 is a diagram illustrating an example of a determination table generated in the first determination process. 図15は、第2イベント間遷移抽出処理の処理フローを示す図である。FIG. 15 is a diagram illustrating a process flow of the second inter-event transition extraction process. 図16は、第2イベント間遷移抽出処理において生成されるイベント間遷移リストの一例を示す図である。FIG. 16 is a diagram illustrating an example of an inter-event transition list generated in the second inter-event transition extraction process. 図17は、第2イベント間遷移抽出処理の処理フローを示す図である。FIG. 17 is a diagram illustrating a process flow of the second inter-event transition extraction process. 図18は、第2判定処理の処理フローを示す図である。FIG. 18 is a diagram illustrating a process flow of the second determination process. 図19は、第2判定処理において生成される判定表の一例を示す図である。FIG. 19 is a diagram illustrating an example of a determination table generated in the second determination process. 図20は、修正処理の処理フローを示す図である。FIG. 20 is a diagram illustrating a processing flow of correction processing. 図21は、修正処理において生成されるリストの一例を示す図である。FIG. 21 is a diagram illustrating an example of a list generated in the correction process. 図22は、修正処理の処理フローを示す図である。FIG. 22 is a diagram illustrating a processing flow of correction processing. 図23は、修正処理において用いられるルールを説明するための図である。FIG. 23 is a diagram for explaining the rules used in the correction process. 図24は、修正処理において用いられるルールを説明するための図である。FIG. 24 is a diagram for explaining the rules used in the correction process. 図25は、ワークフロー図格納部に格納されるデータの一例を示す図である。FIG. 25 is a diagram illustrating an example of data stored in the workflow diagram storage unit. 図26は、プロセスインスタンスから得られるフロー図の一例を示す図である。FIG. 26 is a diagram illustrating an example of a flowchart obtained from a process instance. 図27は、対応付け処理における表示例を示す図である。FIG. 27 is a diagram illustrating a display example in the association processing. 図28は、対応付け処理における他の表示例を示す図である。FIG. 28 is a diagram illustrating another display example in the association processing. 図29は、コンピュータの機能ブロック図である。FIG. 29 is a functional block diagram of a computer.

図1に、本技術の実施の形態に係るシステムの概要を示す。解析対象の業務システム200には各種データベース(DB)が含まれており、当該DBに格納されているデータを用いて業務プロセスの分析を行う業務プロセス分析装置100が、LAN(Local Area Network)などのネットワークを介して接続されている。業務プロセス分析装置100は、プロセスインスタンス生成部110と、プロセスインスタンス格納部120と、表示処理部130と、イベント間遷移判定部140と、選別条件格納部150と、修正後プロセスインスタンス格納部160と、対応付け処理部170と、ワークフロー図格納部190と、出力部180とを有する。   FIG. 1 shows an overview of a system according to an embodiment of the present technology. The business system 200 to be analyzed includes various databases (DB), and the business process analysis apparatus 100 that analyzes business processes using data stored in the DB includes a LAN (Local Area Network) or the like. Connected via a network. The business process analysis apparatus 100 includes a process instance generation unit 110, a process instance storage unit 120, a display processing unit 130, an inter-event transition determination unit 140, a selection condition storage unit 150, a corrected process instance storage unit 160, , An association processing unit 170, a workflow diagram storage unit 190, and an output unit 180.

プロセスインスタンス生成部110は、解析対象の業務システム200の各種DB又はそのレプリカに格納されているデータを用いて、プロセスインスタンスを生成し、そのデータをプロセスインスタンス格納部120に格納する。プロセスインスタンスの生成方法は、例えば背景技術で述べたように既に知られている方法であるから、ここでは詳しく述べない。   The process instance generation unit 110 generates a process instance using data stored in various DBs of the business system 200 to be analyzed or a replica thereof, and stores the data in the process instance storage unit 120. The process instance generation method is a method already known as described in the background art, for example, and thus will not be described in detail here.

プロセスインスタンスは、模式的に書けば、例えば図2に示すようなデータである。図2(a)乃至(d)は、各々プロセスインスタンスの例を示している。プロセスインスタンスは、特定の案件について発生した複数のイベント(受注、生産、手配、配送など)をそのイベントの発生時刻(実際には記録時刻)で時系列に並べたものである。なお、プロセスインスタンスの先頭に、初期状態を表す「Initial State」を付加したり、プロセスインスタンスの末尾に、終了状態を表す「Final State」を付加する場合もある。   The process instance is, for example, data as shown in FIG. 2A to 2D each show an example of a process instance. A process instance is a sequence of a plurality of events (orders received, production, arrangement, delivery, etc.) that occur for a specific matter, in chronological order at the time of occurrence of the event (actually the recording time). In some cases, “Initial State” indicating the initial state is added to the head of the process instance, or “Final State” indicating the end state is added to the end of the process instance.

図2の例では、イベント名が1段目に示されており、イベント発生時刻が2段目に示されている。さらに、特定の案件に係るイベントであるか否かを判断するために用いられた識別子(ID)が、3段目及び4段目に示されている。例えば図2(a)のプロセスインスタンスであれば、JT01とTH01、TH02及びTH03とが関連するIDとして特定されて、これらのIDを含むデータベースのレコードが、特定の案件に係るイベントとして特定されている。   In the example of FIG. 2, the event name is shown in the first row, and the event occurrence time is shown in the second row. Furthermore, identifiers (ID) used for determining whether the event is related to a specific case are shown in the third and fourth stages. For example, in the case of the process instance in FIG. 2A, JT01 and TH01, TH02, and TH03 are specified as related IDs, and a database record including these IDs is specified as an event related to a specific matter. Yes.

なお、上で述べたようにイベントはデータベースのレコードに対応しており、例えば図3に示すように、データベースには、図2に示した属性以外のデータも含まれている。図3の第1レコードは、図2(a)の2番目のイベントに対応するレコードを示しており、この例では、日時、生産番号、受注番号については、図2(a)にもその属性値が示されている。また、この例では、イベント名「生産」は、生産DBのレコードであることに由来する。そのほか、品番及び納期については、図2(a)には示されていないが、それらの属性値は、プロセスインスタンス格納部120に格納されているものとする。   As described above, an event corresponds to a record in the database. For example, as shown in FIG. 3, the database includes data other than the attributes shown in FIG. The first record in FIG. 3 shows the record corresponding to the second event in FIG. 2A. In this example, the date / time, production number, and order number are also shown in FIG. Values are shown. In this example, the event name “production” is derived from being a record in the production DB. In addition, although the product number and the delivery date are not shown in FIG. 2A, their attribute values are stored in the process instance storage unit 120.

但し、プロセスインスタンス格納部120には、各プロセスインスタンスについて、イベント名と当該イベントの元となるデータベースのレコードへのポインタ等を格納しておき、データベースのレプリカなどを業務プロセス分析装置100に備えるようにしても良い。   However, in the process instance storage unit 120, for each process instance, an event name and a pointer to a database record that is the source of the event are stored, and a database replica or the like is provided in the business process analysis apparatus 100. Anyway.

また、表示処理部130は、ユーザからの指示などに応じて、例えばプロセスインスタンス格納部120に格納されているデータを用いて、表示すべき業務フロー等のデータを生成し、出力部180に出力する。表示処理部130は、例えば背景技術で述べたように、主要フローと例外フローとを分別するような機能を有する。この機能は、例えば、プロセスインスタンスを、出現するイベントの種類及び当該イベントの出現順番が同一であるプロセスインスタンスのグループ(フロー種と呼ぶ)に分類して、各フロー種について所属するプロセスインスタンスの数を計数する。このプロセスインスタンスの数が、所定数以上であれば主要フローと判定し、所定数未満であれば例外フローと判定する。なお、所定数は、全プロセスインスタンス数の割合などによって指定される。   Further, the display processing unit 130 generates data such as a business flow to be displayed, for example, using data stored in the process instance storage unit 120 in accordance with an instruction from the user, and outputs the generated data to the output unit 180. To do. For example, as described in the background art, the display processing unit 130 has a function of separating the main flow and the exceptional flow. For example, this function classifies process instances into groups of process instances (called flow types) in which the types of events that appear and the appearance order of the events are the same, and the number of process instances that belong to each flow type Count. If the number of process instances is a predetermined number or more, it is determined as a main flow, and if it is less than the predetermined number, it is determined as an exception flow. The predetermined number is specified by the ratio of the total number of process instances.

例えば、図4のような3種類のフロー種が存在しており、各フロー種に属するプロセスインスタンスの数が計数値として計数されている場合を考える。例えば、閾値が「3」(全体の30%)とすると、1番目のフロー種と2番目のフロー種とが主要フローとして判定され、3番目のフロー種は例外フローと判定される。表示処理部130は、例えば図5に示すように、主要フローと判定されたフロー種と例外フローとして判定されたフロー種とをそれぞれ別に表示するためのデータを生成するようにしても良い。また、主要フローのフロー種については重ね合わせてしまい、図6に示すように、2つのフローを示すような表示データを生成するようにしてもよい。なお、ユーザが主要フローとすべきフロー種を選択するようにしても良い。   For example, consider the case where there are three types of flow as shown in FIG. 4 and the number of process instances belonging to each flow type is counted as a count value. For example, if the threshold is “3” (30% of the total), the first flow type and the second flow type are determined as the main flow, and the third flow type is determined as an exceptional flow. For example, as illustrated in FIG. 5, the display processing unit 130 may generate data for separately displaying the flow type determined as the main flow and the flow type determined as the exceptional flow. Also, the flow types of the main flows may be overlapped, and display data indicating two flows may be generated as shown in FIG. Note that the user may select the flow type to be the main flow.

また、表示処理部130は、ユーザなどによって指定された属性が、同じく指定された属性値を有するようなイベントを含むプロセスインスタンスを抽出するような処理をも行う。   The display processing unit 130 also performs a process of extracting a process instance including an event in which an attribute designated by a user or the like has the designated attribute value.

表示処理部130は、以下で述べるイベント間遷移判定部140と連携する場合があり、その場合には、上で述べた主要フロー又は主要フロー及び例外フローを特定するためのデータ、ユーザが指定した属性及びその属性値のデータを、プロセスインスタンスの選別条件として選別条件格納部150に格納する。また、表示処理部130は、イベント間遷移判定部140の処理結果である修正後プロセスインスタンスのデータを格納する修正後プロセスインスタンス格納部160に格納されているデータを用いて上でも述べたような処理を行う場合もある。   The display processing unit 130 may cooperate with the inter-event transition determination unit 140 described below. In this case, the data specified for specifying the main flow or the main flow and the exception flow described above or specified by the user The attribute and the data of the attribute value are stored in the selection condition storage unit 150 as the selection condition of the process instance. In addition, the display processing unit 130 uses the data stored in the post-correction process instance storage unit 160 that stores the data of the post-correction process instance that is the processing result of the inter-event transition determination unit 140 as described above. In some cases, processing is performed.

イベント間遷移判定部140は、以下で述べるように、本実施の形態に係る主要な処理を実施し、処理結果を修正後プロセスインスタンス格納部160に格納する。なお、イベント間遷移判定部140は、その途中の処理結果についても、ユーザからの指示等に応じて出力する場合があり、その場合には出力部180に出力データを出力する。   As described below, the inter-event transition determination unit 140 performs main processing according to the present embodiment and stores the processing result in the corrected process instance storage unit 160. Note that the inter-event transition determination unit 140 may also output a process result in the middle according to an instruction from the user or the like, in which case output data is output to the output unit 180.

対応付け処理部170は、修正後プロセスインスタンス格納部160に格納されているプロセスインスタンス(又はフロー種)と、ワークフロー図格納部190に格納されているワークフロー図との対応付けを、半自動的に又はユーザからの指示に応じて実施する。対応付け処理部170は、対応付け結果を、出力部180に出力する。   The association processing unit 170 associates the process instances (or flow types) stored in the corrected process instance storage unit 160 with the workflow diagrams stored in the workflow diagram storage unit 190 semi-automatically or This is performed according to an instruction from the user. The association processing unit 170 outputs the association result to the output unit 180.

ワークフロー図格納部190は、例えば実際に業務を行っている人間側から見た業務フローを表すワークフロー図のデータを格納する。   The workflow diagram storage unit 190 stores, for example, workflow diagram data representing a business flow viewed from the side of a person who actually performs business.

出力部180は、表示処理部130、対応付け処理部170及びイベント間遷移判定部140等からの出力データを、例えば表示装置などの出力装置に出力する。   The output unit 180 outputs output data from the display processing unit 130, the association processing unit 170, the inter-event transition determination unit 140, and the like to an output device such as a display device.

次に、図7に、イベント間遷移判定部140の機能ブロック図を示す。イベント間遷移判定部140は、選別処理部141と、選別後プロセスインスタンス格納部142と、イベント間遷移抽出部143と、イベント間遷移リスト格納部144と、判定部145と、判定表格納部146と、修正部147と、ルール格納部148と、イベント間遷移時間格納部149とを有する。   Next, FIG. 7 shows a functional block diagram of the inter-event transition determination unit 140. The inter-event transition determination unit 140 includes a selection processing unit 141, a post-selection process instance storage unit 142, an inter-event transition extraction unit 143, an inter-event transition list storage unit 144, a determination unit 145, and a determination table storage unit 146. A modification unit 147, a rule storage unit 148, and an inter-event transition time storage unit 149.

選別処理部141は、選別条件格納部150に格納されている選別条件などに従って、プロセスインスタンス格納部120に格納されているプロセスインスタンスを選別して、選別後プロセスインスタンス格納部142に格納する。イベント間遷移抽出部143は、選別後プロセスインスタンス格納部142に格納されているプロセスインスタンスから、処理すべきイベント間遷移を抽出し、イベント間遷移リスト格納部144に格納する。判定部145は、選別後プロセスインスタンス格納部142及びイベント間遷移リスト格納部144に格納されているデータを用いて処理を行い、処理結果を判定表として判定表格納部146に格納する。なお、判定部145は、処理途中のデータを例えばイベント間遷移時間格納部149に格納する。修正部147は、選別後プロセスインスタンス格納部142(又はプロセスインスタンス格納部120)に格納されているプロセスインスタンスに対して、ルール格納部148に格納されているルールに従って処理を行い、処理結果を修正後プロセスインスタンス格納部160に格納する。   The sorting processing unit 141 sorts the process instances stored in the process instance storage unit 120 according to the sorting conditions stored in the sorting condition storage unit 150 and stores them in the post-screening process instance storage unit 142. The inter-event transition extraction unit 143 extracts the inter-event transition to be processed from the process instances stored in the post-selection process instance storage unit 142 and stores the inter-event transition list storage unit 144. The determination unit 145 performs processing using the data stored in the post-selection process instance storage unit 142 and the inter-event transition list storage unit 144, and stores the processing result as a determination table in the determination table storage unit 146. The determination unit 145 stores the data being processed in the inter-event transition time storage unit 149, for example. The correction unit 147 processes the process instances stored in the post-selection process instance storage unit 142 (or the process instance storage unit 120) according to the rules stored in the rule storage unit 148, and corrects the processing results. Stored in the post-process instance storage unit 160.

次に、図8乃至図28を用いて、イベント間遷移判定部140及び対応付け処理部170の処理内容について説明する。まず、図8に、大まかな処理の流れを示す。   Next, processing contents of the inter-event transition determination unit 140 and the association processing unit 170 will be described with reference to FIGS. First, FIG. 8 shows a rough flow of processing.

まず、イベント間遷移判定部140は、解析処理を実施する(図8:ステップS1)。この解析処理については、図9乃至図19を用いて説明する。   First, the inter-event transition determination unit 140 performs an analysis process (FIG. 8: Step S1). This analysis process will be described with reference to FIGS.

解析処理において最初に、選別処理部141は、プロセスインスタンス選別処理を実施する(図9:ステップS11)。このプロセスインスタンス選別処理については、図10を用いて説明する。   In the analysis process, first, the selection processing unit 141 performs a process instance selection process (FIG. 9: Step S11). This process instance selection process will be described with reference to FIG.

選別処理部141は、例えば事前の設定又はユーザからの指示等に応じて、選別を行うか判断する(図10:ステップS31)。例えば、メインメモリその他の記憶装置に当該選別についての設定を格納しておき、ステップS31で用いるようにしても良い。選別を行わない場合には、プロセスインスタンス格納部120に格納されている全てのプロセスインスタンスのデータを読み出して、選別後プロセスインスタンス格納部142に格納する(ステップS33)。そして元の処理に戻る。なお、データの移し替えを行うことなくイベント間遷移抽出部143、判定部145、修正部147にプロセスインスタンス格納部120からデータを読み出すように指示してもよい。   The selection processing unit 141 determines whether to perform selection in accordance with, for example, prior settings or an instruction from the user (FIG. 10: Step S31). For example, the setting for the selection may be stored in the main memory or other storage device and used in step S31. When the selection is not performed, the data of all process instances stored in the process instance storage unit 120 is read and stored in the post-selection process instance storage unit 142 (step S33). Then, the process returns to the original process. The inter-event transition extraction unit 143, the determination unit 145, and the correction unit 147 may be instructed to read data from the process instance storage unit 120 without performing data transfer.

一方、選別を行う場合には、選別処理部141は、選別条件を選別条件格納部150から読み出す(ステップS35)。選別条件は、上でも述べたように、主要フローとして選択されたフロー種のデータの場合もあれば、指定属性及びその属性値の場合もある。場合によっては、例外フローとして選択されたフロー種の場合もある。   On the other hand, when sorting is performed, the sorting processing unit 141 reads the sorting condition from the sorting condition storage unit 150 (step S35). As described above, the selection condition may be data of a flow type selected as a main flow, or may be a specified attribute and its attribute value. In some cases, the flow type is selected as an exception flow.

選別処理部141は、選別条件に合致するプロセスインスタンスをプロセスインスタンス格納部120から抽出し、選別後プロセスインスタンス格納部142に格納する(ステップS37)。フロー種が指定されていれば、そのフロー種に属するプロセスインスタンスか否かを判断する。属性及びその属性値が指定されていれば、当該属性及びその属性値が含まれるレコードについてのイベントを含むプロセスインスタンスであるか否かを判断する。そして元の処理に戻る。なお、選別後プロセスインスタンス格納部142には、プロセスインスタンスの識別子のみを格納し、その他の属性等のデータの移し替えを行うことなくイベント間遷移抽出部143、判定部145、修正部147にプロセスインスタンス格納部120から、逐次、その他の属性等のデータを読み出すように指示してもよい。   The selection processing unit 141 extracts process instances that match the selection conditions from the process instance storage unit 120 and stores them in the post-selection process instance storage unit 142 (step S37). If the flow type is specified, it is determined whether or not the process instance belongs to the flow type. If the attribute and the attribute value are specified, it is determined whether or not the process instance includes an event for the record including the attribute and the attribute value. Then, the process returns to the original process. It should be noted that only the process instance identifier is stored in the post-screening process instance storage unit 142, and the inter-event transition extraction unit 143, the determination unit 145, and the correction unit 147 perform the process without transferring data such as other attributes. The instance storage unit 120 may be instructed to sequentially read data such as other attributes.

図9の処理の説明に戻って、次に、イベント間遷移抽出部143は、フロー種毎に処理を行うという設定又はユーザからの指示がなされているか判断する(ステップS13)。フロー種毎に処理を行う場合には、ステップS15に移行する。一方、フロー種毎ではなくフロー種に依存せずに処理を行う場合にはステップS19に移行する。フロー種毎にイベント間遷移の性質が異なると考えられる場合には、フロー種毎に以下の処理を実施した方が好ましいこともある。   Returning to the description of the processing in FIG. 9, the inter-event transition extraction unit 143 next determines whether a setting for performing processing for each flow type or an instruction from the user has been made (step S <b> 13). When processing is performed for each flow type, the process proceeds to step S15. On the other hand, when processing is performed not depending on the flow type but on the flow type, the process proceeds to step S19. When it is considered that the nature of transition between events is different for each flow type, it may be preferable to perform the following processing for each flow type.

フロー種毎に処理を行う場合には、イベント間遷移抽出部143は、第1イベント間遷移抽出処理を実施する(ステップS15)。この第1イベント間遷移抽出処理については、図11及び図12を用いて説明する。   When the process is performed for each flow type, the inter-event transition extraction unit 143 performs a first inter-event transition extraction process (step S15). The first inter-event transition extraction process will be described with reference to FIGS.

イベント間遷移抽出部143は、選別後プロセスインスタンス格納部142に格納されているプロセスインスタンスからフロー種を抽出し、フロー種のデータを例えばメインメモリなどの記憶装置に格納する(図11:ステップS41)。例えば、プロセスインスタンスをフロー種毎に分類する処理を実施すれば、フロー種を抽出できる。このステップでは計数値は計数されないが、図4に示すようなデータが得られる。そして、イベント間遷移抽出部143は、抽出されたフロー種のうち未処理のフロー種を特定する(ステップS43)。また、イベント間遷移抽出部143は、特定されたフロー種におけるイベント間遷移を特定し、イベント間遷移リスト格納部144に格納する(ステップS45)。図4の1行目のフロー種の場合には、「Initial State」及び「Final State」を除き、「契約−伝票作成」「伝票作成−請求」「請求−回収」「回収−回収」「回収−契約満了」といったようにイベント間の遷移を切り出す。   The inter-event transition extraction unit 143 extracts the flow type from the process instance stored in the post-screening process instance storage unit 142, and stores the flow type data in a storage device such as a main memory (FIG. 11: Step S41). ). For example, if a process for classifying process instances for each flow type is performed, the flow type can be extracted. In this step, the count value is not counted, but data as shown in FIG. 4 is obtained. Then, the inter-event transition extraction unit 143 identifies an unprocessed flow type among the extracted flow types (step S43). Further, the inter-event transition extraction unit 143 identifies the inter-event transition in the identified flow type and stores it in the inter-event transition list storage unit 144 (Step S45). In the case of the flow type in the first line in FIG. 4, except for “Initial State” and “Final State”, “contract-slip creation” “slip creation-billing” “billing-collection” “collection-collection” “collection” -Cut out transitions between events, such as “expiration of contract”.

例えば、図12に示すようなイベント間遷移リストを生成する。図12の例では、フロー種毎に、特定されたイベント間遷移が登録されるようになっている。   For example, an inter-event transition list as shown in FIG. 12 is generated. In the example of FIG. 12, the specified transition between events is registered for each flow type.

その後、イベント間遷移抽出部143は、ステップS41で特定された全てのフロー種について処理したか判断する(ステップS47)。未処理のフロー種が存在する場合には、ステップS43に戻る。   Thereafter, the inter-event transition extraction unit 143 determines whether all the flow types specified in step S41 have been processed (step S47). If there is an unprocessed flow type, the process returns to step S43.

このようにすれば、フロー種毎に、出現するイベント間遷移が特定されるようになる。   In this way, the transition between events that appears appears for each flow type.

図9の処理の説明に戻って、判定部145は、イベント間遷移リスト格納部144に格納されているイベント間遷移リストを用いて第1判定処理を実施する(ステップS17)。第1判定処理については、図13及び図14を用いて説明する。   Returning to the description of the processing in FIG. 9, the determination unit 145 performs the first determination process using the inter-event transition list stored in the inter-event transition list storage unit 144 (step S <b> 17). The first determination process will be described with reference to FIGS. 13 and 14.

まず、判定部145は、イベント間遷移リストにおける未処理のフロー種を特定する(図13:ステップS51)。また、判定部145は、特定されたフロー種についての未処理のイベント間遷移を特定する(ステップS53)。   First, the determination unit 145 identifies an unprocessed flow type in the inter-event transition list (FIG. 13: step S51). In addition, the determination unit 145 identifies an unprocessed inter-event transition for the identified flow type (step S53).

そして、判定部145は、特定されたイベント間遷移の遷移時間を、処理対象のフロー種に属するプロセスインスタンスについて算出し、イベント間遷移時間格納部149に格納する(ステップS55)。選別後プロセスインスタンス格納部142には、プロセスインスタンスに含まれるイベントの発生時刻が格納されているので、後のイベントの発生時刻−前のイベントの発生時刻で遷移時間を算出する。該当プロセスインスタンスが複数あれば、それら全てについて計算を行う。   Then, the determination unit 145 calculates the transition time of the specified inter-event transition for the process instance belonging to the flow type to be processed, and stores it in the inter-event transition time storage unit 149 (step S55). Since the generation time of the event included in the process instance is stored in the post-selection process instance storage unit 142, the transition time is calculated from the generation time of the subsequent event−the generation time of the previous event. If there are multiple corresponding process instances, all of them are calculated.

その後、判定部145は、遷移時間の平均値及び標準偏差を算出し、イベント間遷移時間格納部149に格納する(ステップS57)。ここでは平均値及び標準偏差を算出するようにしているが、平均値の代わりに例えば中央値、最頻値などの代表値を採用したり、標準偏差の代わりに分散などを採用するようにしても良い。   Thereafter, the determination unit 145 calculates the average value and standard deviation of the transition times, and stores them in the inter-event transition time storage unit 149 (step S57). Here, the average value and the standard deviation are calculated, but instead of the average value, for example, a representative value such as a median value or a mode value is adopted, or a variance or the like is adopted instead of the standard deviation. Also good.

そして、判定部145は、算出された平均値及び標準偏差が予め設定されている閾値未満であるかを判断する(ステップS59)。   Then, the determination unit 145 determines whether the calculated average value and standard deviation are less than a preset threshold value (step S59).

イベント間遷移の遷移時間の平均値及び標準偏差が共に所定の閾値(例えば10分)未満となる場合には、イベント間遷移の前又は後のイベント(イベントの発生時刻が、イベントに係る業務の開始時刻なのか終了時刻なのかは一般的には不明であるから、前のイベントなのか後のイベントなのかははっきりしない)に係る業務が、業務システム200で実行されているプログラムによって実施されているものと推定される。すなわち、プログラムによる実施であるから処理時間が比較的短く、処理時間のばらつきも少ないためである。一方、プログラムと人間の両方で実施されている場合や人間によって実施されている場合には、遷移時間の平均値又は標準偏差が所定の閾値を超えてしまうものと推定される。実際には、プログラムのみで実施されている業務についての処理時間の平均値及び標準偏差を算出して、閾値を適切に設定する。なお、状況によって、平均値などの代表値のみを閾値に用いたり、標準偏差のようなばらつきについての指標のみを閾値に用いたりする場合もある。   When the average value and standard deviation of the transition time of transition between events are both less than a predetermined threshold (for example, 10 minutes), the event before or after the transition between events (the event occurrence time is the Since it is generally unknown whether it is a start time or an end time, it is not clear whether it is a previous event or a subsequent event). It is estimated that That is, since the processing is performed by a program, the processing time is relatively short and the variation in the processing time is small. On the other hand, when it is implemented by both the program and the human or when it is implemented by a human, it is estimated that the average value or standard deviation of the transition time exceeds a predetermined threshold. Actually, the average value and standard deviation of the processing time for the work executed only by the program are calculated, and the threshold value is appropriately set. Depending on the situation, only a representative value such as an average value may be used as a threshold value, or only an index for variation such as standard deviation may be used as a threshold value.

このような前提に従って、遷移時間の平均値及び標準偏差が共に閾値未満である場合には、判定部145は、処理に係るイベント間遷移のデータとプログラム実行を表すデータとを対応付けて、本フロー種についての判定表に登録する(ステップS61)。そしてステップS65に移行する。一方、遷移時間の平均値又は標準偏差が閾値以上となっている場合には、判定部145は、処理に係るイベント間遷移のデータとプログラム以外による実行を表すデータとを対応付けて本フロー種の判定表に登録する(ステップS63)。そしてステップS65に移行する。   In accordance with such a premise, when both the average value and standard deviation of the transition time are less than the threshold value, the determination unit 145 associates the data indicating the event transition related to the processing with the data indicating the program execution, It is registered in the determination table for the flow type (step S61). Then, control goes to a step S65. On the other hand, when the average value or standard deviation of the transition time is equal to or greater than the threshold, the determination unit 145 associates the data of the transition between events related to the processing with the data representing execution by a program other than the program. Is registered in the determination table (step S63). Then, control goes to a step S65.

判定表格納部146に格納される判定表の一例を図14に示す。図14の例では、フロー種と、当該フロー種に含まれるイベント間遷移と、プログラム実行フラグとが登録されるようになっている。プログラム実行フラグについては、遷移時間の平均値及び標準偏差が共に閾値未満であればプログラム実行を表す「1」が登録され、遷移時間の平均値又は標準偏差が閾値以上であればプログラム以外による実行を表す「0」が登録されるようになっている。プログラム実行と判定されたイベント間遷移についてのデータのみを登録するようにしてもよい。   An example of the determination table stored in the determination table storage unit 146 is shown in FIG. In the example of FIG. 14, a flow type, an inter-event transition included in the flow type, and a program execution flag are registered. As for the program execution flag, if the average value and standard deviation of the transition time are both less than the threshold value, “1” indicating the program execution is registered, and if the average value or standard deviation of the transition time is greater than or equal to the threshold value, execution by other than the program “0” representing “” is registered. Only data on transition between events determined to be program execution may be registered.

なお、判定表には、遷移時間の平均値及び標準偏差が共に閾値未満であると判定されたイベント間遷移だけを登録するようにしても良い。   In the determination table, only the transition between events determined that both the average value and the standard deviation of the transition time are less than the threshold value may be registered.

その後、判定部145は、イベント間遷移リストにおける全てのイベント間遷移について処理したか判断し(ステップS65)、未処理のイベント間遷移が存在する場合にはステップS53に戻る。一方、イベント間遷移リストにおける全てのイベント間遷移を処理した場合には、判定部145は、イベント間遷移リストにおける全てのフロー種について処理したか判断し(ステップS67)、未処理のフロー種が存在する場合にはステップS51に戻る。イベント間遷移リストにおける全てのフロー種を処理した場合には、元の処理に戻る。   Thereafter, the determination unit 145 determines whether all inter-event transitions in the inter-event transition list have been processed (step S65). If there is an unprocessed inter-event transition, the process returns to step S53. On the other hand, when all transitions between events in the inter-event transition list have been processed, the determination unit 145 determines whether all the flow types in the inter-event transition list have been processed (step S67). If it exists, the process returns to step S51. When all the flow types in the inter-event transition list have been processed, the process returns to the original process.

第1判定処理においては、図14に示したような判定表がフロー種毎に生成されるようになる。   In the first determination process, a determination table as shown in FIG. 14 is generated for each flow type.

なお、図9の処理に戻ると、さらに元の処理である図8の処理に戻る。   When returning to the process of FIG. 9, the process returns to the process of FIG. 8 which is the original process.

一方、ステップS13(図9)において、フロー種毎に処理するわけではない場合には、イベント間遷移抽出部143は、選別後プロセスインスタンス格納部142に格納されているデータを用いて、第2イベント間遷移抽出処理を実施する(ステップS19)。第2イベント間遷移抽出処理については、図15乃至図17を用いて説明する。   On the other hand, in step S13 (FIG. 9), when the process is not performed for each flow type, the inter-event transition extraction unit 143 uses the data stored in the post-selection process instance storage unit 142 to perform the second process. Inter-event transition extraction processing is performed (step S19). The second inter-event transition extraction process will be described with reference to FIGS.

イベント間遷移抽出部143は、選別後プロセスインスタンス格納部142に格納されているプロセスインスタンスをフロー種毎に分類し、所属プロセスインスタンス数を計数し、メインメモリなどの記憶装置に格納する(図15:ステップS71)。例えば、図4に示すようなデータを生成する。   The inter-event transition extraction unit 143 classifies the process instances stored in the post-selection process instance storage unit 142 for each flow type, counts the number of belonging process instances, and stores it in a storage device such as a main memory (FIG. 15). : Step S71). For example, data as shown in FIG. 4 is generated.

そして、イベント間遷移抽出部143は、未処理のフロー種を特定し(ステップS73)、特定されたフロー種におけるイベント間遷移を特定し、当該イベント間遷移をイベント間遷移リスト格納部144に格納する(ステップS75)。基本的にはステップS45(図11)の処理と同じである。そして、イベント間遷移抽出部143は、ステップS71で特定された全てのフロー種について処理したか判断する(ステップS77)。未処理のフロー種が存在する場合には、ステップS73に戻る。   Then, the inter-event transition extraction unit 143 identifies an unprocessed flow type (step S73), identifies an inter-event transition in the identified flow type, and stores the inter-event transition in the inter-event transition list storage unit 144. (Step S75). Basically, it is the same as the process of step S45 (FIG. 11). Then, the inter-event transition extraction unit 143 determines whether all the flow types identified in step S71 have been processed (step S77). If there is an unprocessed flow type, the process returns to step S73.

このような処理を行うと、フロー種は異なるが同一のイベント間遷移が複数回抽出される場合がある。   When such a process is performed, the same event transition may be extracted a plurality of times although the flow types are different.

一方、ステップS71で特定された全てのフロー種について処理した場合には、イベント間遷移抽出部143は、イベント間遷移リスト格納部144に格納されているイベント間遷移群における同一イベント間遷移をマージして、選別後プロセスインスタンス格納部142における全てのプロセスインスタンスにおいて出現するイベント間遷移の種類を網羅するイベント間遷移リストを生成し、イベント間遷移リスト格納部144に格納する(ステップS79)。   On the other hand, when all the flow types identified in step S71 are processed, the inter-event transition extraction unit 143 merges the same inter-event transitions in the inter-event transition group stored in the inter-event transition list storage unit 144. Then, an inter-event transition list that covers the types of inter-event transitions that appear in all process instances in the post-selection process instance storage unit 142 is generated and stored in the inter-event transition list storage unit 144 (step S79).

例えば、図16に示すようなイベント間遷移リストがイベント間遷移リスト格納部144に格納される。図16の例では、イベント間遷移と、採用フラグとを登録するようになっている。ステップS79では、採用フラグは、登録されるイベント間遷移について全てセットされていない状態にする。   For example, an inter-event transition list as shown in FIG. 16 is stored in the inter-event transition list storage unit 144. In the example of FIG. 16, the transition between events and the adoption flag are registered. In step S79, the adoption flag is not set for all registered transitions between events.

そして、イベント間遷移抽出部143は、イベント間遷移リストにおいて未処理のイベント間遷移を1つ特定する(ステップS81)。その後端子Aを介して図17の処理に移行する。   Then, the inter-event transition extracting unit 143 identifies one unprocessed inter-event transition in the inter-event transition list (step S81). Thereafter, the processing shifts to the processing in FIG.

図17の処理の説明に移行して、イベント間遷移抽出部143は、特定されたイベント間遷移を含む1又は複数のフロー種を特定し、当該フロー種に含まれるプロセスインスタンスの数の総和を算出して、例えばメインメモリなどの記憶装置に格納する(ステップS83)。そして、イベント間遷移抽出部143は、総プロセスインスタンス数が予め設定されている閾値を超えているか判断する(ステップS85)。総プロセスインスタンス数が閾値を超えている場合には、イベント間遷移抽出部143は、当該イベント間遷移の採用フラグをセットする(ステップS87)。例えば、図16の1行目のように「1」をセットする。そしてステップS89に移行する。一方、総プロセスインスタンス数が閾値以下であれば、ステップS89に移行する。   17, the inter-event transition extraction unit 143 identifies one or more flow types including the identified inter-event transition, and calculates the total number of process instances included in the flow type. The calculated value is stored in a storage device such as a main memory (step S83). Then, the inter-event transition extraction unit 143 determines whether the total number of process instances exceeds a preset threshold value (step S85). If the total number of process instances exceeds the threshold, the inter-event transition extraction unit 143 sets an adoption flag for the inter-event transition (step S87). For example, “1” is set as shown in the first line of FIG. Then, control goes to a step S89. On the other hand, if the total number of process instances is equal to or less than the threshold, the process proceeds to step S89.

そして、イベント間遷移抽出部143は、イベント間遷移リストにおいて全てのイベント間遷移を処理したか判断し(ステップS89)、未処理のイベント間遷移が存在する場合には端子Bを介してステップS81に戻る。一方、イベント間遷移リストにおいて全てのイベント間遷移を処理した場合には、元の処理に戻る。   Then, the inter-event transition extraction unit 143 determines whether all inter-event transitions have been processed in the inter-event transition list (step S89). If there is an unprocessed inter-event transition, the step B81 is set via the terminal B. Return to. On the other hand, when all transitions between events are processed in the transition list between events, the process returns to the original process.

このようにすれば、選別後プロセスインスタンス格納部142に格納されているプロセスインスタンスにおいて出現頻度の高いイベント間遷移を抽出することができるようになる。   In this way, transitions between events having a high appearance frequency can be extracted from the process instances stored in the post-screening process instance storage unit 142.

なお、図15及び図17で示した処理は一例であって、フロー種毎にプロセスインスタンスを分類せずにイベント間遷移を抽出し、さらに当該イベント間遷移と各プロセスインスタンスとのマッチングを行いながら該当するプロセスインスタンス数を計数するようにしても良い。   Note that the processing shown in FIGS. 15 and 17 is an example, and an inter-event transition is extracted without classifying process instances for each flow type, and further, matching between the inter-event transition and each process instance is performed. The number of corresponding process instances may be counted.

図9の処理フローに戻り、次に、判定部145は、イベント間遷移リスト格納部144及び選別後プロセスインスタンス格納部142に格納されているデータを用いて、第2判定処理を実施する(ステップS21)。第2判定処理については、図18及び図19を用いて説明する。   Returning to the processing flow of FIG. 9, the determination unit 145 then performs the second determination process using the data stored in the inter-event transition list storage unit 144 and the selected process instance storage unit 142 (step). S21). The second determination process will be described with reference to FIGS.

まず、判定部145は、イベント間遷移リストにおいて採用フラグがセットされた未処理のイベント間遷移を1つ特定する(図18:ステップS91)。   First, the determination unit 145 identifies one unprocessed inter-event transition whose adoption flag is set in the inter-event transition list (FIG. 18: step S91).

そして、判定部145は、特定されたイベント間遷移を含み且つ選別後プロセスインスタンス格納部142に格納されているプロセスインスタンスを特定し、当該プロセスインスタンスにおけるそのイベント間遷移の遷移時間を計算し、イベント間遷移時間格納部149に格納する(ステップS93)。選別後プロセスインスタンス格納部142には、プロセスインスタンスに含まれるイベントの発生時刻が格納されているので、後のイベントの発生時刻−前のイベントの発生時刻で遷移時間を算出する。   Then, the determination unit 145 identifies a process instance that includes the identified transition between events and is stored in the post-selection process instance storage unit 142, calculates a transition time of the transition between the events in the process instance, It stores in the inter-transition time storage unit 149 (step S93). Since the generation time of the event included in the process instance is stored in the post-selection process instance storage unit 142, the transition time is calculated from the generation time of the subsequent event−the generation time of the previous event.

特定されたイベント間遷移を含むプロセスインスタンスについては、第2イベント間遷移抽出処理におけるプロセスインスタンスの分類結果を用いるようにしても良い。すなわち、特定されたイベント間遷移を含むフロー種を特定して、そのフロー種に属するプロセスインスタンスを特定するようにしても良い。   For process instances including the identified transition between events, the process instance classification result in the second inter-event transition extraction process may be used. That is, a flow type including the specified transition between events may be specified, and process instances belonging to the flow type may be specified.

その後、判定部145は、遷移時間の平均値及び標準偏差を算出し、イベント間遷移時間格納部149に格納する(ステップS95)。第1判定処理と同じように、ここでは平均値及び標準偏差を算出するようにしているが、平均値の代わりに例えば中央値、最頻値などの代表値を採用したり、標準偏差の代わりに分散などを採用するようにしても良い。   Thereafter, the determination unit 145 calculates the average value and standard deviation of the transition times and stores them in the inter-event transition time storage unit 149 (step S95). Similar to the first determination process, the average value and the standard deviation are calculated here, but instead of the average value, for example, a representative value such as a median value or a mode value is adopted, or instead of the standard deviation. You may make it employ | adopt dispersion | distribution etc.

そして、判定部145は、算出された平均値及び標準偏差が予め設定されている閾値未満であるかを判断する(ステップS97)。   Then, the determination unit 145 determines whether the calculated average value and standard deviation are less than a preset threshold value (step S97).

第1判定処理において述べた前提に従って、遷移時間の平均値及び標準偏差が共に閾値未満である場合には、判定部145は、処理に係るイベント間遷移のデータとプログラム実行を表すデータとを対応付けて、判定表に登録する(ステップS99)。そしてステップS103に移行する。一方、遷移時間の平均値又は標準偏差が閾値以上となっている場合には、判定部145は、処理に係るイベント間遷移のデータとプログラム以外による実行を表すデータとを対応付けて判定表に登録する(ステップS101)。そしてステップS103に移行する。   In accordance with the premise described in the first determination process, when both the average value and the standard deviation of the transition time are less than the threshold value, the determination unit 145 associates the inter-event transition data related to the process with the data representing the program execution. In addition, it is registered in the determination table (step S99). Then, control goes to a step S103. On the other hand, when the average value or standard deviation of the transition time is equal to or greater than the threshold value, the determination unit 145 associates the transition data between the events related to the processing with the data representing the execution by other than the program in the determination table. Register (step S101). Then, control goes to a step S103.

判定表格納部146に格納される判定表の一例を図19に示す。図19の例では、採用フラグがセットされたイベント間遷移と、プログラム実行フラグとが登録されるようになっている。プログラム実行フラグについては、遷移時間の平均値及び標準偏差が共に閾値未満であればプログラム実行を表す「1」が登録され、遷移時間の平均値又は標準偏差が閾値以上であればプログラム以外による実行を表す「0」が登録されるようになっている。プログラム実行と判定されたイベント間遷移についてのデータのみを登録するようにしてもよい。   An example of the determination table stored in the determination table storage unit 146 is shown in FIG. In the example of FIG. 19, the transition between events in which the adoption flag is set and the program execution flag are registered. As for the program execution flag, if the average value and standard deviation of the transition time are both less than the threshold value, “1” indicating the program execution is registered, and if the average value or standard deviation of the transition time is greater than or equal to the threshold value, execution by other than the program “0” representing “” is registered. Only data on transition between events determined to be program execution may be registered.

なお、判定表には、遷移時間の平均値及び標準偏差が共に閾値未満であると判定されたイベント間遷移のみを登録するようにしても良い。   In the determination table, only the transition between events determined that both the average value and the standard deviation of the transition time are less than the threshold value may be registered.

その後、判定部145は、イベント間遷移リストにおいて採用フラグがセットされている全てのイベント間遷移について処理したか判断し(ステップS103)、未処理のイベント間遷移が存在する場合にはステップS91に戻る。一方、イベント間遷移リストにおいて採用フラグがセットされている全てのイベント間遷移を処理した場合には、元の処理に戻る。   Thereafter, the determination unit 145 determines whether all inter-event transitions for which the adoption flag is set in the inter-event transition list have been processed (step S103). If there is an unprocessed inter-event transition, the process proceeds to step S91. Return. On the other hand, when all transitions between events for which the adoption flag is set in the transition list between events are processed, the process returns to the original process.

第2判定処理においては、図19に示したような判定表が1つ生成されるようになる。   In the second determination process, one determination table as shown in FIG. 19 is generated.

なお、図9の処理に戻ると、さらに元の処理である図8の処理に戻る。   When returning to the process of FIG. 9, the process returns to the process of FIG. 8 which is the original process.

図8の処理の説明に戻って、修正部147は、ルール格納部148に格納されているルール及び判定表格納部146に格納されている判定表に従って、選別後プロセスインスタンス格納部142(場合によってはプロセスインスタンス格納部120)に格納されているプロセスインスタンスに対して、修正処理を実施する(ステップS3)。この修正処理については、図20乃至図24を用いて説明する。   Returning to the description of the processing in FIG. 8, the correction unit 147 performs the post-selection process instance storage unit 142 (in some cases, according to the rules stored in the rule storage unit 148 and the determination table stored in the determination table storage unit 146. Performs the correction process on the process instance stored in the process instance storage unit 120) (step S3). This correction process will be described with reference to FIGS.

修正部147は、選別後プロセスインスタンス格納部142において未処理のプロセスインスタンスを1つ特定する(図20:ステップS111)。そして、修正部147は、特定されたプロセスインスタンス内のイベント間遷移を抽出し、リストを生成する(ステップS115)。リストについては例えばメインメモリなどの記憶装置に格納する。例えば図21に示すようなリストが生成される。図21の例では、イベント間遷移と、修正フラグとが登録されるようになっている。なお、ステップS115ではまだ修正フラグはセットされないが、初期値として例えばセットされていないことを表す「0」が登録される。   The correcting unit 147 identifies one unprocessed process instance in the post-selection process instance storage unit 142 (FIG. 20: step S111). Then, the correcting unit 147 extracts transitions between events in the specified process instance, and generates a list (step S115). The list is stored in a storage device such as a main memory. For example, a list as shown in FIG. 21 is generated. In the example of FIG. 21, the transition between events and the correction flag are registered. In step S115, the correction flag is not set yet, but “0” indicating that it is not set is registered as an initial value.

そして、修正部147は、リストにおいて未処理のイベント間遷移を1つ特定する(ステップS117)。そして、修正部147は、適用すべき判定表(フロー種別毎の判定表の場合には、ステップS111で特定されたプロセスインスタンスのフロー種についての判定表(図14)又は全体についての図19)には、特定されたイベント間遷移に対応付けてプログラム実行を表すデータ(例えばプログラム実行フラグ)が登録されているか確認する(ステップS119)。特定されたイベント間遷移に対応付けてプログラム実行を表すデータが登録されていない場合にはステップS123に移行する。   Then, the correcting unit 147 identifies one unprocessed transition between events in the list (step S117). Then, the correction unit 147 determines the determination table to be applied (in the case of the determination table for each flow type, the determination table for the flow type of the process instance specified in step S111 (FIG. 14) or FIG. 19 for the whole). Is checked whether data indicating program execution (for example, a program execution flag) is registered in association with the specified transition between events (step S119). If data representing program execution is not registered in association with the identified transition between events, the process proceeds to step S123.

一方、特定されたイベント間遷移に対応付けてプログラム実行を表すデータが登録されている場合には、修正部147は、ステップS115で生成したリストにおいて、処理対象のイベント間遷移に対応付けて修正フラグをセットする(ステップS121)。そしてステップS123に移行する。修正フラグは、以下で述べるルールに従って、1又は複数の連続するイベント間遷移を修正するために用いる。   On the other hand, when data representing program execution is registered in association with the identified transition between events, the modification unit 147 modifies the list generated in step S115 in association with the transition between events to be processed. A flag is set (step S121). Then, control goes to a step S123. The correction flag is used to correct one or more consecutive transitions between events according to the rules described below.

その後、修正部147は、リスト内の全てのイベント間遷移を処理したか判断し(ステップS123)、未処理のイベント間遷移が存在する場合にはステップS117に戻る。一方、リスト内の全てのイベント間遷移を処理した場合には端子Cを介して図22の処理に移行する。   After that, the correcting unit 147 determines whether all inter-event transitions in the list have been processed (step S123). If there is an unprocessed inter-event transition, the process returns to step S117. On the other hand, if all transitions between events in the list have been processed, the processing shifts to the processing in FIG.

なお、フロー種毎に判定表を生成した場合には、ステップS111で特定されたプロセスインスタンスのフロー種に応じた判定表が特定できれば、判定表のプログラム実行フラグをそのまま修正フラグとして用いることができる。   When the determination table is generated for each flow type, if the determination table corresponding to the flow type of the process instance specified in step S111 can be specified, the program execution flag of the determination table can be used as it is as a correction flag. .

図22の処理の説明に移行して、修正部147は、リストにおいて、1つの修正フラグが存在している部分プロセス及び修正フラグが連続する部分プロセスを特定する(ステップS125)。1つのプロセスインスタンスにおいて複数箇所部分プロセスが抽出される場合もあれば、1つも部分プロセスが抽出されない場合もある。   Shifting to the description of the processing in FIG. 22, the correction unit 147 identifies a partial process in which one correction flag exists and a partial process in which the correction flag continues in the list (step S <b> 125). A plurality of partial processes may be extracted in one process instance, or no partial process may be extracted.

そして、修正部147は、ステップS125で部分プロセスが1つでも特定されたか判断し(ステップS126)、1つも部分プロセスが特定されない場合には、特定されたプロセスインスタンスをそのまま修正後プロセスインスタンス格納部160に登録する(ステップS128)。そしてステップS131に移行する。   Then, the correcting unit 147 determines whether or not even one partial process has been specified in step S125 (step S126). If no partial process is specified, the corrected process instance storage unit is used as it is. 160 is registered (step S128). Then, control goes to a step S131.

一方、1以上の部分プロセスが特定された場合には、修正部147は、未処理の部分プロセスを1つ特定し(ステップS127)、ルール格納部148に格納されているルールに従って、特定されたプロセスインスタンスにおけるイベントを修正し、修正後のプロセスインスタンスのデータを、修正後プロセスインスタンス格納部160に格納する(ステップS129)。   On the other hand, when one or more partial processes are identified, the correction unit 147 identifies one unprocessed partial process (step S127), and is identified according to the rules stored in the rule storage unit 148. The event in the process instance is corrected, and the corrected process instance data is stored in the corrected process instance storage unit 160 (step S129).

ルール格納部148に格納されているルールについて図23及び図24を用いて説明する。例えば図23の最上段に修正前のプロセスインスタンスの一例を示す。図23では、1つのイベント間遷移、例えば「生産−手配」が、修正フラグがセットされたイベント間遷移であるものとする。   The rules stored in the rule storage unit 148 will be described with reference to FIGS. For example, an example of a process instance before correction is shown at the top of FIG. In FIG. 23, it is assumed that a transition between events, for example, “production-arrangement” is a transition between events in which the correction flag is set.

イベント間遷移の前又は後のイベントに係る業務をプログラムが実行している場合、そのようなイベント間遷移は、人間が実際に遂行する業務についてのワークフロー図には現れてこない可能性が高い。すなわち、業務システムで記録されるイベントの数は、実際に人間が遂行する業務のイベントの数よりも多くなっている場合が多く、このことがワークフロー図との対応付けを難しくしている。   When a program is executing a task related to an event before or after an inter-event transition, it is highly likely that such an inter-event transition does not appear in the workflow diagram for the task that humans actually perform. In other words, the number of events recorded in the business system is often larger than the number of business events actually performed by humans, which makes it difficult to associate with the workflow diagram.

従って、本実施の形態では、このようなイベント間遷移を削除するものとする。但し、イベント間遷移を削除するとしても、どのようにイベント間遷移を削除してプロセスインスタンスを再構築するかについては、図23(a)乃至(d)に示すような4つのバリエーションが存在する。すなわち、図23(a)に示すように、削除するイベント間遷移の前後のイベントを削除し、削除するイベント間遷移の前後のイベントの名称を合成した名称を有するイベントを新設する。そして、さらに前のイベントと新設したイベントとを接続すると共に、新設したイベントとさらに後ろのイベントとを接続する。また、図23(b)に示すように、削除するイベント間遷移の後のイベントを削除し、さらに後ろのイベントと削除するイベント間遷移の前のイベントとを接続する。さらに、図23(c)に示すように、削除するイベント間遷移の前のイベントを削除し、さらに前のイベントと削除するイベント間遷移の後のイベントとを接続する。さらに、図23(d)に示すように、予めイベント間遷移に対応付けて新規のイベントを例えばルール格納部148に対応表等として用意しておき又はユーザからの指示を受け付け、イベント間遷移の前後のイベントを削除すると共に例えば指定の「製造」といったイベントを新設する。そして、削除するイベント間遷移のさらに前のイベントと新設イベントとを接続すると共に新設イベントとさらに後ろのイベントとを接続する。   Therefore, in this embodiment, it is assumed that such an inter-event transition is deleted. However, even if the transition between events is deleted, there are four variations as shown in FIGS. 23A to 23D regarding how to delete the transition between events and reconstruct the process instance. . That is, as shown in FIG. 23A, events before and after the transition between events to be deleted are deleted, and an event having a name obtained by combining the names of the events before and after the transition between events to be deleted is newly established. Then, the previous event and the newly established event are connected, and the newly established event and the later event are connected. Also, as shown in FIG. 23 (b), the event after the inter-event transition to be deleted is deleted, and the subsequent event and the event before the inter-event transition to be deleted are connected. Further, as shown in FIG. 23C, the event before the transition between events to be deleted is deleted, and the previous event and the event after the transition between events to be deleted are connected. Furthermore, as shown in FIG. 23 (d), a new event is prepared in advance as a correspondence table or the like in the rule storage unit 148 in advance in association with the transition between events, or an instruction from the user is received, Before and after the event is deleted, for example, a specified “manufacturing” event is newly established. Then, an event before the transition between events to be deleted and the new event are connected, and a new event and a subsequent event are connected.

ルール格納部148には、例えば上で述べた4つのルールのうちいずれを採用するかが登録されている。(d)の手法を採用する場合には、ルール格納部148には、可能性のあるイベント間遷移に対応付けて新設すべきイベントのイベント名を格納しておく。   In the rule storage unit 148, for example, which of the four rules described above is adopted is registered. When the method (d) is adopted, the rule storage unit 148 stores event names of events to be newly established in association with possible transitions between events.

また、複数のイベント間遷移に対して修正フラグがセットされた場合についてのルールもルール格納部148に用意しておく。例えば、図24の最上段に修正前のプロセスインスタンスの一例を示す。図24では、複数のイベント間遷移、例えば「生産−手配」「手配−配送」が、修正フラグがセットされたイベント間遷移であるものとする。   Also, a rule for when a correction flag is set for a plurality of transitions between events is also prepared in the rule storage unit 148. For example, an example of a process instance before correction is shown at the top of FIG. In FIG. 24, a plurality of transitions between events, for example, “production-arrangement” and “arrangement-delivery” are transitions between events in which the correction flag is set.

このように連続する複数のイベント間遷移について修正フラグがセットされる場合には、図23と同じような4つのバリエーションが存在する。すなわち、図24(a)に示すように、削除する複数のイベント間遷移に係るイベントを削除し、削除する複数のイベント間遷移に係るイベントのイベント名を合成した名称を有するイベントを新設する。そして、さらに前のイベントと新設したイベントとを接続すると共に、新設したイベントとさらに後のイベントとを接続する。また、図24(b)に示すように、削除する複数のイベント間遷移に係る最先のイベントを除き当該複数のイベント間遷移に係る他のイベントを削除し、さらに後ろのイベントと削除するイベント間遷移の最先のイベントとを接続する。さらに、図24(c)に示すように、削除する複数のイベント間遷移に係る最後のイベントのみを残し当該複数のイベント間遷移に係る他のイベントを削除し、さらに前のイベントと削除する複数のイベント間遷移の最後のイベントとを接続する。さらに、図24(d)に示すように、連続するイベント間遷移に対応付けて新規のイベントを予め用意しておき又はユーザからの指示を受け付け、削除する複数のイベント間遷移に係るイベントを削除すると共に例えば指定の「納品」といったイベントを新設する。そして、削除する複数のイベント間遷移のさらに前のイベントと新設イベントとを接続すると共に新設イベントとさらに後ろのイベントとを接続する。   When the correction flag is set for a plurality of continuous transitions between events as described above, there are four variations similar to those in FIG. That is, as shown in FIG. 24A, an event related to a plurality of event transitions to be deleted is deleted, and an event having a name obtained by combining event names of events related to the plurality of event transitions to be deleted is newly established. Then, the previous event and the newly established event are connected, and the newly established event and the later event are connected. Also, as shown in FIG. 24 (b), except for the earliest event related to a plurality of inter-event transitions to be deleted, other events related to the plurality of inter-event transitions are deleted, and further events are deleted. Connects to the earliest event of inter-transition. Furthermore, as shown in FIG. 24 (c), only the last event related to the transition between the plurality of events to be deleted is left, the other events related to the transition between the plurality of events are deleted, and a plurality of the previous events are deleted. Connect the last event of the transition between events. Further, as shown in FIG. 24 (d), a new event is prepared in advance in correspondence with the transition between successive events, or an event from a plurality of transitions between events to be deleted is accepted upon receiving an instruction from the user. In addition, for example, a new event “designated delivery” is established. Then, an event before the transition between a plurality of events to be deleted and a new event are connected, and a new event and a subsequent event are connected.

このようなルールに従ってプロセスインスタンスの修正を行う。   The process instance is corrected according to such rules.

そして、修正部147は、ステップS125で特定された全ての部分プロセスを処理したか判断する(ステップS131)。未処理の部分プロセスが存在する場合にはステップS126に戻る。一方、ステップS125で特定された全ての部分プロセスについて処理した場合には、修正部147は、選別後プロセスインスタンス格納部142における全てのプロセスインスタンスを処理したか判断する(ステップS133)。未処理のプロセスインスタンスが存在する場合には、端子Dを介して図20のステップS111に戻る。一方、選別後プロセスインスタンス格納部142における全てのプロセスインスタンスについて処理した場合には、元の処理に戻る。   Then, the correction unit 147 determines whether all the partial processes identified in step S125 have been processed (step S131). If there is an unprocessed partial process, the process returns to step S126. On the other hand, when all the partial processes specified in step S125 have been processed, the correction unit 147 determines whether all process instances in the post-selection process instance storage unit 142 have been processed (step S133). If there is an unprocessed process instance, the process returns to step S111 in FIG. On the other hand, when all the process instances in the post-selection process instance storage unit 142 are processed, the process returns to the original process.

このような処理を行えば、修正フラグがセットされているイベント間遷移を含むプロセスインスタンスについて修正が行われるようになる。   By performing such processing, the process instance including the transition between events for which the correction flag is set is corrected.

なお、同一フロー種に属するプロセスインスタンスについては同一の修正が行われるので、プロセスインスタンスをフロー種毎に分類した上で自動的に同一フロー種に属するプロセスインスタンスについては同様の修正を行うようにすることも可能である。   Since the same correction is performed for process instances belonging to the same flow type, the same correction is automatically performed for process instances belonging to the same flow type after the process instances are classified for each flow type. It is also possible.

図8の処理の説明に戻って、対応付け処理部170は、ワークフロー図格納部190に格納されているワークフロー図と、修正後プロセスインスタンス格納部160に格納されているプロセスインスタンスから得られるフロー図との対応付け処理を実施し、対応付け処理の結果を出力部180に出力し、出力部180は対応付け処理の結果を表示装置などに出力する(ステップS5)。   Returning to the description of the processing in FIG. 8, the association processing unit 170 is a flowchart obtained from the workflow diagram stored in the workflow diagram storage unit 190 and the process instance stored in the corrected process instance storage unit 160. The association process is performed and the result of the association process is output to the output unit 180, and the output unit 180 outputs the result of the association process to a display device or the like (step S5).

例えば、対応付け処理部170は、修正後プロセスインスタンス格納部160に格納されているプロセスインスタンス(場合によっては主要フローを特定して当該主要フローのプロセスインスタンス)を重ね合わせてフロー図を生成する。任意のプロセスインスタンスからフロー図を生成するようにしても良い。また、フロー図を生成する際には表示処理部130と連携して表示処理部130に生成させるようにしても良い。その後、ワークフロー図とフロー図との対応付け処理を、半自動的に又はユーザからの指示に従って行う。 For example, the association processing unit 170 generates a flow diagram by superimposing the process instances stored in the corrected process instance storage unit 160 (in some cases, the main flow is specified and the process instance of the main flow). From any process instance may be generated a flow diagram. Further, when the flow diagram is generated, the display processing unit 130 may generate the flowchart in cooperation with the display processing unit 130. Thereafter, the process of associating the workflow diagram with the flow diagram is performed semi-automatically or in accordance with an instruction from the user.

半自動的に対応付けを行う手法については、例えば以下のような手法が存在している。   For example, the following methods exist for semi-automatic association.

各プロセスインスタンスについて、当該プロセスインスタンス内における各イベントの出現位置を当該プロセスインスタンス内のイベントの出現回数に基づき決定し、各イベントに対応付けて出現位置を記憶装置に格納する。この記憶装置から、イベント種別毎にイベントのデータを抽出し、当該イベント種別に属する各イベントの出現位置が、予め定められた複数の位置区間のいずれに属するか判断すると共に、イベント種別毎に当該イベント種別の最頻出現位置区間を特定し、当該最頻出現位置区間と当該イベント種別とを対応付けて記憶装置に格納する。その後、ワークフロー図に含まれる各ノードと上記複数の位置区間と同一数の区分けがなされている複数の出現位置区間のうち当該ノードの出現位置区間とを対応付けて格納している第2の記憶装置に格納されている、ワークフロー図に含まれる各ノードと当該ノードの出現位置区間とを関連付けて表示すると共に、記憶装置に格納されている、イベントの種類と当該イベントの種類の最頻出現位置区間とを関連付けて表示する。さらに、この後、区間毎に文字列マッチングを行ったりして、対応付けを行う。また、ユーザが、このような出現位置の関係及びイベントの意味などから、さらなる対応付けや対応付けの修正を行う。このような技術については、特願2009−056190号に詳細に述べられている。   For each process instance, the appearance position of each event in the process instance is determined based on the number of appearances of the event in the process instance, and the appearance position is stored in the storage device in association with each event. From this storage device, event data is extracted for each event type, and it is determined which of a plurality of predetermined position intervals the appearance position of each event belonging to the event type belongs to. The most frequent appearance position section of the event type is specified, and the most frequent appearance position section and the event type are associated with each other and stored in the storage device. After that, a second memory that stores each node included in the workflow diagram in association with the appearance position section of the node among the plurality of appearance position sections that are divided by the same number as the plurality of position sections. Each node included in the workflow diagram stored in the device and the appearance position section of the node are displayed in association with each other, and the event type and the most frequent appearance position of the event type stored in the storage device Display in association with the section. Furthermore, after this, character string matching is performed for each section, and association is performed. Further, the user performs further association and modification of association from the relationship of the appearance position and the meaning of the event. Such a technique is described in detail in Japanese Patent Application No. 2009-056190.

例えば、図25に示すようなワークフロー図がワークフロー図格納部190に格納されており、修正後プロセスインスタンス格納部160に格納されているプロセスインスタンスの重ね合わせで図26に示すようなフロー図が得られたものとする。そして、修正後プロセスインスタンス格納部160に格納されているプロセスインスタンスを用いて上で述べたようなイベント種別毎に最頻出現位置などを抽出すると、図27に示すような表示がなされる。図27の例では、序盤、中盤、終盤という3つの区間に分け、それぞれの区間に該当する、ワークフロー図のノードとフロー図のイベントを対応付けて示している。なお、文字列マッチングも行っているため、例えばノード「基盤製造」にはイベント「部品製造1」「部品製造2」が対応付けられている。このようなテーブル表示ではなく、図28に示すように、ワークフロー図及びフロー図を左右に並べた上で、対応関係が認められたノードとイベントを点線で結ぶ等の表示形態を採用するようにしても良い。さらに、このような表示に基づいて、文字列マッチングでは対応付けることができないノードとイベントとの対応付けをユーザが指示するようにしても良い。対応付け修正をユーザが行っても良い。当然ながら、対応付け処理についてはこれに限定されず他の手法を用いても良い。   For example, a workflow diagram as shown in FIG. 25 is stored in the workflow diagram storage unit 190, and a flow diagram as shown in FIG. 26 is obtained by superimposing the process instances stored in the corrected process instance storage unit 160. Shall be. Then, when the most frequent appearance position and the like are extracted for each event type as described above using the process instance stored in the post-correction process instance storage unit 160, a display as shown in FIG. 27 is made. In the example of FIG. 27, the workflow diagram nodes and the flow diagram events corresponding to the respective sections are shown in association with each other, which are divided into three sections, an early stage, a middle stage, and an end stage. Since character string matching is also performed, for example, the events “part manufacturing 1” and “part manufacturing 2” are associated with the node “base manufacturing”. Instead of such a table display, as shown in FIG. 28, a workflow diagram and a flow diagram are arranged on the left and right, and a display form such as connecting a node and an event that are recognized to be associated with a dotted line is adopted. May be. Further, based on such display, the user may instruct the association between the node and the event that cannot be associated by the character string matching. The user may perform association correction. Of course, the association processing is not limited to this, and other methods may be used.

上で述べたように、フロー図の元となるプロセスインスタンスについては、プログラム実行によると考えられるイベント間遷移については削除されてその分イベント数が削減されている。従って、フロー図はほぼ人間又は人間とプログラムとで実施されている業務についてのイベントに絞り込まれているので、ワークフロー図との対応付けがし易くなっている。   As described above, with respect to the process instance that is the basis of the flow diagram, the transition between events considered to be due to program execution is deleted, and the number of events is reduced accordingly. Therefore, since the flow diagram is narrowed down to events related to operations performed by humans or humans and programs, it is easy to associate them with workflow diagrams.

以上本技術の実施の形態を説明したが、本技術はこれに限定されるものではない。上でも述べたように、プロセスインスタンスの選別や、イベント間遷移の抽出、判定処理には様々な処理方法が可能であるため、上で述べたアルゴリズムに限定されるものではない。   Although the embodiment of the present technology has been described above, the present technology is not limited to this. As described above, since various processing methods are possible for process instance selection, inter-event transition extraction, and determination processing, the present invention is not limited to the above-described algorithm.

さらに、上で述べた機能ブロック図は一例であって、実際のプログラムモジュール構成と一致しない場合もある。処理フローについても結果が変化しない限り、処理順番を入れ替えたり、並列実行することも可能である。さらに、上で述べたデータ保持方法は一例に過ぎず、他のフォーマットでデータを保持するようにしても良い。   Furthermore, the functional block diagram described above is merely an example, and may not match the actual program module configuration. As long as the result does not change for the processing flow, it is possible to change the processing order or to execute in parallel. Furthermore, the data holding method described above is merely an example, and data may be held in other formats.

また、出力データについては、フロー図とワークフロー図の対応付けだけではなく、例えばイベント間遷移毎に、算出した遷移時間をヒストグラムなどの形で出力した上で、ユーザが当該イベント間遷移を削除するか否かの入力を行うようにしても良い。その他、処理途中で得られたデータについても、ユーザに提示するようにしても良い。   For output data, not only the correspondence between flow diagrams and workflow diagrams, but also, for example, for each transition between events, the calculated transition time is output in the form of a histogram and the user deletes the transition between the events. It may be possible to input whether or not. In addition, data obtained in the middle of processing may be presented to the user.

なお、上で述べた業務プロセス分析装置100は、コンピュータ装置であって、図29に示すように、メモリ2501とCPU2503とハードディスク・ドライブ(HDD)2505と表示装置2509に接続される表示制御部2507とリムーバブル・ディスク2511用のドライブ装置2513と入力装置2515とネットワークに接続するための通信制御部2517とがバス2519で接続されている。オペレーティング・システム(OS:Operating System)及び本実施例における処理を実施するためのアプリケーション・プログラムは、HDD2505に格納されており、CPU2503により実行される際にはHDD2505からメモリ2501に読み出される。CPU2503は、アプリケーション・プログラムの処理内容に応じて表示制御部2507、通信制御部2517、ドライブ装置2513を制御して、所定の動作を行わせる。また、処理途中のデータについては、主としてメモリ2501に格納されるが、HDD2505に格納されるようにしてもよい。本技術の実施例では、上で述べた処理を実施するためのアプリケーション・プログラムはコンピュータ読み取り可能なリムーバブル・ディスク2511に格納されて頒布され、ドライブ装置2513からHDD2505にインストールされる。インターネットなどのネットワーク及び通信制御部2517を経由して、HDD2505にインストールされる場合もある。このようなコンピュータ装置は、上で述べたCPU2503、メモリ2501などのハードウエアとOS及びアプリケーション・プログラムなどのプログラムとが有機的に協働することにより、上で述べたような各種機能を実現する。   The business process analysis apparatus 100 described above is a computer apparatus, and as shown in FIG. 29, a display control unit 2507 connected to a memory 2501, a CPU 2503, a hard disk drive (HDD) 2505, and a display device 2509. A drive device 2513 for the removable disk 2511, an input device 2515, and a communication control unit 2517 for connecting to a network are connected by a bus 2519. An operating system (OS) and an application program for executing the processing in this embodiment are stored in the HDD 2505, and are read from the HDD 2505 to the memory 2501 when executed by the CPU 2503. The CPU 2503 controls the display control unit 2507, the communication control unit 2517, and the drive device 2513 according to the processing content of the application program, and performs a predetermined operation. Further, data in the middle of processing is mainly stored in the memory 2501, but may be stored in the HDD 2505. In an embodiment of the present technology, an application program for performing the above-described processing is stored in a computer-readable removable disk 2511 and distributed, and installed from the drive device 2513 to the HDD 2505. In some cases, the HDD 2505 may be installed via a network such as the Internet and the communication control unit 2517. Such a computer apparatus realizes various functions as described above by organically cooperating hardware such as the CPU 2503 and the memory 2501 described above and programs such as the OS and application programs. .

以上述べた本実施の形態をまとめると、以下のようになる。   The above-described embodiment can be summarized as follows.

本実施の形態に係るプロセスインスタンス処理方法は、(A)特定の案件について複数のイベントが時系列に並べられた複数のプロセスインスタンスのデータを格納するプロセスインスタンス格納部に格納されているプロセスインスタンスに含まれるイベントの間の遷移であるイベント間遷移から抽出条件に従って該当するイベント間遷移を抽出し、イベント間遷移リスト格納部に格納する第1ステップと、(B)プロセスインスタンス格納部に格納されている複数のプロセスインスタンスのデータに含まれる複数のイベントの時刻データを用いて、イベント間遷移リスト格納部に格納されている各イベント間遷移について、プロセスインスタンス格納部に格納されている複数のプロセスインスタンスのうち当該イベント間遷移を含むプロセスインスタンスにおける遷移時間を算出し、データ格納部に格納する第2ステップと、(C)イベント間遷移リスト格納部に格納されている各イベント間遷移について、データ格納部に格納されている遷移時間の統計量を算出し、当該統計量がイベント間遷移に係る業務がコンピュータにより実行されたことを表す判定条件を満たしているか判定し、当該判定条件を満たしているイベント間遷移についてのデータをコンピュータ実行イベント間遷移リスト格納部に格納する第3ステップと、(D)コンピュータ実行イベント間遷移リスト格納部に格納されているイベント間遷移を含み且つプロセスインスタンス格納部に格納されているプロセスインスタンスについて、イベント数を減少させる所定のルールに従った修正を行い、修正後のプロセスインスタンスのデータを、修正後プロセスインスタンス格納部に格納する第4ステップとを含む。   The process instance processing method according to the present embodiment includes (A) a process instance stored in a process instance storage unit that stores data of a plurality of process instances in which a plurality of events are arranged in time series for a specific matter. A first step of extracting a transition between events according to an extraction condition from a transition between events that is a transition between included events, and storing it in a transition list storage section between events; and (B) stored in a process instance storage section. Multiple process instances stored in the process instance storage unit for each event transition stored in the inter-event transition list storage unit using time data of multiple events included in the data of multiple process instances Process that includes transition between events The second step of calculating the transition time in the instance and storing it in the data storage unit, and (C) the transition time stored in the data storage unit for each event transition stored in the inter-event transition list storage unit Calculate statistics, determine whether the statistics satisfy the judgment condition indicating that the task related to the transition between events is executed by the computer, and execute the data on the transition between events that satisfies the judgment condition A third step stored in the inter-event transition list storage unit, and (D) an event for a process instance including an inter-event transition stored in the inter-event transition list storage unit stored in the computer and stored in the process instance storage unit. Make corrections according to the specified rules to reduce the number of The data of the scan instance, and a fourth step of storing the corrected process instance storage.

このようにすれば、コンピュータにより実行されたと推定される業務に係るイベントを削除するようにプロセスインスタンスが修正されるので、プロセスインスタンスに含まれるイベントは、人間又は人間とプログラムにより実行された業務に係るイベントに絞り込まれる。従って、人間が実際に遂行する業務についてのワークフロー図との対応付けが容易になることが期待される。   In this way, the process instance is modified so as to delete the event related to the business that is presumed to be executed by the computer. Therefore, the event included in the process instance can be a human or a business executed by a human and a program. It is narrowed down to the event concerned. Accordingly, it is expected that it is easy to associate the work actually performed by humans with the workflow diagram.

また、上で述べた方法は、出現するイベントの種類及び当該イベントの出現順番が同一であるプロセスインスタンスのグループであるフロー種別のうち主要フローとして外部から指定されたフロー種別に属するという条件又はプロセスインスタンスに含まれる複数のイベントのいずれかの属性の属性値が指定属性値に合致するという条件を満たすプロセスインスタンスを第6データ格納部から読み出して、プロセスインスタンス格納部に格納するステップをさらに含むようにしても良い。このようにプロセスインスタンス自体を選別するようにしても良い。   In addition, the method described above is based on a condition or process that belongs to a flow type designated from the outside as a main flow among flow types that are a group of process instances having the same type of event and the order in which the events appear. A step of reading from the sixth data storage unit a process instance that satisfies the condition that the attribute value of one of the plurality of events included in the instance matches the specified attribute value, and storing the process instance in the process instance storage unit; Also good. In this way, the process instances themselves may be selected.

さらに、上で述べた本方法は、プロセスインスタンス格納部に格納されている複数のプロセスインスタンスを、出現するイベントの種類及び当該イベントの出現順番が同一であるプロセスインスタンスのグループであるフロー種別毎に分類するステップをさらに含むようにしてもよい。この場合、第1、第2及び第4ステップを、フロー種別毎に実施するようにしてもよい。フロー種毎にイベント間遷移の意味合いが異なる場合があり、フロー種毎に処理する方が好ましい場合もあるためである。   In addition, the method described above can process a plurality of process instances stored in the process instance storage unit for each flow type that is a group of process instances in which the types of events that appear and the appearance order of the events are the same. A step of classifying may be further included. In this case, the first, second, and fourth steps may be performed for each flow type. This is because the meaning of transition between events may be different for each flow type, and it may be preferable to perform processing for each flow type.

また、上で述べた抽出条件が、全てのイベント間遷移であるという条件と、プロセスインスタンス格納部に格納されており且つ当該イベント間遷移を含むプロセスインスタンスの数が所定の閾値以上であるという条件とのうちいずれかを含むようにしてもよい。イベント間遷移が出現するプロセスインスタンスの数が少ないと、第3ステップにおける判定などが統計的に正しくない場合も生ずるためである。   In addition, the above-described extraction condition is a condition that all transitions between events, and a condition that the number of process instances stored in the process instance storage unit and including the transition between events is equal to or greater than a predetermined threshold. May be included. This is because if the number of process instances in which transition between events appears is small, the determination in the third step may be statistically incorrect.

さらに、上で述べた判定条件が、上記統計量がばらつきを表す統計量であれば第1の閾値以下であるという第1の条件と、上記統計量が統計的な代表値であれば第2の閾値以下であるという第2の条件である場合もある。また、このような場合、第1の条件と第2の条件とのうち少なくともいずれかを用いるようにしてもよい。一般的に、プログラム実行される場合には、遷移時間は短く且つそのばらつきは小さくなりやすいため、このような条件を採用するのが適切な場合が多くなる。   Furthermore, if the determination condition described above is a statistic that represents variation, the first condition that the statistic is equal to or less than a first threshold value; and the second condition if the statistic is a statistical representative value. In some cases, the second condition is equal to or less than the threshold value. In such a case, at least one of the first condition and the second condition may be used. Generally, when a program is executed, the transition time is short and its variation tends to be small, so that it is often appropriate to adopt such a condition.

さらに、上で述べた所定のルールが、プロセスインスタンスにおいてコンピュータ実行イベント間遷移リスト格納部に格納されているイベント間遷移の前後のイベントのうち前のイベント又は後のイベントを削除する方法と、プロセスインスタンスにおいてコンピュータ実行イベント間遷移リスト格納部に格納されているイベント間遷移の前後のイベントを統合する方法と、プロセスインスタンスにおいてコンピュータ実行イベント間遷移リスト格納部に格納されているイベント間遷移の前後のイベントを当該イベント間遷移に対応して予め登録されている又はユーザから指示されたイベントに置換する方法とのいずれかである場合もある。イベントの発生時刻が処理開始時刻であるのか処理終了時刻であるのかは解析対象の業務システムによるので、ユーザなどが適切な手法を選択する。   Furthermore, the predetermined rule described above is a method for deleting a previous event or a subsequent event among events before and after an inter-event transition stored in a computer-executed event transition list storage unit in a process instance, and a process The method of integrating the events before and after the transition between events stored in the transition list storage between computer execution events in the instance, and the before and after the transition between events stored in the transition list storage between computer execution events in the process instance There is a case where the event is either registered in advance corresponding to the transition between the events or a method for replacing the event with an event instructed by the user. Whether the event occurrence time is the process start time or the process end time depends on the business system to be analyzed, and the user or the like selects an appropriate method.

また、上で述べた所定のルールが、コンピュータ実行イベント間遷移リスト格納部に格納されているイベント間遷移である該当イベント間遷移が連続して出現するプロセスインスタンスの場合、当該プロセスインスタンスにおいて連続する該当イベント間遷移の最前のイベント又は最後のイベントのみを残し他を削除する方法と、当該プロセスインスタンスにおいて連続する該当イベント間遷移に係るイベントを統合する方法と、当該プロセスインスタンスにおいて連続する該当イベント間遷移に係るイベントを当該連続する該当イベント間遷移に対応して予め登録されている又はユーザから指示されたイベントに置換する方法とのいずれかである場合もある。判定条件を満たすイベント間遷移が連続する場合には、このようなルールのいずれかを採用することによって、適切にプロセスインスタンスを修正することができる。   In addition, when the predetermined rule described above is a process instance in which transitions between events that are transitions between events stored in the computer-execution event transition list storage unit appear continuously, the process rules are continuous in the process instance. A method of leaving only the first event or the last event of transition between corresponding events and deleting others, a method of integrating events related to transition between corresponding events in the process instance, and a corresponding event consecutive in the process instance There may be a method of replacing an event related to transition with an event registered in advance or instructed by a user corresponding to the transition between the corresponding events. When transitions between events satisfying the determination condition are continued, the process instance can be appropriately corrected by adopting any of such rules.

なお、上で述べたような処理をコンピュータに実施させるためのプログラムを作成することができ、当該プログラムは、例えばフレキシブル・ディスク、CD−ROMなどの光ディスク、光磁気ディスク、半導体メモリ(例えばROM)、ハードディスク等のコンピュータ読み取り可能な記憶媒体又は記憶装置に格納される。なお、処理途中のデータについては、RAM等の記憶装置に一時保管される。   It is possible to create a program for causing a computer to carry out the processing described above, such as a flexible disk, an optical disk such as a CD-ROM, a magneto-optical disk, and a semiconductor memory (for example, ROM). Or a computer-readable storage medium such as a hard disk or a storage device. Note that data being processed is temporarily stored in a storage device such as a RAM.

以上の実施例を含む実施形態に関し、さらに以下の付記を開示する。   The following supplementary notes are further disclosed with respect to the embodiments including the above examples.

(付記1)
特定の案件について複数のイベントが時系列に並べられた複数のプロセスインスタンスのデータを格納するプロセスインスタンス格納部に格納されているプロセスインスタンスに含まれるイベントの間の遷移であるイベント間遷移から抽出条件に従って該当するイベント間遷移を抽出し、イベント間遷移リスト格納部に格納する第1ステップと、
前記プロセスインスタンス格納部に格納されている前記複数のプロセスインスタンスのデータに含まれる前記複数のイベントの時刻データを用いて、前記イベント間遷移リスト格納部に格納されている各イベント間遷移について、前記プロセスインスタンス格納部に格納されている前記複数のプロセスインスタンスのうち当該イベント間遷移を含むプロセスインスタンスにおける遷移時間を算出し、データ格納部に格納する第2ステップと、
前記イベント間遷移リスト格納部に格納されている各イベント間遷移について、前記データ格納部に格納されている前記遷移時間の統計量を算出し、当該統計量が前記イベント間遷移に係る業務がコンピュータにより実行されたことを表す判定条件を満たしているか判定し、当該判定条件を満たしているイベント間遷移についてのデータをコンピュータ実行イベント間遷移リスト格納部に格納する第3ステップと、
前記コンピュータ実行イベント間遷移リスト格納部に格納されているイベント間遷移を含み且つ前記プロセスインスタンス格納部に格納されているプロセスインスタンスについて、イベント数を減少させる所定のルールに従った修正を行い、修正後のプロセスインスタンスのデータを、修正後プロセスインスタンス格納部に格納する第4ステップと、
を含み、コンピュータにより実行されるプロセスインスタンス処理方法。
(Appendix 1)
Extraction conditions from inter-event transitions that are transitions between events included in process instances stored in the process instance storage that stores data of multiple process instances in which multiple events are arranged in time series for a specific Item A first step of extracting a transition between events according to the above and storing the transition in an inter-event transition list storage unit;
Using the time data of the plurality of events included in the data of the plurality of process instances stored in the process instance storage unit, for each event transition stored in the inter-event transition list storage unit, A second step of calculating a transition time in the process instance including the transition between the events among the plurality of process instances stored in the process instance storage unit, and storing the calculated time in the data storage unit;
For each inter-event transition stored in the inter-event transition list storage unit, a statistic of the transition time stored in the data storage unit is calculated, and the task related to the inter-event transition is a computer A third step of determining whether or not a determination condition indicating that the process is executed is satisfied, and storing data on transition between events satisfying the determination condition in a computer-execution event transition list storage unit;
The process instance including the transition between events stored in the computer-execution event transition list storage unit and stored in the process instance storage unit is corrected according to a predetermined rule for reducing the number of events, and corrected A fourth step of storing the data of the subsequent process instance in the corrected process instance storage unit;
And a process instance processing method executed by a computer.

(付記2)
出現するイベントの種類及び当該イベントの出現順番が同一であるプロセスインスタンスのグループであるフロー種別のうち主要フローとして外部から指定されたフロー種別に属するという条件又は前記プロセスインスタンスに含まれる前記複数のイベントのいずれかの属性の属性値が指定属性値に合致するという条件を満たすプロセスインスタンスを第6データ格納部から読み出して、前記プロセスインスタンス格納部に格納するステップ
をさらに含む付記1記載のプロセスインスタンス処理方法。
(Appendix 2)
The condition of belonging to a flow type designated from the outside as a main flow among the flow types that are a group of process instances having the same event appearance order and the appearance order of the events, or the plurality of events included in the process instance The process instance processing according to appendix 1, further comprising: reading out a process instance satisfying a condition that the attribute value of any of the attributes matches the specified attribute value from the sixth data storage unit and storing the process instance in the process instance storage unit Method.

(付記3)
前記プロセスインスタンス格納部に格納されている前記複数のプロセスインスタンスを、出現するイベントの種類及び当該イベントの出現順番が同一であるプロセスインスタンスのグループであるフロー種別毎に分類するステップ
をさらに含み、
前記第1、第2及び第4ステップを、フロー種別毎に実施する
付記1又は2記載のプロセスインスタンス処理方法。
(Appendix 3)
Further comprising the step of classifying the plurality of process instances stored in the process instance storage unit for each flow type that is a group of process instances in which the types of events that appear and the appearance order of the events are the same, and
The process instance processing method according to attachment 1 or 2, wherein the first, second, and fourth steps are performed for each flow type.

(付記4)
前記抽出条件が、
全てのイベント間遷移であるという条件と、前記プロセスインスタンス格納部に格納されており且つ当該イベント間遷移を含むプロセスインスタンスの数が所定の閾値以上であるという条件とのうちいずれかを含む
付記1乃至3のいずれか1つ記載のプロセスインスタンス処理方法。
(Appendix 4)
The extraction condition is
One of a condition that all transitions between events and a condition that the number of process instances that are stored in the process instance storage unit and include the transition between events is equal to or more than a predetermined threshold value are included. 4. The process instance processing method according to any one of items 1 to 3.

(付記5)
前記判定条件が、
前記統計量がばらつきを表す統計量であれば第1の閾値以下であるという第1の条件と、
前記統計量が統計的な代表値であれば第2の閾値以下であるという第2の条件であり、
前記第1の条件と前記第2の条件とのうち少なくともいずれかを用いる
付記1乃至4のいずれか1つ記載のプロセスインスタンス処理方法。
(Appendix 5)
The determination condition is
If the statistic is a statistic representing variation, a first condition that is less than or equal to a first threshold;
If the statistic is a statistical representative value, the second condition is that it is less than or equal to a second threshold,
The process instance processing method according to any one of appendices 1 to 4, wherein at least one of the first condition and the second condition is used.

(付記6)
前記所定のルールが、
前記プロセスインスタンスにおいて前記コンピュータ実行イベント間遷移リスト格納部に格納されているイベント間遷移の前後のイベントのうち前のイベント又は後のイベントを削除する方法と、前記プロセスインスタンスにおいて前記コンピュータ実行イベント間遷移リスト格納部に格納されているイベント間遷移の前後のイベントを統合する方法と、前記プロセスインスタンスにおいて前記コンピュータ実行イベント間遷移リスト格納部に格納されているイベント間遷移の前後のイベントを当該イベント間遷移に対応して予め登録されている又はユーザから指示されたイベントに置換する方法とのいずれかである
付記1乃至5のいずれか1つ記載のプロセスインスタンス処理方法。
(Appendix 6)
The predetermined rule is:
A method of deleting a previous event or a subsequent event from events before and after an inter-event transition stored in the inter-event transition list storage unit in the process instance, and the inter-computer event transition in the process instance A method of integrating events before and after transition between events stored in the list storage unit, and an event before and after transition between events stored in the transition list storage unit between computer execution events in the process instance between the events The process instance processing method according to any one of appendices 1 to 5, which is one of a method of replacing with an event registered in advance corresponding to a transition or instructed by a user.

(付記7)
前記所定のルールが、
前記コンピュータ実行イベント間遷移リスト格納部に格納されているイベント間遷移である該当イベント間遷移が連続して出現するプロセスインスタンスの場合、当該プロセスインスタンスにおいて連続する該当イベント間遷移の最前のイベント又は最後のイベントのみを残し他を削除する方法と、当該プロセスインスタンスにおいて連続する該当イベント間遷移に係るイベントを統合する方法と、当該プロセスインスタンスにおいて連続する該当イベント間遷移に係るイベントを当該連続する該当イベント間遷移に対応して予め登録されている又はユーザから指示されたイベントに置換する方法とのいずれかである
付記1乃至6のいずれか1つ記載のプロセスインスタンス処理方法。
(Appendix 7)
The predetermined rule is:
In the case of a process instance in which transitions between corresponding events that are transitions between events stored in the computer-execution event transition list storage unit appear in succession, the last event or the last of the transitions between corresponding events in the process instance A method of deleting the other events, leaving other events, a method of integrating events related to transitions between corresponding events that are consecutive in the process instance, and events corresponding to transitions between corresponding events that are consecutive in the process instance. The process instance processing method according to any one of supplementary notes 1 to 6, wherein the process instance processing method is one of a method of replacing with an event registered in advance or instructed by a user in response to an inter-transition.

(付記8)
特定の案件について複数のイベントが時系列に並べられた複数のプロセスインスタンスのデータを格納するプロセスインスタンス格納部に格納されているプロセスインスタンスに含まれるイベントの間の遷移であるイベント間遷移から抽出条件に従って該当するイベント間遷移を抽出し、イベント間遷移リスト格納部に格納するイベント間遷移抽出部と、
前記プロセスインスタンス格納部に格納されている前記複数のプロセスインスタンスのデータに含まれる前記複数のイベントの時刻データを用いて、前記イベント間遷移リスト格納部に格納されている各イベント間遷移について、前記プロセスインスタンス格納部に格納されている前記複数のプロセスインスタンスのうち当該イベント間遷移を含むプロセスインスタンスにおける遷移時間を算出し、データ格納部に格納し、前記イベント間遷移リスト格納部に格納されている各イベント間遷移について、前記データ格納部に格納されている前記遷移時間の統計量を算出し、当該統計量が前記イベント間遷移に係る業務がコンピュータにより実行されたことを表す判定条件を満たしているか判定し、当該判定条件を満たしているイベント間遷移についてのデータをコンピュータ実行イベント間遷移リスト格納部に格納する判定部と、
前記コンピュータ実行イベント間遷移リスト格納部に格納されているイベント間遷移を含み且つ前記プロセスインスタンス格納部に格納されているプロセスインスタンスについて、イベント数を減少させる所定のルールに従った修正を行い、修正後のプロセスインスタンスのデータを、修正後プロセスインスタンス格納部に格納する修正部と、
を有するプロセスインスタンス処理装置。
(Appendix 8)
Extraction conditions from inter-event transitions that are transitions between events included in process instances stored in the process instance storage that stores data of multiple process instances in which multiple events are arranged in time series for a specific Item The inter-event transition extraction unit that extracts the transition between corresponding events according to the above and stores the transition in the inter-event transition list storage unit,
Using the time data of the plurality of events included in the data of the plurality of process instances stored in the process instance storage unit, for each event transition stored in the inter-event transition list storage unit, The transition time in the process instance including the transition between the events among the plurality of process instances stored in the process instance storage unit is calculated, stored in the data storage unit, and stored in the inter-event transition list storage unit For each inter-event transition, calculate the statistic of the transition time stored in the data storage unit, and the statistic satisfies a determination condition indicating that the task related to the inter-event transition is executed by the computer Transition between events that meet the criteria A determining unit for storing data about the transition list storage between computers running events,
The process instance including the transition between events stored in the computer-execution event transition list storage unit and stored in the process instance storage unit is corrected according to a predetermined rule for reducing the number of events, and corrected A correction unit for storing the data of the subsequent process instance in the post-correction process instance storage unit;
A process instance processing apparatus.

(付記9)
特定の案件について複数のイベントが時系列に並べられた複数のプロセスインスタンスのデータを格納するプロセスインスタンス格納部に格納されているプロセスインスタンスに含まれるイベントの間の遷移であるイベント間遷移から抽出条件に従って該当するイベント間遷移を抽出し、イベント間遷移リスト格納部に格納する第1ステップと、
前記プロセスインスタンス格納部に格納されている前記複数のプロセスインスタンスのデータに含まれる前記複数のイベントの時刻データを用いて、前記イベント間遷移リスト格納部に格納されている各イベント間遷移について、前記プロセスインスタンス格納部に格納されている前記複数のプロセスインスタンスのうち当該イベント間遷移を含むプロセスインスタンスにおける遷移時間を算出し、データ格納部に格納する第2ステップと、
前記イベント間遷移リスト格納部に格納されている各イベント間遷移について、前記データ格納部に格納されている前記遷移時間の統計量を算出し、当該統計量が前記イベント間遷移に係る業務がコンピュータにより実行されたことを表す判定条件を満たしているか判定し、当該判定条件を満たしているイベント間遷移についてのデータをコンピュータ実行イベント間遷移リスト格納部に格納する第3ステップと、
前記コンピュータ実行イベント間遷移リスト格納部に格納されているイベント間遷移を含み且つ前記プロセスインスタンス格納部に格納されているプロセスインスタンスについて、イベント数を減少させる所定のルールに従った修正を行い、修正後のプロセスインスタンスのデータを、修正後プロセスインスタンス格納部に格納する第4ステップと、
を、コンピュータに実行させるためのプロセスインスタンス処理プログラム。
(Appendix 9)
Extraction conditions from inter-event transitions that are transitions between events included in process instances stored in the process instance storage that stores data of multiple process instances in which multiple events are arranged in time series for a specific Item A first step of extracting a transition between events according to the above and storing the transition in an inter-event transition list storage unit;
Using the time data of the plurality of events included in the data of the plurality of process instances stored in the process instance storage unit, for each event transition stored in the inter-event transition list storage unit, A second step of calculating a transition time in the process instance including the transition between the events among the plurality of process instances stored in the process instance storage unit, and storing the calculated time in the data storage unit;
For each inter-event transition stored in the inter-event transition list storage unit, a statistic of the transition time stored in the data storage unit is calculated, and the task related to the inter-event transition is a computer A third step of determining whether or not a determination condition indicating that the process is executed is satisfied, and storing data on transition between events satisfying the determination condition in a computer-execution event transition list storage unit;
The process instance including the transition between events stored in the computer-execution event transition list storage unit and stored in the process instance storage unit is corrected according to a predetermined rule for reducing the number of events, and corrected A fourth step of storing the data of the subsequent process instance in the corrected process instance storage unit;
Is a process instance processing program for causing a computer to execute.

200 業務システム
100 業務プロセス分析装置
110 プロセスインスタンス生成部
120 プロセスインスタンス格納部
130 表示処理部 140 イベント間遷移判定部
150 選別条件格納部
160 修正後プロセスインスタンス格納部
170 対応付け処理部 180 出力部
190 ワークフロー図格納部
141 選別処理部
142 選別後プロセスインスタンス格納部
143 イベント間遷移抽出部
144 イベント間遷移リスト格納部 145 判定部
146 判定表格納部 147 修正部
148 ルール格納部 149 イベント間遷移時間格納部
200 Business System 100 Business Process Analysis Device 110 Process Instance Generation Unit 120 Process Instance Storage Unit 130 Display Processing Unit 140 Inter-Event Transition Determination Unit 150 Selection Condition Storage Unit
160 corrected process instance storage unit 170 association processing unit 180 output unit 190 workflow diagram storage unit 141 selection processing unit
142 post-selection process instance storage unit 143 inter-event transition extraction unit 144 inter-event transition list storage unit 145 determination unit
146 Judgment table storage unit 147 Correction unit 148 Rule storage unit 149 Inter-event transition time storage unit

Claims (8)

特定の案件について複数のイベントが時系列に並べられた複数のプロセスインスタンスのデータを格納するプロセスインスタンス格納部に格納されているプロセスインスタンスに含まれるイベントの間の遷移であるイベント間遷移から抽出条件に従って該当するイベント間遷移を抽出し、イベント間遷移リスト格納部に格納する第1ステップと、
前記プロセスインスタンス格納部に格納されている前記複数のプロセスインスタンスのデータに含まれる前記複数のイベントの時刻データを用いて、前記イベント間遷移リスト格納部に格納されている各イベント間遷移について、前記プロセスインスタンス格納部に格納されている前記複数のプロセスインスタンスのうち当該イベント間遷移を含むプロセスインスタンスにおける遷移時間を算出し、データ格納部に格納する第2ステップと、
前記イベント間遷移リスト格納部に格納されている各イベント間遷移について、前記データ格納部に格納されている前記遷移時間の統計量を算出し、当該統計量が前記イベント間遷移に係る業務がコンピュータにより実行されたことを表す判定条件を満たしているか判定し、当該判定条件を満たしているイベント間遷移についてのデータをコンピュータ実行イベント間遷移リスト格納部に格納する第3ステップと、
前記コンピュータ実行イベント間遷移リスト格納部に格納されているイベント間遷移を含み且つ前記プロセスインスタンス格納部に格納されているプロセスインスタンスについて、イベント数を減少させる所定のルールに従った修正を行い、修正後のプロセスインスタンスのデータを、修正後プロセスインスタンス格納部に格納する第4ステップと、
を含み、コンピュータにより実行されるプロセスインスタンス処理方法。
Extraction conditions from inter-event transitions that are transitions between events included in process instances stored in the process instance storage that stores data of multiple process instances in which multiple events are arranged in time series for a specific Item A first step of extracting a transition between events according to the above and storing the transition in an inter-event transition list storage unit;
Using the time data of the plurality of events included in the data of the plurality of process instances stored in the process instance storage unit, for each event transition stored in the inter-event transition list storage unit, A second step of calculating a transition time in the process instance including the transition between the events among the plurality of process instances stored in the process instance storage unit, and storing the calculated time in the data storage unit;
For each inter-event transition stored in the inter-event transition list storage unit, a statistic of the transition time stored in the data storage unit is calculated, and the task related to the inter-event transition is a computer A third step of determining whether or not a determination condition indicating that the process is executed is satisfied, and storing data on transition between events satisfying the determination condition in a computer-execution event transition list storage unit;
The process instance including the transition between events stored in the computer-execution event transition list storage unit and stored in the process instance storage unit is corrected according to a predetermined rule for reducing the number of events, and corrected A fourth step of storing the data of the subsequent process instance in the corrected process instance storage unit;
And a process instance processing method executed by a computer.
データベースに格納されている複数のレコードから生成された複数のプロセスインスタンスを格納するデータ格納部から、出現するイベントの種類及び当該イベントの出現順番が同一であるプロセスインスタンスのグループであるフロー種別のうち主要フローとして外部から指定されたフロー種別に属するという条件又は前記プロセスインスタンスに含まれる前記複数のイベントのいずれかの属性の属性値が指定属性値に合致するという条件を満たすプロセスインスタンスをみ出して、前記プロセスインスタンス格納部に格納するステップ
をさらに含む請求項1記載のプロセスインスタンス処理方法。
From the data storage unit that stores multiple process instances generated from multiple records stored in the database, out of the flow types that are a group of process instances that have the same event type and the same event appearance order out read the satisfying process instance named attribute value of any attribute of the plurality of events included in the conditions or the process instance that belongs to flow type designated from the outside matches the specified attribute value as the main flow The process instance processing method according to claim 1, further comprising: storing in the process instance storage unit.
前記抽出条件が、
全てのイベント間遷移であるという条件と、前記プロセスインスタンス格納部に格納されており且つ当該イベント間遷移を含むプロセスインスタンスの数が所定の閾値以上であるという条件とのうちいずれかを含む
請求項1又は2記載のプロセスインスタンス処理方法。
The extraction condition is
A condition that all transitions between events are included, or a condition that the number of process instances that are stored in the process instance storage unit and include the transition between events is equal to or greater than a predetermined threshold value. 3. The process instance processing method according to 1 or 2.
前記所定のルールが、
前記プロセスインスタンスにおいて前記コンピュータ実行イベント間遷移リスト格納部に格納されているイベント間遷移の前後のイベントのうち前のイベント又は後のイベントを削除する方法と、前記プロセスインスタンスにおいて前記コンピュータ実行イベント間遷移リスト格納部に格納されているイベント間遷移の前後のイベントを統合する方法と、前記プロセスインスタンスにおいて前記コンピュータ実行イベント間遷移リスト格納部に格納されているイベント間遷移の前後のイベントを当該イベント間遷移に対応して予め登録されている又はユーザから指示されたイベントに置換する方法とのいずれかである
請求項1乃至3のいずれか1つ記載のプロセスインスタンス処理方法。
The predetermined rule is:
A method of deleting a previous event or a subsequent event from events before and after an inter-event transition stored in the inter-event transition list storage unit in the process instance, and the inter-computer event transition in the process instance A method of integrating events before and after transition between events stored in the list storage unit, and an event before and after transition between events stored in the transition list storage unit between computer execution events in the process instance between the events The process instance processing method according to any one of claims 1 to 3, wherein the method is replaced with an event registered in advance corresponding to a transition or instructed by a user.
前記所定のルールが、
前記コンピュータ実行イベント間遷移リスト格納部に格納されているイベント間遷移である該当イベント間遷移が連続して出現するプロセスインスタンスの場合、当該プロセスインスタンスにおいて連続する該当イベント間遷移の最前のイベント又は最後のイベントのみを残し他を削除する方法と、当該プロセスインスタンスにおいて連続する該当イベント間遷移に係るイベントを統合する方法と、当該プロセスインスタンスにおいて連続する該当イベント間遷移に係るイベントを当該連続する該当イベント間遷移に対応して予め登録されている又はユーザから指示されたイベントに置換する方法とのいずれかである
請求項1乃至のいずれか1つ記載のプロセスインスタンス処理方法。
The predetermined rule is:
In the case of a process instance in which transitions between corresponding events that are transitions between events stored in the computer-execution event transition list storage unit appear in succession, the last event or the last of the transitions between corresponding events in the process instance A method of deleting the other events, leaving other events, a method of integrating events related to transitions between corresponding events that are consecutive in the process instance, and events corresponding to transitions between corresponding events that are consecutive in the process instance. The process instance processing method according to any one of claims 1 to 3 , wherein the method is one of a method of replacing with an event registered in advance or instructed by a user in response to an inter-transition.
特定の案件について複数のイベントが時系列に並べられた複数のプロセスインスタンスのデータを格納するプロセスインスタンス格納部に格納されているプロセスインスタンスに含まれるイベントの間の遷移であるイベント間遷移から抽出条件に従って該当するイベント間遷移を抽出し、イベント間遷移リスト格納部に格納するイベント間遷移抽出部と、
前記プロセスインスタンス格納部に格納されている前記複数のプロセスインスタンスのデータに含まれる前記複数のイベントの時刻データを用いて、前記イベント間遷移リスト格納部に格納されている各イベント間遷移について、前記プロセスインスタンス格納部に格納されている前記複数のプロセスインスタンスのうち当該イベント間遷移を含むプロセスインスタンスにおける遷移時間を算出し、データ格納部に格納し、前記イベント間遷移リスト格納部に格納されている各イベント間遷移について、前記データ格納部に格納されている前記遷移時間の統計量を算出し、当該統計量が前記イベント間遷移に係る業務がコンピュータにより実行されたことを表す判定条件を満たしているか判定し、当該判定条件を満たしているイベント間遷移についてのデータをコンピュータ実行イベント間遷移リスト格納部に格納する判定部と、
前記コンピュータ実行イベント間遷移リスト格納部に格納されているイベント間遷移を含み且つ前記プロセスインスタンス格納部に格納されているプロセスインスタンスについて、イベント数を減少させる所定のルールに従った修正を行い、修正後のプロセスインスタンスのデータを、修正後プロセスインスタンス格納部に格納する修正部と、
を有するプロセスインスタンス処理装置。
Extraction conditions from inter-event transitions that are transitions between events included in process instances stored in the process instance storage that stores data of multiple process instances in which multiple events are arranged in time series for a specific Item The inter-event transition extraction unit that extracts the transition between corresponding events according to the above and stores the transition in the inter-event transition list storage unit,
Using the time data of the plurality of events included in the data of the plurality of process instances stored in the process instance storage unit, for each event transition stored in the inter-event transition list storage unit, The transition time in the process instance including the transition between the events among the plurality of process instances stored in the process instance storage unit is calculated, stored in the data storage unit, and stored in the inter-event transition list storage unit For each inter-event transition, calculate the statistic of the transition time stored in the data storage unit, and the statistic satisfies a determination condition indicating that the task related to the inter-event transition is executed by the computer Transition between events that meet the criteria A determining unit for storing data about the transition list storage between computers running events,
The process instance including the transition between events stored in the computer-execution event transition list storage unit and stored in the process instance storage unit is corrected according to a predetermined rule for reducing the number of events, and corrected A correction unit for storing the data of the subsequent process instance in the post-correction process instance storage unit;
A process instance processing apparatus.
特定の案件について複数のイベントが時系列に並べられた複数のプロセスインスタンスのデータを格納するプロセスインスタンス格納部に格納されているプロセスインスタンスに含まれるイベントの間の遷移であるイベント間遷移から抽出条件に従って該当するイベント間遷移を抽出し、イベント間遷移リスト格納部に格納する第1ステップと、
前記プロセスインスタンス格納部に格納されている前記複数のプロセスインスタンスのデータに含まれる前記複数のイベントの時刻データを用いて、前記イベント間遷移リスト格納部に格納されている各イベント間遷移について、前記プロセスインスタンス格納部に格納されている前記複数のプロセスインスタンスのうち当該イベント間遷移を含むプロセスインスタンスにおける遷移時間を算出し、データ格納部に格納する第2ステップと、
前記イベント間遷移リスト格納部に格納されている各イベント間遷移について、前記データ格納部に格納されている前記遷移時間の統計量を算出し、当該統計量が前記イベント間遷移に係る業務がコンピュータにより実行されたことを表す判定条件を満たしているか判定し、当該判定条件を満たしているイベント間遷移についてのデータをコンピュータ実行イベント間遷移リスト格納部に格納する第3ステップと、
前記コンピュータ実行イベント間遷移リスト格納部に格納されているイベント間遷移を含み且つ前記プロセスインスタンス格納部に格納されているプロセスインスタンスについて、イベント数を減少させる所定のルールに従った修正を行い、修正後のプロセスインスタンスのデータを、修正後プロセスインスタンス格納部に格納する第4ステップと、
を、コンピュータに実行させるためのプロセスインスタンス処理プログラム。
Extraction conditions from inter-event transitions that are transitions between events included in process instances stored in the process instance storage that stores data of multiple process instances in which multiple events are arranged in time series for a specific Item A first step of extracting a transition between events according to the above and storing the transition in an inter-event transition list storage unit;
Using the time data of the plurality of events included in the data of the plurality of process instances stored in the process instance storage unit, for each event transition stored in the inter-event transition list storage unit, A second step of calculating a transition time in the process instance including the transition between the events among the plurality of process instances stored in the process instance storage unit, and storing the calculated time in the data storage unit;
For each inter-event transition stored in the inter-event transition list storage unit, a statistic of the transition time stored in the data storage unit is calculated, and the task related to the inter-event transition is a computer A third step of determining whether or not a determination condition indicating that the process is executed is satisfied, and storing data on transition between events satisfying the determination condition in a computer-execution event transition list storage unit;
The process instance including the transition between events stored in the computer-execution event transition list storage unit and stored in the process instance storage unit is corrected according to a predetermined rule for reducing the number of events, and corrected A fourth step of storing the data of the subsequent process instance in the corrected process instance storage unit;
Is a process instance processing program for causing a computer to execute.
特定の案件について複数のイベントが時系列に並べられた複数のプロセスインスタンスのデータを格納するプロセスインスタンス格納部に格納されているプロセスインスタンスに含まれるイベントの間の遷移であるイベント間遷移から抽出条件に従って該当するイベント間遷移を抽出し、イベント間遷移リスト格納部に格納する第1ステップと、
前記プロセスインスタンス格納部に格納されている前記複数のプロセスインスタンスのデータに含まれる前記複数のイベントの時刻データを用いて、前記イベント間遷移リスト格納部に格納されている各イベント間遷移について、前記プロセスインスタンス格納部に格納されている前記複数のプロセスインスタンスのうち当該イベント間遷移を含むプロセスインスタンスにおける遷移時間を算出し、データ格納部に格納する第2ステップと、
前記イベント間遷移リスト格納部に格納されている各イベント間遷移について、前記データ格納部に格納されている前記遷移時間の統計量を算出し、前記統計量を閾値と比較する第3ステップと、
前記統計量が前記閾値未満のイベント間遷移を含み且つ前記プロセスインスタンス格納部に格納されているプロセスインスタンスについて、イベント数を減少させる所定のルールに従った修正を行い、修正後のプロセスインスタンスのデータを、修正後プロセスインスタンス格納部に格納する第4ステップと、
を、コンピュータに実行させるためのプロセスインスタンス処理プログラム。
Extraction conditions from inter-event transitions that are transitions between events included in process instances stored in the process instance storage that stores data of multiple process instances in which multiple events are arranged in time series for a specific Item A first step of extracting a transition between events according to the above and storing the transition in an inter-event transition list storage unit;
Using the time data of the plurality of events included in the data of the plurality of process instances stored in the process instance storage unit, for each event transition stored in the inter-event transition list storage unit, A second step of calculating a transition time in the process instance including the transition between the events among the plurality of process instances stored in the process instance storage unit, and storing the calculated time in the data storage unit;
For each inter-event transition stored in the inter-event transition list storage unit, a third step of calculating a statistic of the transition time stored in the data storage unit and comparing the statistic with a threshold value;
The process instance including the transition between events whose statistic is less than the threshold and stored in the process instance storage unit is corrected according to a predetermined rule for reducing the number of events, and the corrected process instance data Is stored in the post-correction process instance storage unit,
Is a process instance processing program for causing a computer to execute.
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