Je leest:

Op zoek naar het perfecte protocol

Op zoek naar het perfecte protocol

Auteur:

Christian Günther (1978, Waiblingen, Duitsland) behoort tot een van de eerste lichtingen studenten die afstudeerde aan het Hasso-Plattner-Institut für Softwaresystemtechnik in Potsdam – een privéonderwijsinstelling die in 1998 in het leven werd geroepen door een van de oprichters van de Duitse softwaregigant SAP. Günther studeerde af op het gebied van procesmanagement. Hij hield zich bezig met informatiesystemen, zoals workflowmanagementsystemen (WfMSs) of Enterprise Resource Planning (ERP)-systemen.

Small
dr.ir. Christian Günther
Technologiestichting STW

De vakgroep waarbij hij afstudeerde, had goede contacten met de TU Eindhoven, zodat een promotieplek in Nederland voor de hand lag. In 2004 begon hij met een onderzoeksproject waarvan het idee nog maar betrekkelijk recent was ontstaan: het analyseren van de automatisch gegenereerde protocollen (event logs_) uit bijvoorbeeld ERP-systemenplanning. Günther: “Uit zo’n event log kun je allerlei interessante dingen afleiden. Bijvoorbeeld: hoe goed past de control flow van je organisatie op papier bij het feitelijk sociaal netwerk? Hoe verloopt de overdracht van werk tussen de betrokken personen? Hoe goed past een van tevoren beschikbaar procesmodel bij de daadwerkelijke observaties in het event log?” Dit analyseren van event logs heet process mining.

Tot voor kort gingen procesmodellen er vaak van uit dat processen goed gestructureerd zijn, zich beperken tot een beperkt deel van een organisatie en strak gecontroleerd worden door een informatiesysteem. Maar tegenwoordig mogen gebruikers van informatiesystemen ad hoc afwijken van de voorgeschreven procesdefinities. Er zijn ook veel processen waarbij de uitvoering niet strikt wordt afgedwongen, maar vooral geobserveerd wordt door een informatiesysteem.

Günther: “Er was in Nederland maar één commercieel Case Handling-systeem in gebruik, van een firma in Apeldoorn: Pallas Athena. Ik kwam al snel met hen in contact. In het eerste half jaar heb ik een softwaretool geschreven waarmee je de event logs van die software automatisch kunt uitlezen. Het was een groot voordeel om over deze tool te beschikken, omdat dingen die voor die tijd handmatig gebeurden, nu volledig geautomatiseerd konden worden.”

Grote afwijkingen

In het ideale geval zou de analyse van de event logs hetzelfde plaatje moeten opleveren als het oorspronkelijke procesmodel, maar Günther leerde al snel dat dit niet zo was: “De eerste resultaten van mijn process mining lieten zien dat in de praktijk processen vaak überhaupt niet zo worden uitgevoerd als is voorgeschreven. Dat hadden we wel een beetje verwacht, maar dat de afwijkingen zo enorm groot zijn, was een verrassing.”

In de eerste jaren van zijn onderzoek was Günther ervan overtuigd, dat als hij de protocollen maar fijnmazig genoeg met zijn slimme software zou uitziften, hij voldoende patronen zou ontdekken die naar een procesmodel zouden voeren. Maar dat lukte niet: “Elke situatie is anders, en ook al kijk je nog zo goed naar patronen in de ruwe event logs, dan nog kun je niet goed achterhalen wie wat wanneer heeft uitgevoerd.”

Günther zocht twee jaar lang naar een oplossing. De belangrijkste stap was om de enorme berg gegevens van de ruwe event logs eerst te vereenvoudigen en te abstraheren. Hij ontwikkelde een universele taxonomie en een set structurele logmetrieken, die gebruikt kunnen worden voor het verkrijgen van een abstracte karakterisering van een event log.

Medium
Christian Günther met op de achtergrond een voorbeeld van een methode om processen te vereenvoudigen.
Technologiestichting STW

Günther: “In de praktijk betekent dit dat we in de modelanalyse twee principes gebruiken: als een activiteit niet zo belangrijk is, wordt hij gewist; als een aantal activiteiten van dezelfde categorie niet zo belangrijk zijn, dan clusteren we die. Er zijn geen starre regels, het systeem past zichzelf aan de gegevens aan. Dat noemen we fuzzy mining. Daarmee kun je op het beeldscherm een heel overzichtelijk plaatje tekenen van het proces. Met een schuifregelaar stelt de gebruiker in hoe gedetailleerd hij de gegevens wil zien.”

Brede toepassing

Nadat de software met laboratoriumdata was uitgeprobeerd, werd deze getest op echte gegevens, afkomstig van Philips Healthcare. Günther: “Het ging om het analyseren van cardiovasculaire röntgenapparatuur, die in veel ziekenhuizen staat. Die apparaten zijn via internet met een centrale database verbonden. We kregen van hen een terabyte (duizend miljoen bytes) aan event logs.”

Günthers nieuwe methode om processen te vereenvoudigen bleek zo goed te werken, dat Philips de software nu in de praktijk gebruikt. Na zijn promotie richtte Günther zijn eigen bedrijfje op, dat de software ook voor andere klanten aanbiedt. Het bedrijf heet Fluxicon. Bij de ontwikkeling van de eigen software heeft Günther dus het hele traject doorlopen, van fundamenteel onderzoek naar laboratoriumtests en casestudies, uiteindelijk naar de marktinvoering van een commercieel softwareproduct.

Günther: “De software is voor een brede doelgroep te gebruiken. We hebben nu bijvoorbeeld callcenters die willen analyseren welke soort supportvragen tijdrovend zijn. Kijk, dat is het lastige, maar tegelijk ook het mooie van dit onderzoek: de breedte van toepassingen is enorm.”

Het promotieonderzoek van Christian Günther is gefinancierd binnen het Open Technologieprogramma van de Technologiestichting STW.

Dit artikel is een publicatie van Technologiestichting STW.
© Technologiestichting STW, alle rechten voorbehouden
Dit artikel publiceerde NEMO Kennislink op 03 februari 2011

Discussieer mee

Vragen, opmerkingen of bijdragen over dit artikel of het onderwerp? Neem deel aan de discussie.

LEES EN DRAAG BIJ AAN DE DISCUSSIE