nach oben

Erschienen in:

2022 | OriginalPaper | Buchkapitel

The Benefits of Sensor-Measurement Aggregation in Discovering IoT Process Models: A Smart-House Case Study

verfasst von : Massimiliano de Leoni, Lucia Pellattiero

Erschienen in: Business Process Management Workshops

Verlag: Springer International Publishing

Einloggen

Aktivieren Sie unsere intelligente Suche, um passende Fachinhalte oder Patente zu finden.

search-config

KI-gestützte Suche

Aus

Abstract

IoT systems collect and exchange data whose analysis opens up incredible opportunities to improve the human satisfaction with IoT systems. The IoT data can be indeed used to discover human habits and interaction patterns, useful to both improve human experience and further automatize the system. Process Mining can be leveraged on for this purpose, but a gap needs to be bridged between IoT-device event data and logs by aggregating events to take to the right granularity for Process Mining. This papers reports on the experience on real-life data to discover the human habits in a smart house. In particular, the benefits are reported on how to aggregate event data to the right granularity to further apply process-mining discovery techniques. The results illustrate that, when applied on the case study, the proposed technique is able to discover human-habit models that are more readable and accurate, thus providing actionable insights for a subsequent optimization of the human experience with the IoT system.

Sie haben noch keine Lizenz? Dann Informieren Sie sich jetzt über unsere Produkte:

Springer Professional "Wirtschaft+Technik"

Online-Abonnement

Mit Springer Professional "Wirtschaft+Technik" erhalten Sie Zugriff auf:

über 102.000 Bücher
über 537 Zeitschriften

aus folgenden Fachgebieten:

Automobil + Motoren
Bauwesen + Immobilien
Business IT + Informatik
Elektrotechnik + Elektronik
Energie + Nachhaltigkeit
Finance + Banking
Management + Führung
Marketing + Vertrieb
Maschinenbau + Werkstoffe
Versicherung + Risiko

Jetzt Wissensvorsprung sichern!

Jetzt informieren

Springer Professional "Technik"

Online-Abonnement

Mit Springer Professional "Technik" erhalten Sie Zugriff auf:

über 67.000 Bücher
über 390 Zeitschriften

aus folgenden Fachgebieten:

Automobil + Motoren
Bauwesen + Immobilien
Business IT + Informatik
Elektrotechnik + Elektronik
Energie + Nachhaltigkeit
Maschinenbau + Werkstoffe

Jetzt Wissensvorsprung sichern!

Jetzt informieren

Springer Professional "Wirtschaft"

Online-Abonnement

Mit Springer Professional "Wirtschaft" erhalten Sie Zugriff auf:

über 67.000 Bücher
über 340 Zeitschriften

aus folgenden Fachgebieten:

Bauwesen + Immobilien
Business IT + Informatik
Finance + Banking
Management + Führung
Marketing + Vertrieb
Versicherung + Risiko

Jetzt Wissensvorsprung sichern!

Jetzt informieren

Vorheriges Kapitel Supporting Users in the Continuous Evolution of Automated Routines in Their Smart Spaces

Nächstes Kapitel Matching Metadata on Blockchain for Self-Sovereign Identity

BP-Meets-Iot Challenge page: http://pros.webs.upv.es/sites/bp-meet-iot2020/#six.

The post-processed event log is available at https://github.com/Ciaaa95/TechniquesForClustering_LowLevelEvents.

The dataset description is available at http://pros.webs.upv.es/sites/bp-meet-iot2020/challenge/BP_Meets_Iot2020_Challenge_Dataset.pdf (Accessed June 2th, 2021).

Janiesch, C., et al.: The internet of things meets business process management: a manifesto. IEEE Sys. Man Cybern. Mag. 6(4), 34–44 (2020)CrossRef

Hemmer, A., Badonnel, R., Chrisment, I.: A process mining approach for supporting IoT predictive security. In: Proceedings of OMS IEEE/IFIP Network Operations and Management Symposium (OMS 2020) (2020)

Coltellese, S., Maria Maggi, F., Marrella, A., Massarelli, L., Querzoni, L.: Triage of IoT attacks through process mining. In: Panetto, H., Debruyne, C., Hepp, M., Lewis, D., Ardagna, C.A., Meersman, R. (eds.) OTM 2019. LNCS, vol. 11877, pp. 326–344. Springer, Cham (2019). https://doi.org/10.1007/978-3-030-33246-4_22CrossRef

Dimaggio, M., Leotta, F., Mecella, M., Sora, D.: Process-based habit mining: experiments and techniques. In: 2016 IEEE 13th International Conference on Ubiquitous Intelligence & Computing, pp. 145–152 (2016)

Tax, N., Sidorova, N., van der Aalst, W.M.P.: Discovering more precise process models from event logs by filtering out chaotic activities. J. Intell. Inf. Syst. 52(1), 107–139 (2018). https://doi.org/10.1007/s10844-018-0507-6CrossRef

Cameranesi, M., Diamantini, C., Potena, D.: Discovering process models of activities of daily living from sensors. In: Teniente, E., Weidlich, M. (eds.) BPM 2017. LNBIP, vol. 308, pp. 285–297. Springer, Cham (2018). https://doi.org/10.1007/978-3-319-74030-0_21CrossRef

de Leoni, M., Dündar, S.: Event-log abstraction using batch session identification and clustering. In: Proceedings of the 35th Annual ACM Symposium on Applied Computing, SAC ’20, 36–44. Association for Computing Machinery, New York (2020)

van der Aalst, W.M.P.: Process Mining - Data Science in Action. Springer, Heidelberg (2016). https://doi.org/10.1007/978-3-662-49851-4CrossRef

Mitchell, T.M.: Machine Learning. McGraw-Hill, New York (1997)

10.

Pesic, M., Schonenberg, H., van der Aalst, W.M.P.: DECLARE: full support for loosely-structured processes. In: EDOC 2007, p. 287. IEEE (2007)

11.

van der Aalst, W.M.P., De Masellis, R., Di Francescomarino, C., Ghidini, C.: Learning hybrid process models from events. In: Carmona, J., Engels, G., Kumar, A. (eds.) BPM 2017. LNCS, vol. 10445, pp. 59–76. Springer, Cham (2017). https://doi.org/10.1007/978-3-319-65000-5_4CrossRef

Titel: The Benefits of Sensor-Measurement Aggregation in Discovering IoT Process Models: A Smart-House Case Study
verfasst von: Massimiliano de Leoni
Lucia Pellattiero
Verlag: Springer International Publishing
Buch: Business Process Management Workshops
Print ISBN: 978-3-030-94342-4

Electronic ISBN: 978-3-030-94343-1

Copyright-Jahr: 2022
DOI: https://doi.org/10.1007/978-3-030-94343-1_31

Springer Professional

Abstract

Bitte loggen Sie sich ein, um Zugang zu Ihrer Lizenz zu erhalten.

Sie haben noch keine Lizenz? Dann Informieren Sie sich jetzt über unsere Produkte:

Springer Professional "Wirtschaft+Technik"

Springer Professional "Technik"

Springer Professional "Wirtschaft"

Premium Partner