In order to better facilitate the need for continuous business process improvement, the application of DevOps principles has been proposed. In particular, the AB-BPM methodology applies AB testing and reinforcement learning to increase the speed and quality of improvement efforts. In this paper, we provide an industry perspective on this approach, assessing requirements, risks, opportunities, and more aspects of the AB-BPM methodology and supporting tools. Our qualitative analysis combines grounded theory with a Delphi study, including semi-structured interviews and multiple follow-up surveys with a panel of ten business process management experts. The main findings indicate a need for human control during reinforcement learning-driven experiments, the importance of aligning the methodology culturally and organizationally with the respective setting, and the necessity of an integrated process execution platform.


翻译:为更好地促进持续的业务流程改进,提出了应用DevOps原则的方法。特别是,AB-BPM方法应用AB测试和强化学习来提高改进工作的速度和质量。本文从行业角度提供了关于此方法的评估,包括对AB-BPM方法和支持工具的需求、风险、机会等方面的评估。我们采用扎根理论和Delphi研究相结合的质性分析方法,包括对十名业务流程管理专家的半结构化访谈和多次跟踪调查。主要发现包括强调在强化学习驱动的实验中需要人类控制,强调将方法文化和组织与所在场景相一致,以及必要的集成流程执行平台。

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强化学习(RL)是机器学习的一个领域,与软件代理应如何在环境中采取行动以最大化累积奖励的概念有关。除了监督学习和非监督学习外,强化学习是三种基本的机器学习范式之一。 强化学习与监督学习的不同之处在于,不需要呈现带标签的输入/输出对,也不需要显式纠正次优动作。相反,重点是在探索(未知领域)和利用(当前知识)之间找到平衡。 该环境通常以马尔可夫决策过程(MDP)的形式陈述,因为针对这种情况的许多强化学习算法都使用动态编程技术。经典动态规划方法和强化学习算法之间的主要区别在于,后者不假设MDP的确切数学模型,并且针对无法采用精确方法的大型MDP。

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