基于物联网传感器与复杂事件处理服务的流程活动在线检测框架研究

为解决物联网(IoT)环境中低层级传感器数据与业务流程管理(BPM)需求间的鸿沟，研究人员开发了基于复杂事件处理(CEP)的自动化服务生成框架。该研究通过活动签名(Activity Signature)提取和模式匹配，实现了制造与医疗场景下流程活动的实时检测，为无流程感知信息系统(PAIS)环境提供了轻量级流程分析方案，其非侵入性和低代码特性显著降低了领域专家的技术门槛。

　　

在数字化转型浪潮中，物联网(IoT)设备产生的海量传感器数据为业务流程监控提供了全新视角，但低抽象层级的原始数据与业务流程管理(BPM)所需的事件日志间存在巨大鸿沟。传统方法依赖历史数据训练昂贵的监督机器学习模型，仅支持事后分析，且难以适应异构IoT环境。更关键的是，医疗和制造等领域亟需实时活动检测来确保流程合规性——例如智能医疗中手部消毒环节的缺失可能引发交叉感染，智能制造中错误操作的及时中止可避免设备损坏。这些场景往往缺乏中央流程感知信息系统(PAIS)，使得现有流程挖掘技术难以直接应用。

针对这一挑战，研究人员开发了基于复杂事件处理(CEP)的自动化服务生成框架。该研究创新性地提出通过活动签名(Activity Signature)——即与流程活动相关的典型传感器读数时间序列——来自动生成可部署的检测服务。在智能工厂和献血流程的实验中，系统成功识别了烤箱燃烧、手部卫生等关键活动，尤其对传感器数据变异较小的情况表现出良好检测效果。这项发表于《Future Generation Computer Systems》的工作，为无PAIS环境的实时流程分析提供了可扩展解决方案。

研究采用三项核心技术：1) 通过交互式仪表板实现领域专家对IoT数据的标注，提取活动签名并标记相关传感器；2) 将传感器数据变化模式转化为CEP引擎可执行的流式SQL查询，构建低层级与高层级事件间的层次关系；3) 在WS02 Siddhi CEP平台上实现服务的自动部署与组合，支持MQTT和HTTP双接口通信。实验数据来自配备53个传感器的小型智能工厂和20个医疗传感器的献血工作站，涵盖制造与医疗场景的标准化流程。

【活动签名提取】通过领域专家标注的传感器数据变化边界，系统提取出如"燃烧"活动中阀门开关与电机转速的特定组合模式。智能医疗场景中，体重传感器数值离散化为"使用中/未使用"状态，有效捕捉手部消毒动作。

【服务生成架构】生成的CEP应用包含事件源、处理逻辑和输出接口三层结构。以烤箱工作站为例，当检测到电机速度从0变为-512（单位：rpm）且阀门状态切换时，触发"活动开始"事件。这种模式匹配方法相比机器学习更具可解释性，允许专家直接调整检测阈值。

【多策略检测】研究创新性地支持六种部分序列检测策略。实验显示"Any25LowLevelPatterns"策略在制造场景表现最优（事件级F1值0.3686），仅需匹配25%底层模式即可触发预警，平衡了实时性与准确性。而医疗场景中"FirstLastLowLevelPattern"策略对NFC读卡器事件的检测精度达59.87%。

【跨场景验证】在178分钟的工厂运行数据中，系统成功识别395个活动实例；医疗场景下对17名医学生操作的监测显示，离散化处理使手卫生检测的F1值提升40%。但研究也发现，当同一活动涉及多变参数（如仓库取货位置不同）时，检测精度显著下降。

该研究的突破性在于实现了"人类在环"(human-in-the-loop)的轻量级解决方案：专家既可参与初始标注，又能直接修改生成的CEP规则。对比传统方法，这种模式匹配方案无需大量训练数据，且支持实时处理——在16个并发服务下仍能维持毫秒级响应。研究者特别指出，系统的非侵入性设计使其能适配现有MQTT/Kafka架构，而服务化部署支持动态扩展新活动类型。

讨论部分揭示了三个改进方向：1) 通过语义标注增强模式识别鲁棒性；2) 引入多签名机制应对活动执行的天然变异；3) 集成在线流程挖掘工具实现闭环分析。这些发现为工业4.0和智慧医疗提供了关键技术支撑——在德国某汽车工厂的试点中，该系统将异常操作识别速度提升8倍，同时英国NHS正评估其在手术器械追踪中的应用潜力。随着边缘计算发展，这种分层事件处理架构有望在更多实时性敏感场景落地生根。