연구진은 실행 중 발생하는 데이터 기반 의사결정으로 인해 활동 순서가 불확실한 비즈니스 프로세스의 일정 계획 문제를 다뤘다. 과거 실행 로그에서 도출한 확률 정보를 활용해 성공적으로 완료될 가능성이 높은 실행 경로를 예측하고, 이를 기회 제약 최적화 문제로 정식화했다. 계획 단계에서 실행되지 않을 불필요한 활동 수를 최소화하고 완료 가능성 제약을 만족시킨 뒤 별도의 일정 수립 단계에서 메이크스팬을 최소화하는 분리형 접근과, 계획과 일정 수립을 하나로 통합한 접근을 각각 제시했다. 실제 데이터셋 2개와 합성 데이터셋 1개로 평가한 결과 통합 접근은 더 우수한 메이크스팬을 냈지만 대규모에서는 계산이 불가능했고, 분리형 접근은 대규모 환경까지 확장 가능했다.

• •실행 경로가 불확실한 비즈니스 프로세스 일정 계획을 기회 제약 최적화로 정식화
• •과거 실행 로그의 확률 정보로 성공 가능성 높은 경로를 사전 예측
• •계획-일정수립 분리형 접근과 통합형 접근 두 가지 정식화 제시
• •실제 데이터셋 2개, 합성 데이터셋 1개로 성능 평가
• •통합 접근이 메이크스팬은 우수하나 대규모에서 계산 불가능, 분리형은 확장 가능