Les processus m tiers concepts mod les et syst mes
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Les processus métiers : concepts, modèles et systèmes. Claude Godart Université de lorraine. Esstin [email protected] Organisation du cours. Introduction Concepts et notations Modélisation des processus Analyse qualitative des processus

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Les processus métiers : concepts, modèles et systèmes

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Presentation Transcript


Les processus m tiers concepts mod les et syst mes

Les processus métiers :concepts, modèles et systèmes

Claude Godart

Université de lorraine. Esstin

[email protected]


Organisation du cours

Organisation du cours

  • Introduction

  • Concepts et notations

  • Modélisation des processus

  • Analyse qualitative des processus

  • Analyse quantitative des processus

  • Systèmes de gestion de processus

  • Processus transactionnels

  • Découverte de processus

  • Conclusion


Chapitre 5 analyse quantitative des processus

Chapitre 5 :Analyse quantitativedes processus

Claude Godart

Université de lorraine. Esstin

[email protected]


Analyses qualitative vs analyse quantitative

Analyses qualitative vs. analyse quantitative

  • Analyse qualitative

    • Model checking (a priori)

    • Qualité du service(à posteriori)

  • Analyse quantitative

    • Analyse de flux

    • Simulation


Analyse quantitative

Analyse quantitative

  • Analyse de flux

    • Analyse du temps de cycle

    • Files d’attente

  • Simulation du processus

    • RdP


Analyse de flux

Profit maximizing firms

Non-profit organizations

Maximize long term

shareholder value

Survive and grow

while satisfying customer needs

Analyse de flux

  • Objectif : estimer la performance globale d’un processus

Maximize revenues and

minimize costs

Use resources efficiently while

satisfying customer needs

Satisfy customer needs (effectiveness)

in an efficient way (efficiency)


Analyse de flux1

Analyse de flux

  • Différentes dimensions :

    • Temps : temps de cycle moyen pour un processus connaissant le temps de cycle des activités

    • Coût : coût moyen d’une instance de processus connaissant le coût par exécution des activités

    • Erreurs : le taux d’erreur d’un processus connaissant le taux d’erreur de chaque activité


Calcul du temps de cycle

Calcul du temps de cycle


Analyse du temps de cycle

Analyse du temps de cycle

  • Temps de cycle d’un processus :

    • Temps moyen entre sa date de démarrage et sa date de terminaison

  • Temps de cycle d’une activité :

    • La somme de son temps d’attente et de son temps d’exécution

  • Calculer le temps de cycle moyen pour un processus

    • Somme du temps d’exécution et du temps d’attente des activités

  • Dépend de la structure de contrôle

    • Séquence

    • Parallélisme (AND-Split …)

    • Choix (XOR-split, OR-Split …)

    • Boucle


S quence

Séquence

  • Le temps de cycle de la séquence est la somme des temps de cycle moyens des activités en séquence

  • TCS = TCA + TCB

  • TCprocessus1 = 10 + 20 = 30


Chemins parall les

Chemins parallèles

  • Si deux activités (fragmets de processus) s’exécutent en parallèle, leur contribution au TC est le TC de l’activité (du fragment) la (le) plus long(ue).

  • TCprocessus1 = max{ TcA, TCB } = 20


Chemins alternatifs

Chemins alternatifs

TC = 0,7 x 10 + 0,3 x 20 = 1,3


Boucles

Boucles

TC = 10/0,7 = 14,3 (n tentatives)

TC = 10 x 1,3 = 13 (2 tentatives

au maximum


Exercice calculer le tc

Exercice : calculer le TC


Temps de cycle efficient

Temps de cycle efficient


Calculer le temps de cycle efficient

Calculer le temps de cycle efficient


Wip work in progress

Wip (Work in progress)

  • Wip = nombre de cas en cours d’exécution

  • Relation avec le temps de cycle :

    • Wip =  TC

      avec  le tauxd’arrivée par unité de temps

  • Application :

    • par exemple, stabiliser le Wip en augmentant  => rationaliser le processus pour diminuer TC

    • Calculer le TC expérimentalementà partir en observant Wip et 


Analyse quantitative1

Analyse quantitative

Files d’attente


File d attente concepts

File d’attente (concepts)

File d’attente

c

m

l

arrivées

service


File d attente param tres

File d’attente (paramètres)

File d’attente

c

m

l

  • L = nombremoyen de casdans le système (i.e. travaux en progrès)

  • Lq = longueur de la queue (nombremoyen de cas en queue )

  • W = temps moyendans le système (temps de cycle)

  • Wq = temps moyendans la queue

arrivées

service

Wq,Lq

W,L


File d attente m m 1

File d’attente M/M/1


File d attente m m c

File d’attente M/M/c


File d attente m m c1

File d’attente M/M/c

  • Ouf ! Il existe des outils !


Limites des mod les file s d attente

Limites des modèles à file(s) d’attente

  • D’autres modèles si la queue suit un autre modèle de probabilité

  • Le modèle étudié fonctionne avec une seule queue (une activité à la fois) : pour analyser des processus, on peut utiliser des réseaux de files d’attente

  • Mais mathématiques très complexes, en particulier en cas de concurrence …

  • Probablement pourquoi les techniques de simulation sont plus populaires


Exercise

Exercise

  • Un restaurant reçoit en moyenne 1200 clients par jour (entre 10h et 22h). Pendant les heures de pointe (12h à 15h et 18h à 21h) il reçoit au total 900 clients. En moyenne 90 clients sont présents dans le restaurant à cette période. Aux heures creuses le restaurant reçoit 300 clients au total, avec 30 clients présents en moyenne à un moment donné sur cette période

    • Combien de temps un client reste-t-il en moyenne dans le restaurant aux heures de pointe

    • Combien de temps un client reste-t-il en moyenne dans le restaurant aux heures creuses ?

  • Le restaurant souhaite augmenter sa clientèle, mais la capacité du restaurant est limitée et il est déjà très plein aux heures de pointe. Sur quel paramètre peut agir le restaurant ?


Les processus m tiers concepts mod les et syst mes

  • Wip =  TC

  • Heures de pointe :

    •  = 900/6 = 150

    • Wip = 90

    • TC = 90/150 = 0.6 h

  • Heurescreuses :

    •  = 300/6 = 50

    • WIP = 30

    • TC = 30/50 = 0.6 h

  • Diminuer TC, car  augmente et WIP doitrester stable.


  • Analyse quantitative2

    Analyse quantitative

    Simulation


    Analyse quantitative3

    Analyse quantitative

    • Analyse par simulation

      • évaluation de propriétés recherchées

        • par visualisation de cas

        • évaluation de traces d’exécution

    • Réseaux temporisés pour l’évaluation de performance

    • Réseaux stochastiques pour l’évaluation de probabilités de franchissement d’une transition …


    Exemple 2

    Exemple (2)


    Exemple 21

    Exemple (2)

    • Dans la variante (a), plusieurs activités de réservation d’hôtels et de vols s’exécutent en parallèle, dans la variante (b) une seule activité pour toutes les réservations

    • L’analyse peut permettre d’évaluer quelle est la stratégie la plus efficace, éventuellement en fonction de circonstances


    Conclusion rdp

    Conclusion RdP

    • Certainement le fondement principal pour la gestion des flots de contrôle

    • Quelques outils utiles, mais la validation automatique est loin d’être atteinte

    • … en particulier pour les réseaux colorés

    • Les RdP sont souvent embarqués de façon cachée dans bons nombres d’outils associés aux SGWf.


    Conclusion

    Conclusion


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