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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 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

  • Analyse quantitative des processus

  • Systèmes de gestion de processus

  • Processus transactionnels

  • Découverte de processus

  • Conclusion


Chapitre 5 :Analyse quantitativedes processus

Claude Godart

Université de lorraine. Esstin

[email protected]


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 de flux

    • Analyse du temps de cycle

    • Files d’attente

  • Simulation du processus

    • RdP


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 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


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


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 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

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


Boucles

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

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

au maximum


Exercice : calculer le TC


Temps de cycle efficient


Calculer le temps de cycle efficient


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 quantitative

Files d’attente


File d’attente (concepts)

File d’attente

c

m

l

arrivées

service


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/c


File d’attente M/M/c

  • Ouf ! Il existe des outils !


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

  • 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 ?


  • 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 quantitative

    Simulation


    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)

    • 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

    • 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


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