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Les processus métiers : concepts, modèles et systèmes. Claude Godart Université de lorraine. Esstin Claude.godart@univ-lorraine.loria.fr. 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 Claude Godart Université de lorraine. Esstin Claude.godart@univ-lorraine.loria.fr
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 Claude.godart@univ-lorraine.loria.fr
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
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
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/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) • 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.