Formal Specification, Implementation, and Evaluation of the AdoBPRIM Approach

Modeling is one of the fundamental aspects of Risk-aware Business Process Management. The conceptualization of new modeling approaches needs to integrate all abstraction layers of risk and business process concepts and requires a highly specialized knowledge in conceptual modeling foundations and formal specification of meta-models. This paper introduces a risk-aware business process modeling approach based on the BPRIM method. In order to comprehensively and unambiguously specify the proposed approach, we revert to the FDMM formalism. Furthermore, a corresponding software prototype called AdoBPRIM has been implemented using the ADOxx meta-modeling platform to assess the technical feasibility of the approach. The usability of the tool has been empirically evaluated and a healthcare process-based example is presented as a proof-of-concept. We show that the AdoBPRIM approach enables Risk-aware Business Process Management with an excellent usability. In summary, this paper constitutes a best-practice for formally specifying, technically implementing, and empirically evaluating modeling method conceptualizations

Ingénierie dirigée par les modèles d'un pilotage robuste de la prise en charge médicamenteuse

L’un des principaux défis des établissements hospitaliers aujourd’hui est de maitriser les risques liés aux erreurs médicamenteuses au cours de la Prise En Charge Médicamenteuse (PECM) du patient. Afin d’accompagner les professionnels de santé dans cette voie, il existe plusieurs méthodes de gestion des risques et une culture attenante. L’utilisation de certaines d’entre elles est recommandée par la Haute Autorité de Santé, nous citons la méthode ALARM (Association of Litigation And Risk Management). Son analyse par la théorie et par la pratique nous a permis de dresser un constat de ses limites. En effet, ni elle, ni les autres méthodes connues ne qualifie la dynamique du risque, pas plus que l’explication fine des contextes générateurs de ce dernier. Pour progresser vers une approche plus performante, nous préconisons l’emploi d’une approche de gestion intégrée des risques et des processus métier. Dans cette optique, notre recherche vise à améliorer la méthode BPRIM (Business Process-Risk management – Integrated Method) mise au point par les travaux de thèse de M. A Sienou. Cette amélioration consiste à : (1) enrichir le méta-modèle de BPRIM, le langage de modélisation et les diagrammes associés ; (2) intégrer des techniques de navigation pour assurer la cohérence entre ces diagrammes ; et (3) intégrer des algorithmes de vérification de modèles, d’analyse, d’évaluation et de cartographie des risques. Notre travail a donné naissance à un logiciel de modélisation, appelé AdoBPRIM, la mettant en oeuvre à partir de techniques d’ingénierie dirigée par les modèles et en suivant une méthode de développement agile. Pour montrer l’utilité et les apports de l’approche proposée, nous l’avons mise à l’épreuve sur un cas d’études réel avec des professionnels qualifiés dans un établissement de santé. Cette étude a permis de positionner notre cadre intitulé e-BPRIM par rapport à la pratique en cours sur des réunions de retour d’expériences faisant suite à des évènements indésirables. Et ainsi de vérifier le bien-fondé de l’application de notre approche et de mesurer la valeur de l’idée de recourir à un emploi plus intensif de modèles du système

Proposition d'un cadre méthodologique pour le management intégré des risques et des processus d'entreprise

L'ingénierie d'entreprise conçoit et met en application des projets d'amélioration de la structure et du fonctionnement des organisations de production de biens ou de services. Elle développe des démarches fondées sur la modélisation, en particulier la modélisation des processus métiers, pour assurer une qualité et une cohérence d'ensemble des projets. Aujourd'hui, la prise en compte du risque en ingénierie d'entreprise fait l'objet de nombreux développements, liés à un environnement perçu comme de plus en plus agressif et imprévisible. Des cadres de référence sont même publiés pour guider les entreprises dans ces nouvelles dimensions du pilotage de l'organisation autour du risque. Notre étude se consacre à la conception des processus métier dirigée par les risques comme une composante à part entière de l'ingénierie d'entreprise. Après avoir fait une synthèse des connaissances sur les univers du risque et des processus, un problème d'intégration de ces connaissances est formulé. Un cadre méthodologique pour le management intégré des risques et des processus est ainsi conçu et décrit. Il repose sur la coordination des cycles de vie de la gestion des risques et de la gestion des processus métier, sur la définition d'un cadre conceptuel unifié permettant d'identifier et de maîtriser les informations échangées entre eux, et enfin sur un langage de modélisation adapté à une description des situations et étendant les capacités d'un outil de modélisation du marché (ARIS Business Architect). Un cas d'études du domaine de la santé vient illustrer le bien fondé de l'application de ce cadre méthodologique sur un cas concret. ABSTRACT : Enterprise engineering is concerned with the design of projects which aim to improve the structure and behaviour of organisations producing goods and services. It develops approaches based on modelling techniques, particularly on business process modelling in order to assure the quality and the global consistency of the project portfolio. Nowadays, risk consideration in enterprise engineering is a growing importance since the business environment is becoming more and more competitive and unpredictable. In fact, reference frameworks providing guidance for enterprise risk management are developed to tackle this. Our research focuses on risk driven business process design as an integral part of enterprise engineering. After delivering a synthesis of work related to risks and business processes, a research question concerning the integration of both has been addressed. A framework for the integrated management of risks and business processes is suggested. It is based on three components: a coordination of risk and business process management lifecycles, a unified conceptual framework supporting information exchanges between the coordinated lifecycles, and finally a modelling language adapted to the description of risky situations. The later extends the features of a commercial modelling tool (ARIS Business Architect). A case study from the health sector illustrates the foundation of the methodological framework

Deterministic and Probabilistic Risk Management Approaches in Construction Projects: A Systematic Literature Review and Comparative Analysis

Risks and uncertainties are inevitable in construction projects and can drastically change the expected outcome, negatively impacting the project’s success. However, risk management (RM) is still conducted in a manual, largely ineffective, and experience-based fashion, hindering automation and knowledge transfer in projects. The construction industry is benefitting from the recent Industry 4.0 revolution and the advancements in data science branches, such as artificial intelligence (AI), for the digitalization and optimization of processes. Data-driven methods, e.g., AI and machine learning algorithms, Bayesian inference, and fuzzy logic, are being widely explored as possible solutions to RM domain shortcomings. These methods use deterministic or probabilistic risk reasoning approaches, the first of which proposes a fixed predicted value, and the latter embraces the notion of uncertainty, causal dependencies, and inferences between variables affecting projects’ risk in the predicted value. This research used a systematic literature review method with the objective of investigating and comparatively analyzing the main deterministic and probabilistic methods applied to construction RM in respect of scope, primary applications, advantages, disadvantages, limitations, and proven accuracy. The findings established recommendations for optimum AI-based frameworks for different management levels—enterprise, project, and operational—for large or small data sets

Research reports: 1987 NASA/ASEE Summer Faculty Fellowship Program

For the 23rd consecutive year, a NASA/ASEE Summer Faculty Fellowship Program was conducted at the Marshall Space Flight Center (MSFC). The program was conducted by the University of Alabama in Huntsville and MSFC during the period 1 June to 7 August 1987. Operated under the auspices of the American Society for Engineering Education, the MSFC program, as well as those at other NASA Centers, was sponsored by the Office of University Affairs, NASA Headquarters, Washington, D.C. The basic objectives of the program are: (1) to further the professional knowledge of qualified engineering and science faculty members; (2) to stimulate an exchange of ideas between participants and NASA; (3) to enrich and refresh the research and teaching activities of the participant's institutions; and (4) to contribute to the research objectives of the NASA Centers. This document is a compilation of Fellow's reports on their research during the Summer of 1987

Approche intégrée pour l'analyse de risques et l'évaluation des performances : application aux services de stérilisation hospitalière

Sterilization services are vulnerable to risks, due to the contagious nature of their environment and to the degradation that risks can cause to their performances and to the safety of patients and staff. The risks in these facilities can range from equipment failure to the transmission of nosocomial infections and diseases. In this kind of high risk environment, these services are also required to maintain an adequate level of performance to ensure continuity of care in operating theaters.We focus in this research on the development of an integrated approach for risk analysis and performance assessment. This work is part of a collaborative work between the G-SCOP laboratory and the sterilization service of the University Hospital of Grenoble, which was the case study chosen to implement the proposed approach.The approach we propose is conducted in several steps: first, following a comparison of the risk analysis methods, we have chosen a model driven approach called FIS (Function Interaction Structure). Based on FIS, we have developed a risk model of Grenoble University Hospital sterilization service. This model describes the functions, the resources to achieve these functions as well as the various risks that may be encountered. Secondly, we introduced a new view to the FIS model dedicated to describe the dynamic behaviour of the resulting risk model.This dynamic model can simulate the behaviour of the sterilization service in normal situations of operations and risk situations.To do this, we have introduced a new Petri Net class called PTPS (Predicate-Transition, Prioritized, Synchronous) Petri Net to represent and simulate the dynamic behaviour of the FIS model. Subsequently, we automated the switching between the risk model and the dynamic model. This automation is performed by a set of translation algorithms capable of automatically converting the FIS model to a PTPS Petri Net simulation model .This approach resulted in a modelling and simulation tool in degraded mode called SIM-RISK. We also showed the usefulness of this tool by some examples based on different risks encountered in the sterilization service.Les services de stérilisation sont des lieux de production de soins caractérisés par une multitude d’activités et situations auxquelles ils sont confrontés. En outre, les services de stérilisation doivent assurer leurs missions dans un environnement caractérisé par la présence d’une variété de risques. Les risques présents dans ces milieux peuvent aller des pannes des équipements jusqu’aux contaminations et transmission des maladies nosocomiales. Ces services sont aussi tenus de garder un niveau de performances satisfaisant pour assurer la continuité des soins dans les blocs opératoires.Pour aider ces services dans leur quête d'un système performant, capable d’évoluer dans un environnement à haut niveau de risques, nous nous intéressons dans ce travail de recherche au développement d’une approche intégrée pour l’analyse de risques et l’évaluation des performances. Ce travail s’intègre dans un cadre collaboratif entre le laboratoire G-SCOP et le service de stérilisation du CHU de Grenoble, terrain d’étude choisi pour mettre en œuvre l’approche proposée.L'approche que nous proposons se déroule en plusieurs étapes: tout d’abord, suite à une comparaison entre les méthodes de gestion des risques, nous nous sommes orientés vers l’approche pilotée par modèle, dénommée FIS (Fonction Interaction Structure). En nous basant sur FIS, nous avons développé un modèle de risque dans ce service de stérilisation, décrivant à la fois les fonctions, les ressources permettant la réalisation de ces fonctions ainsi que les différents risques qui peuvent être rencontrés. Dans un deuxième temps, nous avons représenté le comportement dynamique du modèle de risques obtenu. Ce modèle dynamique permet de simuler le comportement du service de stérilisation et le voir évoluer dans les situations normales de fonctionnement et les situations de risques. Pour ce faire, nous avons introduit une nouvelle classe de réseau de Petri appelée réseau de Petri PTPS (Predicate-Transition, Prioritized, Synchronous) permettant de représenter et simuler le comportement dynamique du modèle FIS. Par la suite, nous avons automatisé le passage entre le modèle de risque et le modèle dynamique. Cette automatisation est effectuée par un ensemble d’algorithmes de traduction, capables de convertir automatiquement le modèle FIS et le modèle de simulation en réseau de Petri PTPS.Cette approche a donné lieu à un outil de modélisation et de simulation en mode dégradé, appelé SIM-RISK. Nous avons également montré l’utilité de cet outil sur des exemples inspirés des différents risques rencontrés dans le service de stérilisation

Approche intégrée pour l'analyse de risques et l'évaluation des performances : application aux services de stérilisation hospitalière

Sterilization services are vulnerable to risks, due to the contagious nature of their environment and to the degradation that risks can cause to their performances and to the safety of patients and staff. The risks in these facilities can range from equipment failure to the transmission of nosocomial infections and diseases. In this kind of high risk environment, these services are also required to maintain an adequate level of performance to ensure continuity of care in operating theaters.We focus in this research on the development of an integrated approach for risk analysis and performance assessment. This work is part of a collaborative work between the G-SCOP laboratory and the sterilization service of the University Hospital of Grenoble, which was the case study chosen to implement the proposed approach.The approach we propose is conducted in several steps: first, following a comparison of the risk analysis methods, we have chosen a model driven approach called FIS (Function Interaction Structure). Based on FIS, we have developed a risk model of Grenoble University Hospital sterilization service. This model describes the functions, the resources to achieve these functions as well as the various risks that may be encountered. Secondly, we introduced a new view to the FIS model dedicated to describe the dynamic behaviour of the resulting risk model.This dynamic model can simulate the behaviour of the sterilization service in normal situations of operations and risk situations.To do this, we have introduced a new Petri Net class called PTPS (Predicate-Transition, Prioritized, Synchronous) Petri Net to represent and simulate the dynamic behaviour of the FIS model. Subsequently, we automated the switching between the risk model and the dynamic model. This automation is performed by a set of translation algorithms capable of automatically converting the FIS model to a PTPS Petri Net simulation model .This approach resulted in a modelling and simulation tool in degraded mode called SIM-RISK. We also showed the usefulness of this tool by some examples based on different risks encountered in the sterilization service.Les services de stérilisation sont des lieux de production de soins caractérisés par une multitude d’activités et situations auxquelles ils sont confrontés. En outre, les services de stérilisation doivent assurer leurs missions dans un environnement caractérisé par la présence d’une variété de risques. Les risques présents dans ces milieux peuvent aller des pannes des équipements jusqu’aux contaminations et transmission des maladies nosocomiales. Ces services sont aussi tenus de garder un niveau de performances satisfaisant pour assurer la continuité des soins dans les blocs opératoires.Pour aider ces services dans leur quête d'un système performant, capable d’évoluer dans un environnement à haut niveau de risques, nous nous intéressons dans ce travail de recherche au développement d’une approche intégrée pour l’analyse de risques et l’évaluation des performances. Ce travail s’intègre dans un cadre collaboratif entre le laboratoire G-SCOP et le service de stérilisation du CHU de Grenoble, terrain d’étude choisi pour mettre en œuvre l’approche proposée.L'approche que nous proposons se déroule en plusieurs étapes: tout d’abord, suite à une comparaison entre les méthodes de gestion des risques, nous nous sommes orientés vers l’approche pilotée par modèle, dénommée FIS (Fonction Interaction Structure). En nous basant sur FIS, nous avons développé un modèle de risque dans ce service de stérilisation, décrivant à la fois les fonctions, les ressources permettant la réalisation de ces fonctions ainsi que les différents risques qui peuvent être rencontrés. Dans un deuxième temps, nous avons représenté le comportement dynamique du modèle de risques obtenu. Ce modèle dynamique permet de simuler le comportement du service de stérilisation et le voir évoluer dans les situations normales de fonctionnement et les situations de risques. Pour ce faire, nous avons introduit une nouvelle classe de réseau de Petri appelée réseau de Petri PTPS (Predicate-Transition, Prioritized, Synchronous) permettant de représenter et simuler le comportement dynamique du modèle FIS. Par la suite, nous avons automatisé le passage entre le modèle de risque et le modèle dynamique. Cette automatisation est effectuée par un ensemble d’algorithmes de traduction, capables de convertir automatiquement le modèle FIS et le modèle de simulation en réseau de Petri PTPS.Cette approche a donné lieu à un outil de modélisation et de simulation en mode dégradé, appelé SIM-RISK. Nous avons également montré l’utilité de cet outil sur des exemples inspirés des différents risques rencontrés dans le service de stérilisation