6 research outputs found
Enhancing declarative process models with DMN decision logic
Modeling dynamic, human-centric, non-standardized and knowledge-intensive business processes with imperative process modeling approaches is very challenging. Declarative process modeling approaches are more appropriate for these processes, as they offer the run-time flexibility typically required in these cases. However, by means of a realistic healthcare process that falls in the aforementioned category, we demonstrate in this paper that current declarative approaches do not incorporate all the details needed. More specifically, they lack a way to model decision logic, which is important when attempting to fully capture these processes. We propose a new declarative language, Declare-R-DMN, which combines the declarative process modeling language Declare-R with the newly adopted OMG standard Decision Model and Notation. Aside from supporting the functionality of both languages, Declare-R-DMN also creates bridges between them. We will show that using this language results in process models that encapsulate much more knowledge, while still offering the same flexibility
A Process Model of the U.S. Federal Perspective on STEM
Although advocacy for better science, technology, engineering, and mathematics (STEM) education has a long and distinguished history in the United States, the recent emphasis has included strong rhetoric and concomitant funding. Policy makers legislate as though STEM is clearly defined. Yet, the concept remains nebulous, which limits the nation’s capacity to act in a strong and uniformed manner to address societal challenges. In this study, the authors used grounded theory methods to synthesize and interpret the federal perspective that defines STEM in the United States. The resulting theory is a model that includes five core processes: recruitment, recapture, retention, quality assurance, and quality control. These processes interact to support the system in achieving its goal of producing a qualified future workforce. Such a model has implications for advancing the overall goals of STEM as well as further research and development on the components of the model itself
A bottom-up process management environment dedicated to process actors
Les organisations adoptent de plus en plus les environnements de gestion des processus car ils offrent des perspectives prometteuses d'exécution en termes de flexibilité et
d'efficacité. Les environnements traditionnels proposent cependant une approche descendante qui nécessite, de la part de concepteurs, l'élaboration d'un modèle avant sa mise en
oeuvre par les acteurs qui le déploient tout au long du cycle d'ingénierie.
En raison de cette divergence, un différentiel important est souvent constaté entre les modèles de processus et leur mise en oeuvre. De par l'absence de prise directe avec les
acteurs de terrain, le niveau opérationnel des environnements de processus est trop faiblement exploité, en particulier en ingénierie des systèmes et des logiciels.
Afin de faciliter l'utilisation des environnements de processus, cette thèse présente une approche ascendante mettant les acteurs du processus au coeur de la problématique.
L'approche proposée autorise conjointement la modélisation et la mise en oeuvre de leurs activités quotidiennes. Dans cet objectif, notre approche s'appuie sur la description
des artéfacts produits et consommés durant l'exécution d'une activité. Cette description permet à chaque acteur du processus de décrire le fragment de processus exprimant les
activités dictées par son rôle.
Le processus global se décompose ainsi en plusieurs fragments appartenant à différents rôles. Chaque fragment est modélisé indépendamment des autres fragments ; il peut aussi
être greffé progressivement au modèle de processus initial. La modélisation des processus devient ainsi moins complexe et plus parcellaire. En outre, un fragment de processus ne
modélise que l'aspect structurel des activités d'un rôle sans anticiper sur le comportement des activités ; il est moins prescriptif qu'un ordonnancement des activités de
l'acteur.
Un moteur de processus basé sur la production et la consommation d'artéfacts a été développé pour promulguer des activités provenant de différents fragments de processus. Ce
moteur ne requiert pas de relations prédéfinies d'ordonnancement entre les activités pour les synchroniser, mais déduit leur dépendance à partir de leurs artéfacts échangés. Les
dépendances sont représentées et actualisées au sein d'un graphe appelé Process Dependency Graph (PDG) qui reflète à tout instant l'état courant de l'exécution du processus.
Cet environnement a été étendu afin de gérer les changements imprévus qui se produisent inévitablement lors de la mise en oeuvre des processus. Ce dispositif permet aux acteurs
de signaler des changements émergents, d'analyser les impacts possibles et de notifier les personnes affectées par les modifications.
En résumé, notre approche préconise de répartir les tâches d'un processus en plusieurs fragments, modélisés et adoptés séparément par les acteurs du processus. Le moteur de
processus, qui s'appuie sur la disponibilité des artéfacts pour synchroniser les activités, permet d'exécuter indépendamment les fragments des processus. Il permet aussi
l'exécution d'un processus partiellement défini pour lequel certains fragments seraient manquants. La vision globale de l'état d'avancement des différents acteurs concernés
émerge au fur et à mesure de l'exécution des fragments. Cette nouvelle approche vise à intégrer au mieux les acteurs du processus dans le cycle de vie de la gestion des
processus, ce qui rend ces systèmes plus attractifs et plus proches de leurs préoccupations.Companies increasingly adopt process management environments, which offer promising
perspectives for a more flexible and efficient process execution. Traditional process management environments embodies a top-down approach in which process modeling is
performed by process designers and process enacting is performed by process actors. Due
to this separation, there is often a gap between process models and their real enactments.
As a consequence, the operational level of top down process environments has stayed
low, especially in system and software industry, because they are not directly relevant to
process actors' needs.
In order to facilitate the usage of process environments for process actors, this thesis
presents a user-centric and bottom-up approach that enables integration of process actors
into process management life cycle by allowing them to perform both the modeling and
enacting of their real processes. To this end, first, a bottom-up approach based on the
artifact-centric modeling paradigm was proposed to allow each process actor to easily
describe the process fragment containing the activities carried out by his role.
The global process is thus decomposed into several fragments belonging to different
roles. Each fragment can be modeled independently of other fragments and can be added
progressively to the process model; therefore the process modeling becomes less complex
and more partial. Moreover, a process fragment models only the structural aspect of
a role's activities without anticipating the behavior of these activities; therefore the
process model is less prescriptive.
Second, a data-driven process engine was developed to enact activities coming from
different process fragments. Our process engine does not require predefined work-sequence
relations among these activities to synchronize them, but deduces such dependencies
from their enactment-time exchanged artifacts. We used a graph structure name Process
Dependency Graph (PDG) to store enactment-time process information and establish
the dependencies among process elements.
Third, we extend our process environment in order to handle unforeseen changes
occurring during process enactment. This results in a Change-Aware Process Environment
that allows process actors reporting emergent changes, analyzing possible impacts and
notifying people affected by the changes.
In our bottom-up approach, a process is split into several fragments separately
modeled and enacted by process actors. Our data-driven process engine, which uses the
availability of working artifacts to synchronize activities, enables enacting independently
process fragments, and even a partially modeled process where some fragments are
missing. The global process progressively emerges only at enactment time from the
execution of process fragments. This new approach, with its simpler modeling and more
flexible enactment, integrates better process actors into process management life cycle,
and hence makes process management systems more attractive and useful for them