Using Templates and Linguistic Patterns to Define Process Performance Indicators

Process performance management (PPM) aims at measuring, monitoring and analysing the performance of business processes (BPs), in order to check the achievement of strategic and operational goals and to support decision making for their optimisation. PPM is based on process performance indicators (PPIs), so having an appropriate definition of them is crucial. One of the main problems of PPIs definition is to express them in an unambiguous, complete, understandable, traceable and verifiable manner. In practice, PPIs are defined informally —usually in ad-hoc, natural language, with its well-known problems— or they are defined from an implementation perspective, hardly understandable to non– technical people. In order to solve this problem, in this article we propose a novel approach to improve the definition of PPIs using templates and linguistic patterns. This approach promotes reuse, reduces both ambiguities and missing information, is understandable to all stakeholders and maintains traceability with the process model. Furthermore, it enables the automated processing of PPI definitions by its straightforward translation into the PPINOT metamodel, allowing the gathering of the required information for their computation as well as the analysis of the relationships between them and with BP elementsComisión Interministerial de Ciencia y Tecnología TIN2009-07366Comisión Interministerial de ciencia y Tecnología TIN2012-32273Junta de Andalucía TIC-5906Junta de Andalucía P07-TIC-253

Improve Performance Management in Flexible Business Processes

The performance of business processes is evaluated and mon- itored with the aim of identifying whether strategic and operational goals are being achieved. Most approaches about performance measurement have been de ned over traditional highly repetitive and well-structured processes. However, cur- rent organizational and business needs have encouraged the appearance of customizable processes to manage collections of process variants derived from a process, and loosely speci- ed processes to manage non-repeatable and unpredictable processes. However, current techniques of performance mea- surement have not evolved to the same pace that business processes, thus generating a gap between processes and the measurement of their performance. The thesis introduced in this paper, is focused on enhancing the performance mea- surement of business processes by means of the improvement of existing techniques for the de nition of process perfor- mance indicators and their applicability to different types of processes. With this purpose a set of artifacts, including a metamodel, notations, tools and methodologies will be developed. They will be validated by means of case studies based on real scenarios.Ministerio de Economía y Competitividad TIN2015-70560-RJunta de Andalucía P12-TIC-1867Junta de Andalucía P10-TIC-590

Transforming unstructured natural language descriptions into measurable process performance indicators using Hidden Markov Models

Monitoring process performance is an important means for organizations to identify opportunities to improve their operations. The definition of suitable Process Performance Indicators (PPIs) is a crucial task in this regard. Because PPIs need to be in line with strategic business objectives, the formulation of PPIs is a managerial concern. Managers typically start out to provide relevant indicators in the form of natural language PPI descriptions. Therefore, considerable time and effort have to be invested to transform these descriptions into PPI definitions that can actually be monitored. This work presents an approach that automates this task. The presented approach transforms an unstructured natural language PPI description into a structured notation that is aligned with the implementation underlying a business process. To do so, we combine Hidden Markov Models and semantic matching techniques. A quantitative evaluation on the basis of a data collection obtained from practice demonstrates that our approach works accurately. Therefore, it represents a viable automated alternative to an otherwise laborious manual endeavo

Enhancing the modelling perspective of process performance management.

La Gestión del Rendimiento de los Procesos, que comprende las etapas de planificación, supervisión y control del rendimiento de los procesos de negocio, se considera una parte esencial de la gestión de los procesos de negocio y proporciona detalles de cómo se pueden diseñar y rediseñar los procesos de negocio para mejorar su rendimiento. El rendimiento de los procesos de negocio suele medirse por medio de indicadores de rendimiento de procesos (PPI, por sus siglas en inglés), que se evalúan y monitorizan con el fin de determinar si los objetivos estratégicos y operativos están siendo alcanzados. Al igual que los procesos de negocio, y en realidad junto con ellos, estos PPIs deben ser definidos y modelados, por lo que en esta tesis, nos centramos en su Perspectiva de Modelado. Esta perspectiva nos permite describir en detalle todos los PPIs asociados a un proceso de negocio, especificando el conjunto de atributos que los definen y la información que se necesita obtener del proceso de negocio para su cálculo. La mayoría de las propuestas relacionadas con la medición del rendimiento de los procesos de negocio se han centrado en la medición del rendimiento de los procesos de negocio estructurados, repetitivos y altamente definidos. Los cambios y los nuevos requisitos de las empresas han dado lugar a nuevas necesidades en la gestión de los procesos de negocio, que requieren más flexibilidad, por ejemplo, para gestionar colecciones de alternativas de procesos de negocio y procesos altamente dinámicos e intensivos en conocimientos. Sin embargo, las técnicas actuales de gestión del rendimiento de los procesos no han evolucionado al mismo ritmo que los procesos de negocio. Esas propuestas no pueden ser utilizadas “tal cual” en escenarios con procesos de negocio que requieren más flexibilidad porque esos procesos tienen una naturaleza diferente. Por ejemplo, esas propuestas no son capaces de definir PPIs en colecciones de procesos de negocio o de definir PPIs teniendo en cuenta elementos del proceso que no suelen estar presentes en procesos tradicionales, tales como decisiones, interacciones o colaboraciones entre participantes; generando así una brecha entre los procesos de negocio y la medición de su rendimiento. Para hacer frente a este reto, esta tesis pretende ampliar los límites actuales de la medición del rendimiento de los procesos. Para ello, nos basamos en técnicas ya existentes y bien fundamentadas, principalmente aplicables a procesos de negocio estructurados cuyo comportamiento se conoce en su mayor parte a priori, y los ampliamos para hacer frente a los nuevos requisitos identificados. Específicamente, proponemos un conjunto de artefactos que se centran en la definición y la perspectiva de modelado de las medidas e indicadores de rendimiento. Primero, proponemos la extensión del metamodelo PPINOT, un metamodelo previamente utilizado para la definición y modelado de indicadores de rendimiento de procesos, en cuatro direcciones: la reutilización total o parcial de definiciones de PPIs; el modelado de PPIs teniendo en cuenta la variabilidad de los procesos y de los propios PPIs; la definición de PPIs sobre procesos intensivos del conocimiento y la relación de la definición de PPIs con un conjunto particular de elementos de los proceso, como las decisiones. Las extensiones del metamodelo son diseñadas para trabajar con propuestas relevantes en cada una de las áreas abordadas, como KIPO (Knowledge-Intensive Process Ontology), una ontología que proporciona constructores para la definición de procesos intensivos en conocimiento; DMN (Decision Model and Notation), un estándar para la definición y modelado de decisiones; Provop y C-iEPC, dos lenguajes de modelado de procesos de negocio asociados a la variabilidad. Para facilitar la representación de las definiciones y modelos de PPIs, también se propone la extensión de las dos notaciones del PPINOT: Visual PPINOT, una notación gráfica y la notación basada en plantillas que utiliza patrones lingüísticos para las definiciones de PPI. Además de estas extensiones, también proponemos dos contribuciones más: una metodología basada en la integración de PPINOT y KIPO, y en los conceptos de indicadores lead y lag con el objetivo de guiar a los participantes en la implementación de PPIs de acuerdo a las metas de negocio, y directrices en forma de un conjunto de pasos que pueden utilizarse para identificar las decisiones que afectan el rendimiento del proceso. Finalmente, también hemos dado los primeros pasos para implementar las extensiones del metamodelo en las herramientas de modelado de PPINOT. Específicamente hemos modificado el editor gráfico para facilitar el modelo de PPIs por medio de la reutilización de definiciones. Hemos validado las propuestas presentadas a través de diferentes escenarios y casos de estudio: analizando los procesos y las medidas de rendimiento del modelo de referencia SCOR (Supply Chain Operations Reference), utilizando medidas e indicadores proporcionados por el Servicio Andaluz de Salud (España) y a través de un caso de estudio en una empresa de outsourcing de tecnologías de la información y la comunicación en Brasil. Nuestra propuesta de “Mejorar la Perspectiva de Modelado de la Gestión del Rendimiento de Procesos” nos permite: reutilizar definiciones totales o parciales de PPIs en diferentes PPIs o procesos de negocio; definir PPIs en una colección de procesos de negocio (familia de procesos) teniendo en cuenta la variabilidad de los procesos y de los propios PPIs; definir PPIs sobre procesos intensivos en conocimiento; utilizar una metodología para guiar a los participantes en la implementación de PPIs de acuerdo con los objetivos de negocio; analizar el impacto sobre los PPI, de las decisiones relacionadas con los procesos de negocio; definir indicadores de rendimiento de las decisiones (DPIs) para medir el rendimiento de las decisiones relacionadas con los procesos de negocio; y utilizar la información sobre el rendimiento del proceso en la definición de decisiones

Proceedings ICPW'07: 2nd International Conference on the Pragmatic Web, 22-23 Oct. 2007, Tilburg: NL

Proceedings ICPW'07: 2nd International Conference on the Pragmatic Web, 22-23 Oct. 2007, Tilburg: N

On the Relationships between Decision Management and Performance Measurement

Decision management is of utmost importance for the achievement of strategic and operational goals in any organisational context. Therefore, decisions should be considered as first-class citizens that need to be modelled, analysed, monitored to track their performance, and redesigned if necessary. Up to now, existing literature that studies decisions in the context of business processes has focused on the analysis of the definition of decisions themselves, in terms of accuracy, certainty, consistency, covering and correctness. However, to the best of our knowledge, no prior work exists that analyses the relationship between decisions and performance measurement. This paper identifies and analyses this relationship from three different perspectives, namely: the impact of decisions on process performance, the performance measurement of decisions, and the use of performance indicators in the definition of decisions. Furthermore, we also introduce solutions for the representation of these relationships based, amongst others, on the DMN standard.Ministerio de Economía y Competitividad BELI (TIN2015-70560-R)Junta de Andalucía P12-TIC-1867Junta de Andalucía P10-TIC-590

PPINOT Tool Suite: a Performance Management Solution for Process-Oriented Organisations

A key aspect in any process-oriented organisation is the measurement of process performance for the achievement of its strategic and operational goals. Process Performance Indicators (PPIs) are a key asset to carry out this evaluation, and, therefore, the management of these PPIs throughout the whole BP lifecycle is crucial. in this demo we present PPINOT Tool Suite, a set of tools aimed at facilitating and automating the PPI management. The support includes their definition using either a graphical or a template-based textual notation, their automated analysis at design-time, and their automated computation based on the instrumentation of a Business Process Management System