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

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

Discovering Business Process Simulation Models in the Presence of Multitasking

Business process simulation is a versatile technique for analyzing business processes from a quantitative perspective. A well-known limitation of process simulation is that the accuracy of the simulation results is limited by the faithfulness of the process model and simulation parameters given as input to the simulator. To tackle this limitation, several authors have proposed to discover simulation models from process execution logs so that the resulting simulation models more closely match reality. Existing techniques in this field assume that each resource in the process performs one task at a time. In reality, however, resources may engage in multitasking behavior. Traditional simulation approaches do not handle multitasking. Instead, they rely on a resource allocation approach wherein a task instance is only assigned to a resource when the resource is free. This inability to handle multitasking leads to an overestimation of execution times. This paper proposes an approach to discover multitasking in business process execution logs and to generate a simulation model that takes into account the discovered multitasking behavior. The key idea is to adjust the processing times of tasks in such a way that executing the multitasked tasks sequentially with the adjusted times is equivalent to executing them concurrently with the original processing times. The proposed approach is evaluated using a real-life dataset and synthetic datasets with different levels of multitasking. The results show that, in the presence of multitasking, the approach improves the accuracy of simulation models discovered from execution logs.European Research Council PIX 834141Junta de Andalucía P12--TIC--1867Ministerio de Ciencia, Innovación y Universidades OPHELIA RTI2018-101204-B-C2

Discovering Business Process Simulation Models in the Presence of Multitasking

Business process simulation is a versatile technique for analyzing business processes from a quantitative perspective. A well-known limitation of process simulation is that the accuracy of the simulation results is limited by the faithfulness of the process model and simulation parameters given as input to the simulator. To tackle this limitation, several authors have proposed to discover simulation models from process execution logs so that the resulting simulation models more closely match reality. Existing techniques in this field assume that each resource in the process performs one task at a time. In reality, however, resources may engage in multitasking behavior. Traditional simulation approaches do not handle multitasking. Instead, they rely on a resource allocation approach wherein a task instance is only assigned to a resource when the resource is free. This inability to handle multitasking leads to an overestimation of execution times. This paper proposes an approach to discover multitasking in business process execution logs and to generate a simulation model that takes into account the discovered multitasking behavior. The key idea is to adjust the processing times of tasks in such a way that executing the multitasked tasks sequentially with the adjusted times is equivalent to executing them concurrently with the original processing times. The proposed approach is evaluated using a real-life dataset and synthetic datasets with different levels of multitasking. The results show that, in the presence of multitasking, the approach improves the accuracy of simulation models discovered from execution logs.Comment: Accepted at The 14th International Conference on Research Challenges in Information Science (RCIS 2020). 17 pages, 4 figure

DemaBot: a tool to automatically generate decision-support chatbots

This article presents DemaBot: a low-code solution to create chatbots designed to automate decision making. Examples of these chatbots range from COVID-19 screening to first-line incident support, amongst others. Using DemaBot, the developer only needs to model the decision that the chatbot will automate using DMN and, optionally, customize the utterances that the chatbot will use to interact with the user. From this information, DemaBot generates automatically the complete set of components that implement a ready-to-use chatbot. Furthermore, it provides help to guide users during the conversation, and optimizes the conversation flow, being able to recognize several parameters in a single turn and asking only for those that are indispensable for the decision.Ministerio de Ciencia e Innovación OPHELIA (RTI2018101204-B-C22)Junta de Andalucía EKIPMENT-PLUS (P18-FR-2895

Dialog-based Automation of Decision Making in Processes

The use of chatbots has spread, generating great interest in the industry for the possibility of automating tasks within the execution of their processes. The implementation of chatbots, however simple, is a complex endeavor that involves many low-level details, which makes it a time-consuming and error-prone task. In this paper we aim at facilitating the development of decision-support chatbots that guide users or help knowledge workers to make decisions based on interactions between different process participants, aiming at decreasing the workload of human workers, for example, in healthcare to identify the first symptoms of a disease. Our work concerns a methodology to systematically build decision-support chatbots, semi-automatically, from existing DMN models. Chatbots are designed to leverage natural language understanding platforms, such as Dialogflow or LUIS. We implemented Dialogflow chatbot prototypes based on our methodology and performed a pilot test that revealed insights into the usability and appeal of the chatbots developed

Reduciendo la complejidad gráfica de indicadores de procesos de negocio usando abstracción

La representación de indicadores de rendimiento sobre los procesos de negocio facilita la comprensión y de finición en el cálculo y obtención de datos. Al incluir varios indicadores sobre un proceso puede ser necesario incorporar una gran cantidad de elementos de medición, generando un exceso de información y di cultando el análisis visual de los datos. En este artículo se presenta una ampliación de la notación gráfi ca Visual PPINOT, que permite modelar grafi camente indicadores de rendimiento sobre los procesos de negocio. A la notación se incorporan elementos de abstracción para facilitar la representación de patrones recurrentes en indicadores y para mejorar la legibilidad del diagrama del proceso. La implementación se valida utilizando el Modelo de Referencia SCOR. Se propone una clasi cación de sus métricas y éstas se utilizan como referencia para estudiar las diferencias del modelado con la notación original en comparación con la notación ampliada.Comisión Interministerial de Ciencia y Tecnología TIN2012–32273Junta de Andalucía TIC-5906Junta de Andalucía P12-TIC-186

Defining PPIs for Process Variants based on Change Patterns

Business Process (BP) families are made up of BP variants that share commonalities but also show differences to accommodate the speci c necessities of different application contexts (i.e., country regu- lations, industrial domain, etc.). Even though there are modelling tech- niques to represent these families (e.g., C-EPC, Provop), there is no work aimed at the performance measurement of the different BP variants that conform the family. Process Performance Indicators (PPI) are commonly used to study and analyse the performance of business processes. How- ever, the application of such indicators in BP families increases the mod- elling and management complexity of the whole family. To deal with this complexity, this work introduces a modelling solution for managing PPI variability based on the concepts of change patterns for process fami- lies (CP4PF). The proposed solution includes a set of patterns aimed at 1) reducing the number of operations required to specify PPIs and 2) ensuring PPI family correctness.Ministerio de Economía y Competitividad TIN2015-70560-RJunta de Andalucía P12-TIC-1867Junta de Andalucía P10-TIC-5906Ministerio de Economía y Competitividad TIN2013-42981-PMinisterio de Economía y Competitividad TIN2014-53986-RED

Discovering business process simulation models in the presence of multitasking and availability constraints

Business process simulation is a versatile technique for quantitative analysis of business processes. A well-known limitation of process simulation is that the accuracy of the simulation results is limited by the faithfulness of the process model and simulation parameters given as input to the simulator. To tackle this limitation, various authors have proposed to discover simulation models from process execution logs, so that the resulting simulation models more closely match reality. However, existing techniques in this field make certain assumptions about resource behavior that do not typically hold in practice, including: (i) that each resource performs one task at a time; and (ii) that resources are continuously available (24/7). In reality, resources may engage in multitasking behavior and they work only during certain periods of the day or the week. This article proposes an approach to discover process simulation models from execution logs in the presence of multitasking and availability constraints. To account for multitasking, we adjust the processing times of tasks in such a way that executing the multitasked tasks sequentially with the adjusted times is equivalent to executing them concurrently with the original times. Meanwhile, to account for availability constraints, we use an algorithm for discovering calendar expressions from collections of time-points to infer resource timetables from an execution log. We then adjust the parameters of this algorithm to maximize the similarity between the simulated log and the original one. We evaluate the approach using real-life and synthetic datasets. The results show that the approach improves the accuracy of simulation models discovered from execution logs both in the presence of multitasking and availability constraintsEuropean Research Council PIX 834141Ministerio de Ciencia, Innovación y Universidades OPHELIA RTI2018-101204-B-C22Junta de Andalucía EKIPMENTPLUS (P18–FR–2895

Modeling Variability in the Performance Perspective of Business Processes

The modeling and management of business processes often leads to the definition of several variants of the same process. This variability can be reflected in different process perspectives such as control-flow, data, resources or performance. The management of process variants can be a laborious, time-consuming and error-prone task since they require a high coordination in the management of each variant and in most cases this management is done manually. For this reason, many proposals have been developed to deal with the variability of business processes. However, none of them covers in detail the variability in the performance perspective, which is concerned with the definition of performance requirements usually specified as a set of Process Performance Indicators (PPIs). This variability can be reflected in the form of repetitive and redundant PPI definitions, and can lead to errors and inconsistencies in PPI definitions. To address this problem, in this article we propose a detailed PPI variability classification and a formalization of how PPIs can be modeled together with the variability of other process perspectives. To this end, we considered variability management approaches, called by restriction and by extension, and we illustrated our proposal by integrating it with existing variability modeling languages. An evaluation conducted in two scenarios shows the feasibility and usefulness of our proposal.Ministerio de Ciencia e Innovación HORATIO (RTI2018-101204–B–C21)Ministerio de Ciencia e Innovación OPHELIA (RTI2018101204-B-C22)Junta de Andalucía APOLO (US-1264651)Junta de Andalucía EKIPMENT-PLUS (P18-FR-2895