Spelling suggestions: "subject:"berging business process models"" "subject:"erging business process models""
1 |
COMMON: uma ferramenta para composição semiautomática de modelos de processos de negócioSaraiva, Maurício de Oliveira 28 July 2016 (has links)
Submitted by Silvana Teresinha Dornelles Studzinski (sstudzinski) on 2016-10-06T16:29:28Z
No. of bitstreams: 1
Maurício de Oliveira Saraiva_.pdf: 6467007 bytes, checksum: 7a0d95202fd7af8fa777e0b1cb5f6fb0 (MD5) / Made available in DSpace on 2016-10-06T16:29:28Z (GMT). No. of bitstreams: 1
Maurício de Oliveira Saraiva_.pdf: 6467007 bytes, checksum: 7a0d95202fd7af8fa777e0b1cb5f6fb0 (MD5)
Previous issue date: 2016-07-28 / UNICO - Universidade Corporativa dos Correios / A evolução da tecnologia tem permitido um suporte cada vez melhor à disciplina de gerenciamento de processos de negócio (BPM). A automação de práticas, a partir de ferramentas de modelagem, possibilita construir modelos visando apoiar as organizações no desenho e gerenciamento de seus processos. Em BPM, a transformação e melhoria contínua de processos são fundamentais para o gerenciamento da organização e os modelos de processos de negócio devem acompanhar essa evolução. Para realizar a composição desses modelos, seja pela transformação de um ou mais processos ou pela fusão de organizações, analistas usam as técnicas disponíveis na literatura. Porém, frequentemente elas são consideradas imprecisas ao não assegurar a correta integração dos modelos. Consequentemente, compor modelos de processos de negócio se torna uma tarefa difícil, custosa e propensa a erros, uma vez que as técnicas existentes criam modelos compostos difíceis de entendimento baseados em grafos e notação genérica que não correspondem à realidade do mercado de trabalho. Portanto, este trabalho propõe uma técnica de composição de modelos de processos de negócio que reúne, em uma única fonte, o conjunto das técnicas mais utilizadas na literatura, bem como dá suporte à composição de modelos direcionada para uma notação largamente conhecida e utilizada pelas organizações. Além disso, propõe a implementação de uma ferramenta, baseada nessa técnica, que foi criada para definir a similaridade e apoiar a integração de modelos de forma semiautomática. Por fim, estudos experimentais foram realizados com analistas que resolveram seis cenários de composição de modelos, tanto de forma manual como com o apoio dessa ferramenta, cujo resultado mostrou que a técnica proposta, de fato, melhora a precisão e reduz o esforço de composição, proporcionando redução de custos e aumento de produtividade. / The evolution of technology has allowed an increasingly better support to the discipline of business process management (BPM). The automation of practices from modeling tools, allows building models to support organizations in the design and management of its processes. In BPM, the transformation and continuous improvement of methods are fundamental to the management of the organization and models of business processes should follow this evolution. To perform the merge of these models, by the transformation of one or more processes, or by merging of organizations, software analysts use the techniques available in the literature. However, frequently they are considered imprecise, by not ensuring the correct integration of models. Consequently, merging business processes models becomes a difficult, error prone task, since existing techniques create composite models difficult to understand based on graphs and generic notation that does not match to the industrial reality. Therefore, this study proposes a merging technique of business process models that combines in a single source, some of the most used techniques available in the literature, and supports merging of models directed to a notation widely known and used by organizations. Furthermore, it also proposes the implementation of a tool, based on this technique, which was created to define the similarity and support the integration of models in a semi-automatic way. Lastly, experimental studies were performed with analysts who solved six scenarios of merging models, both manually and with the help of this tool. The result showed that the proposed technique, in fact, improves the accuracy and reduces composition effort, providing cost savings and increased productivity.
|
Page generated in 0.1398 seconds