Innovative method and tool to manage workflow exceptions using process knowledge

In the last decades, manufacturing industry has experienced important upsets and changeovers as a consequence of the rapid evolution of the global market. Companies are forced to face dynamic contexts that require cut-down lead times, high product quality and lower costs in all product development phases. In order to manage complexity, companies aim at optimizing the processes of the entire “extended enterprise” for rapidly developing new products, processes and services by adopting collaborative environments where all actors can share product and process data, integrate software applications, be supported by flexible tools for business processes management. Competitiveness and dynamicity demand data integration and effective collaborative environments in order to support interactions among partners, data exchange, unpredicted events detection and solution. Currently, workflow technology is considered as essential to integrate distributed and heterogeneous applications and information systems to improve business processes effectiveness and productivity. WfMSs (Workflow Management Systems) are used to support the modeling, analysis and enactment of structured business processes. Current systems are unfortunately too rigid and unable to provide adequate answers to exceptions or deviations that differ from the modeled process. Exceptions are referred either to situations not modeled by the WfMS or to deviations between what has been planned and what actually happens. It has been demonstrated that such deviations are really common in almost all processes: their handling appears relevant for improving inter and intra business processes. The research goals could be sensitized as the definition of a new method and software tool for the workflow exceptions management using process knowledge. To realize these goals the business workflow exceptions should be defined, as well as process knowledge and formalization methods will be discussed or algorithms for exception resolution. This thesis is a step toward the development of a novel WfMS enabling the dynamic business processes according to the networked model representing the EE, to the identified process target and to the implemented workflow rules. The developed SW module encompasses the management of dynamic workflow evolution and deviations from the prescribed process model at runtime. In order to implement the abovementioned functionalities, the system extracts information from a knowledge base that increases as the workflow moves forward and extends all over the involved chain. Workflow exceptions are handled during process automation thanks to the implementation of artificial intelligence techniques, based on Case Based Reasoning (CBR) algorithms. They allow analyzing the exceptions domain, extracting the most similar case compared to the current one and identifying the best solving actions. The system then adapts the workflow instance to the retrieved solution and restores the process. Thesis proposes also some case studies relative to industrial and telecommunication environments. Has been tested some processes of an extended enterprise, in order to evaluate advantages of the proposed method and software tools, as well as its limitations.

Negli ultimi decenni, l'industria manifatturiera ha subito sconvolgimenti importanti e cambi in conseguenza della rapida evoluzione del mercato globale. Le aziende sono costrette ad affrontare contesti dinamici, che richiedono un abbassamento del lead-time, la progettazione di prodotti ad alta qualità e la riduzione dei costi in tutte le fasi di sviluppo prodotto. Per poter gestire la complessità dovuta da questo contesto, le aziende mirano ad un modello di impresa innovativo, ossia la ”Extended Enterprise”, ottimizzando i processi di business che la caratterizzano, al fine di ottenere una velocizzazione dello sviluppo di nuovi prodotti, dei processi e servizi, attraverso l'adozione di piattaforme collaborative in cui tutti gli attori possono condividere dati di prodotto e di processo, integrare applicazioni software, ed essere supportati da strumenti flessibili per la gestione dei processi aziendali. Competitività e dinamicità richiedono l’integrazione dei dati e lo sviluppo di ambienti collaborativi efficaci al fine di sostenere le interazioni tra i partner, lo scambio di dati e la gestione e risoluzione di eventi imprevisti che si possono verificare durante i processi aziendali. Ad oggi, la tecnologia basata sull’automazione dei processi è considerata come essenziale per integrate applicazioni e sistemi informativi eterogenei, per poter migliorare l’efficacia e la produttività dei processi di business. I WfMSs (Workflow Management Systems) vengono usati per supportare la fase di modellazione, analisi ed esecuzione dei processi di business. I sistemi odierni, comunque, sono troppo rigidi per rispondere alle eccezioni o deviazioni che determinano una divergenza fra lo stato previsto nel processo modellato e lo stato attuale. Per eccezioni si intende sia una situazione non modellata dal WfMS che una deviazione fra quello che è stato pianificato e ciò che sta accadendo. La pratica comune ha dimostrato che il manifestarsi di queste situazione è molto comune in quasi tutti i processi, per cui la loro gestione è molto importante nel migliorare i processi intra ed inter-aziendali. Gli obiettivi della tesi possono essere sintetizzati nella definizione di una nuova metodologia ed un nuovo strumento software in grado di gestire le eccezioni dei processi di business utilizzando la conoscenza di processo. Per la realizzazione di questi obiettivi, si deve fornire un modello per la rappresentazione delle eccezioni, della conoscenza di processo, ed algoritmi per la risoluzione delle eccezioni. Queste tesi rappresenta un passo avanti nella definizione di un WfMS innovativo che permetta la gestione dinamica dei processi considerando il modello delle aziende estese, gli obiettivi dei processi e le regole di processo. Il sistema software sviluppato è in grado di gestire dinamicamente le istanze di processo e le relative deviazioni del modello, durante la loro esecuzione, eseguita da un WfMS commerciale. Il sistema presentato, al fine di definire una soluzione di fronte ad un’eccezione, estrae delle informazioni da un database che contiene la conoscenza di processo ed incrementa come dimensioni man mano che nuovi casi vengono risolti. Le eccezioni di processo vengono risolve durante l’esecuzione dei workflow grazie allo sviluppo di tecniche di intelligenza artificiale, basate sugli algoritmi CBR (Case-Based Reasoning). Questi permettono di analizzare il dominio delle eccezioni estraendo il caso più simile comparato a quello attuale, ed identificando di conseguenza anche le azioni risolutive. Il WfMS, quindi, si adatta eseguendo le azioni definite, ripristinando il processo normalmente. La tesi propone alcuni casi studio relativi al mondo industriale e delle telecomunicazioni. Sono stati testati alcuni processi relativi ad una extended enterprise, al fine di valutare i reali vantaggi del metodo e dello strumento software proposto, così come i loro limiti.