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https://repositorio.ufpe.br/handle/123456789/12257
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Título : | Business process configuration with NFRs and contextavareness |
Autor : | SANTOS, Emanuel Batista dos |
Palabras clave : | Business process modeling; Requirements engineering; Business process model con guration; Model transformation; Modelagem de processo de neg ocio; Engenharia de requisitos; Con gura ção de Processo de Neg ocio; Transforma ção de model |
Fecha de publicación : | 10-may-2013 |
Editorial : | Universidade Federal de Pernambuco |
Citación : | SANTOS, Emanuel Batista dos. Business process configuration with NFRs and context-awareness. Recife, 2013. 176 f. Tese (doutorado) - UFPE, Centro de Informática, Programa de Pós-graduação em Ciência da Computação, 2013.. |
Resumen : | Modelos de processos de neg ocios s~ao uma importante fonte de informa c~ao para o desenvolvimento de sistemas de informa c~ao. No entanto, as mudan cas no ambiente podem afetar a forma como os processos de neg ocios s~ao realizados. A m de obter modelos que re etem as mudan cas e necess ario o alinhamento entre o modelo e a realidade. Processos de neg ocios bons precisam ser atualizados e automatizados para representar o ambiente organizacional. Assim, e de suma import^ancia representar adequadamente a variabilidade em Modelos de Processo de Neg ocio. Representar e con gurar a variabilidade em processos de neg ocio de uma organiza c~ao espec ca permite a execu c~ao adequada dos processos. Al em disso, o ambiente din^amico exige processos de con gura c~ao ex veis que possam atender os objetivos das partes interessadas. No entanto, selecionando uma con gura c~ao para o processo de neg ocio e uma atividade desa adora. Mesmo que as abordagens atuais permitam a representa c~ao da variabilidade dos modelos de processos de neg ocios, a sele c~ao de variantes de neg ocios em um determinado contexto continua a ser uma quest~ao a ser explorada. Nesta proposta, defendemos o uso de Requisitos N~ao Funcionais (RNF) e informa c~oes de contexto para conduzir a con gura c~ao de modelos de processos em tempo de execu c~ao. Propomos uma abordagem orientada a modelos para a con gura c~ao de processos de neg ocios chamada BVCCoN, a abordagem mant em a representa c~ao variabilidade, conhecimentos de con gura c~ao e informa c~ao contextual separados dos modelos de processos de neg ocios. A avalia c~ao da proposta baseia-se numa an alise de simula c~ao, assim como uma compara c~ao com algumas outras obras relevantes. |
Descripción : | Business process models are an important source of information for the development of information systems. However, changes in the environment can a ect the way business processes are performed. In order to obtain models that re ect the changes it is necessary to continuously check between model and reality. Good business processes need to be up-to-date and automated to represent the organizational environment. Thus, it is of paramount importance to represent adequately variability in Business Process Models. Representing and con guring business processes variability for a speci c organization allows the proper execution of processes. In addition, dynamic environment calls for exible con guration processes that can meet stakeholders' goals. However, selecting a con guration for business process is a challenging activity. Even though current approaches allow the representation of variability of business process models, the selection of business variants in a given context remains a challenging issue. In this proposal, we advocate the use of Non-Functional Requirements (NFR) and context-awareness information to drive the con guration of process models at run-time. We propose a model-driven business process con- guration approach called Business process Variability Con guration with Contexts and NFRs (BVCCoN), approach that keeps the variability representation, con guration knowledge and contextual information separated from the business process models. We illustrate the BVCCoN model and process through examples. The evaluation of our proposal is based on a simulation assessment. |
URI : | https://repositorio.ufpe.br/handle/123456789/12257 |
Aparece en las colecciones: | Teses de Doutorado - Ciência da Computação |
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