(LUẬN văn THẠC sĩ) các phương pháp trừu tượng hóa mô hình quy trình kinh doanh và thực nghiệm

Quản lý quy trình kinh doanh

Quy trình kinh doanh là một cấu trúc bao gồm các hoạt động được thiết kế nhằm sản xuất sản phẩm hoặc cung cấp dịch vụ cụ thể cho khách hàng hoặc thị trường.

Hiện nay, hầu hết các tổ chức đều áp dụng hệ thống thông tin để nâng cao hiệu quả quy trình kinh doanh Quản lý quy trình kinh doanh (BPM) đang thu hút sự chú ý mạnh mẽ trong những năm gần đây nhờ vào khả năng tăng năng suất và tiết kiệm chi phí đáng kể.

Quản lý quy trình nghiệp vụ được thể hiện qua hai khía cạnh chính: quản lý và công nghệ Về quản lý, đây là phương pháp hệ thống giúp tổ chức, doanh nghiệp tiêu chuẩn hóa và tối ưu hóa quy trình hoạt động, nhằm giảm chi phí và nâng cao chất lượng để đạt được mục tiêu Về công nghệ, quản lý quy trình nghiệp vụ cung cấp bộ công cụ hỗ trợ thiết kế, mô hình hóa, triển khai, giám sát và cải tiến quy trình một cách linh hoạt Nó cũng thúc đẩy sự hợp tác giữa công nghệ thông tin và người dùng, giúp xây dựng ứng dụng tích hợp con người, quy trình và thông tin trong tổ chức.

Trong bối cảnh toàn cầu hóa hiện nay, việc quản lý hiệu quả quy trình kinh doanh trở nên cực kỳ quan trọng đối với các tổ chức Các công ty, lớn hay nhỏ, đang phải đối mặt với nhiều thách thức như gia tăng tần suất đơn đặt hàng, nhu cầu truyền thông tin nhanh chóng, ra quyết định kịp thời, và khả năng đáp ứng các nhu cầu thay đổi Bên cạnh đó, sự cạnh tranh quốc tế ngày càng gay gắt cùng với yêu cầu về thời gian chu kỳ ngắn hơn cũng đặt ra áp lực lớn lên các doanh nghiệp.

Quá trình quản lý quy trình nghiệp vụ bao gồm 5 giai đoạn chính: thiết kế, mô hình hóa, thực thi, giám sát và tối ưu hóa, sau đó là tiếp tục thiết kế lại Chu trình này được thực hiện liên tục nhằm cải thiện và tối ưu hóa quy trình nghiệp vụ ngày càng hiệu quả hơn.

Hình 1.1 Vòng đời Quản lý Quy trình BPM [5]

Giai đoạn Thiết kế tập trung vào việc xác định các quy trình hiện tại và xây dựng mô hình quy trình Quá trình phác thảo này bao gồm việc tạo ra luồng quy trình xử lý, xác định các yếu tố liên quan, thiết lập cảnh báo và thông báo, cùng với việc soạn thảo các thủ tục vận hành tiêu chuẩn và nhiệm vụ cần thực hiện.

 Giai đoạn Mô hình hóa sẽ chuyển từ mô hình phác họa vào phần mềm Quản lý quy trình nghiệp vụ - BPM và vận hành thử nghiệm

 Giai đoạn Thực thi sẽ thực hiện quy trình trong môi trường thật sự của tổ chức, doanh nghiệp

Giai đoạn Giám sát là quá trình theo dõi hoạt động của từng quy trình nghiệp vụ, thu thập thông tin và số liệu thống kê về hiệu suất làm việc Qua đó, giai đoạn này giúp phát hiện các điểm tắc nghẽn hoặc bất hợp lý trong quy trình, đồng thời nhận diện sự khác biệt giữa mô hình lý thuyết và thực tế thực hiện.

Giai đoạn tối ưu hóa phân tích thông tin hiệu suất trong quá trình giám sát giúp phát hiện các điểm tắc nghẽn và bất hợp lý trong quy trình Đồng thời, nó cũng xác định các nguy cơ tiềm tàng và cơ hội để giảm chi phí hoặc cải thiện quy trình Đây là giai đoạn mang lại hiệu quả và giá trị lớn nhất cho doanh nghiệp.

Giai đoạn Thiết kế lại sử dụng kết quả từ giai đoạn Tối ƣu hóa để cải thiện hoạt động của quy trình nghiệp vụ Quản lý hiệu quả quy trình kinh doanh không thể thiếu khai phá quy trình, liên quan đến việc phát hiện, theo dõi và cải thiện quy trình thông qua việc trích xuất thông tin từ các nhật ký sự kiện của nhiều hệ thống Thuật ngữ "Dữ liệu lớn" thường được dùng để chỉ sự gia tăng đáng kể của dữ liệu trong những năm gần đây.

Thuật ngữ "Dữ liệu lớn" đã trở nên phổ biến trong những năm gần đây, dẫn đến nhu cầu ngày càng tăng cho các nhà khoa học dữ liệu có khả năng chuyển đổi dữ liệu thành giá trị Giống như khoa học máy tính đã phát triển từ toán học khi máy tính trở nên phổ biến, khoa học dữ liệu hiện đang nổi lên như một lĩnh vực mới, được thúc đẩy bởi lượng dữ liệu khổng lồ hiện có Mục tiêu của khoa học dữ liệu là khai thác các nguồn dữ liệu khác nhau để trả lời các câu hỏi, có thể được phân loại thành bốn nhóm chính.

• Báo cáo: điều gì đã xảy ra

• Chẩn đoán: Vì sao điều đó xảy ra

• Dự báo: Cái gì sẽ xảy ra

• Khuyến nghị: Điều gì tốt nhất có thể xảy ra

Khoa học dữ liệu là một lĩnh vực đa ngành, đa lĩnh vực

Khai phá quy trình đóng vai trò là cầu nối giữa khoa học dữ liệu và khoa học quy trình Khoa học dữ liệu, một nhánh của phát hiện tri thức từ dữ liệu, liên quan đến nhiều lĩnh vực khác nhau Nó không chỉ bao gồm hành vi và khoa học xã hội, mà còn liên quan đến đạo đức và việc hiểu biết hành vi con người Bên cạnh đó, kỹ thuật công nghiệp cũng góp phần vào việc đánh giá và ước lượng dữ liệu, đồng thời khám phá các mô hình kinh doanh mới, cùng với việc áp dụng trực quan hóa dữ liệu.

Các sự kiện trong một trường hợp được sắp xếp theo thứ tự và có thể xem như một "sự vận hành" của quy trình Bản ghi sự kiện lưu trữ thông tin bổ sung liên quan đến các sự kiện này Kỹ thuật khai phá quy trình thường sử dụng các thông tin phụ như nguồn lực (người hoặc thiết bị) thực hiện hoặc khởi đầu hoạt động, dấu thời gian của sự kiện, và các yếu tố dữ liệu liên quan đến sự kiện.

Khai phá quy trình đóng vai trò then chốt trong việc kết nối khai phá dữ liệu với mô hình hóa và phân tích quy trình kinh doanh, góp phần quan trọng vào quản lý quy trình kinh doanh hiệu quả.

Khai phá quy trình là một công nghệ mới giúp thu hẹp khoảng cách giữa phân tích truyền thống dựa trên mô hình quy trình và các kỹ thuật phân tích dữ liệu hiện đại như học máy và khai phá dữ liệu Công nghệ này tìm kiếm sự đối chiếu giữa dữ liệu sự kiện, chẳng hạn như hành vi quan sát, và mô hình quy trình, có thể được phát hiện bằng tay hoặc tự động Mặc dù chỉ mới xuất hiện gần đây, khai phá quy trình có thể được áp dụng cho nhiều loại hình hoạt động trong các tổ chức và hệ thống khác nhau.

Có ba bài toán chính về khai phá quy trình

Bài toán đầu tiên trong việc phát hiện quy trình là xác định mô hình quy trình dựa trên thông tin từ nhật ký sự kiện mà không cần đến bất kỳ thông tin tiền nghiệm nào.

Mô hình hóa quy trình kinh doanh

Kể từ cuộc cách mạng công nghiệp, sự đổi mới kỹ thuật và cải tiến trong tổ chức công việc đã nâng cao năng suất lao động Vào khoảng năm 1950, sự xuất hiện của máy tính và hạ tầng truyền thông số đã ảnh hưởng mạnh mẽ đến các quy trình nghiệp vụ, dẫn đến những thay đổi đáng kể trong cách tổ chức công việc và tạo ra các mô hình kinh doanh mới.

Ngày nay, sự đổi mới trong lĩnh vực máy tính và truyền thông đang thúc đẩy sự thay đổi trong quy trình nghiệp vụ, khiến cho chúng trở nên phức tạp hơn và phụ thuộc vào hệ thống thông tin Mô hình hóa quy trình đã trở thành yếu tố quan trọng trong việc quản lý sự phức tạp này, cung cấp cái nhìn sâu sắc và tài liệu hóa các thủ tục cần thiết Đặc biệt, các quy trình liên tổ chức chỉ có thể hoạt động hiệu quả khi có sự giao dịch chung trong các tương tác Vì vậy, mô hình quy trình ngày càng được áp dụng rộng rãi trong các tổ chức hiện nay.

Hình 1.5 Quan niệm cổ điển về mô hình hóa [13]

Quan niệm cổ điển về mô hình hóa tập trung vào việc đạt được trạng thái ổn định thông qua các mô hình được tạo ra bằng tay Tuy nhiên, quá trình này thường gặp phải một số lỗi điển hình, ảnh hưởng đến tính chính xác và hiệu quả của mô hình hóa quy trình.

Mô hình là phiên bản lý tưởng hóa của thực tế, giúp người thiết kế quy trình tập trung vào hành vi "chuẩn" Khi tiến hành mô hình hóa, việc xác định và phân tích những hành vi này là rất quan trọng để tối ưu hóa quy trình làm việc.

Mô hình có thể đại diện cho 80% trường hợp giả định, nhưng 20% còn lại có thể chứa tới 80% vấn đề Các mô hình thủ công thường mang tính chủ quan và thường đơn giản hóa quá mức để dễ hiểu hơn.

Các mô hình toán học đơn giản có thể hiệu quả trong việc mô phỏng hành vi của máy móc hoặc con người trong các dây chuyền lắp ráp, nhưng chúng không đủ khả năng để phản ánh đầy đủ sự tham gia của con người trong các quy trình phức tạp Sự tương tác của con người với những ưu tiên đa dạng và phức tạp vẫn là một thách thức lớn trong việc mô hình hóa.

Mô hình cần được lựa chọn với mức độ trừu tượng phù hợp dựa trên dữ liệu đầu vào và các câu hỏi cần trả lời Nếu mô hình quá trừu tượng, nó sẽ không thể cung cấp câu trả lời cho các câu hỏi liên quan Ngược lại, nếu mô hình quá chi tiết, đầu vào cần thiết có thể không khả thi, hoặc mô hình trở nên quá phức tạp để người dùng có thể hiểu rõ.

Chỉ những nhà thiết kế và phân tích dày dạn kinh nghiệm mới có khả năng xây dựng các mô hình có giá trị dự đoán cao, làm cơ sở cho việc triển khai hoặc thiết kế lại Mô hình thiếu sót có thể dẫn đến kết luận sai lầm, vì vậy chúng tôi khuyến khích việc sử dụng dữ liệu sự kiện Khai thác quy trình cho phép rút ra các mô hình dựa trên dữ liệu thực tế.

Khai phá quy trình là kỹ thuật nhằm phát hiện, theo dõi và cải thiện quy trình thực tế thông qua việc thu thập tri thức từ các nhật ký sự kiện có sẵn trong hệ thống thông tin Nó kết hợp giữa học máy và khai phá dữ liệu với mô hình hóa và phân tích quy trình, giúp chiết xuất tri thức giá trị liên quan đến quy trình kinh doanh từ các nhật ký sự kiện, đồng thời bổ sung cho các phương pháp quản lý quy trình kinh doanh.

Việc tạo ra các mô hình quy trình chất lượng không hề đơn giản, nhưng chúng đóng vai trò quan trọng trong việc tối ưu hóa quy trình Việc khai thác quy trình giúp xây dựng các mô hình tốt hơn một cách nhanh chóng Đặc biệt, các thuật toán tự động hóa có khả năng tự động sinh ra mô hình quy trình, góp phần nâng cao hiệu quả công việc.

Đầu ra của phát hiện quy trình là một mô hình quy trình, với nhiều ngôn ngữ mô hình quy trình khác nhau như Hệ thống chuyển, lưới Petri, lưới dòng công việc, YAWL và BPMN Các ngôn ngữ này có khả năng chuyển đổi lẫn nhau, tạo điều kiện thuận lợi cho việc áp dụng trong các lĩnh vực khác nhau.

Trừu tƣợng hóa mô hình quy trình kinh doanh

Trong bối cảnh cạnh tranh ngày càng gia tăng, các doanh nghiệp cần tìm kiếm những cách thức để tạo sự khác biệt nhằm tồn tại và phát triển Việc xác định và phát triển các năng lực cốt lõi, khó bị bắt chước, là điều quan trọng, vì chúng có thể áp dụng cho nhiều sản phẩm và thị trường, đồng thời mang lại lợi ích cho người tiêu dùng Quy trình kinh doanh là một minh chứng rõ nét cho năng lực cốt lõi này, tập trung vào cách thức thực hiện công việc trong tổ chức, thay vì chỉ chú trọng vào sản phẩm Quy trình này bao gồm một chuỗi hoạt động liên tục theo thời gian và không gian, với các đầu vào và đầu ra được xác định rõ ràng.

Mô hình quy trình kinh doanh là công cụ truyền thông quan trọng cho các bên liên quan như nhà phân tích nghiệp vụ và thiết kế phần mềm Nó không chỉ giúp phân tích quy trình làm việc mà còn đề xuất các cải tiến và cung cấp bản thiết kế cho phần mềm thực hiện quy trình đó.

Với sự phát triển không ngừng của các dịch vụ mà các công ty cung cấp, quy trình kinh doanh để đáp ứng những dịch vụ này ngày càng trở nên phức tạp hơn.

Mô hình quy trình kinh doanh thường chứa nhiều nút, có thể lên đến hàng trăm, gây khó khăn trong việc hiểu rõ quy trình Sự chi tiết quá mức có thể làm giảm khả năng nắm bắt tổng thể, trong khi đó, mức độ chi tiết cần thiết cho phân tích và thực hiện quy trình trong phần mềm lại rất quan trọng.

Có hai phương pháp tiếp cận để giải quyết vấn đề: một là phát triển các mô hình khác nhau phục vụ cho những mục đích cụ thể, và hai là tạo ra các mô hình khác nhau để đáp ứng nhu cầu mô hình hóa quy trình dựa trên một mô hình chi tiết ban đầu.

Khi áp dụng các phương pháp đầu tiên, tính nhất quán của các mô hình trở thành một thách thức lớn Những thay đổi ở một cấp độ cần phải được cập nhật ở các cấp độ khác, thường được thực hiện thủ công, dẫn đến việc các mô hình nhanh chóng trở nên không còn phù hợp.

Phương pháp thứ hai được xem xét là tạo ra các mô hình quy trình khác nhau từ một mô hình chi tiết thông qua việc áp dụng quy tắc chuyển đổi Những quy tắc này trừu tượng hóa các chi tiết của mô hình quy trình, giúp các bên liên quan không chuyên dễ dàng hiểu được Tuy nhiên, các thay đổi tiến hóa sẽ không được xem xét, vì chỉ một mô hình quy trình duy nhất được sử dụng, và các mô hình khác được phát sinh theo nhu cầu Về mặt kỹ thuật, phương pháp này dựa trên phân tích chương trình, theo lý thuyết của trình biên dịch chương trình tuần tự, và đã được giới thiệu trong cộng đồng quản lý quy trình kinh doanh thông qua cây cấu trúc cải tiến quy trình (RPST) và đồ thị phân hủy dòng công việc.

Về cơ bản, trừu tƣợng hóa mô hình kinh doanh đi tìm kiếm câu trả lời cho hai câu hỏi cái gì và làm thế nào:

 Những phần của một mô hình quy trình có ý nghĩa thấp?

 Làm thế nào để chuyển đổi một mô hình quy trình để các bộ phận không đáng kể đƣợc loại bỏ?

Nghiên cứu về trừu tượng hóa quy trình kinh doanh đã được đề cập trong nhiều tài liệu [3, 7, 8, 9, 10, 11], với các phương pháp điển hình như phương pháp cấu trúc, phương pháp phát hiện hành động liên quan và phương pháp kiểm tra sự thiếu vắng dòng điều khiển Tuy nhiên, trong luận văn này, chúng tôi chỉ tập trung vào phương pháp cấu trúc.

 Đầu vào là một mô hình quy trình phức tạp (quy trình chi tiết xác định)

 Đầu ra là một mô hình quy trình rút gọn (cấu trúc hóa) với ngữ nghĩa tương đương với mô hình quy trình ban đầu

Trong mô hình kết quả đầu ra, các phân đoạn quy trình ban đầu được thay thế bằng dạng tổng quát, giúp tạo ra một mô hình với mức độ trừu tượng cao hơn Mỗi thành phần trừu tượng ẩn chứa mô quy trình chi tiết, trong khi một số khái niệm trừu tượng đã được áp dụng vào mô hình ban đầu Những khái niệm này đóng vai trò như chức năng, biến đổi mô hình quy trình đầu vào thành mô hình quy trình đầu ra.

Một số ngôn ngữ mô hình hóa quy trình kinh doanh

Hệ chuyển

Hệ chuyển là một khái niệm quan trọng trong các ngôn ngữ mô hình hóa, được định nghĩa bởi bộ ba TS=(S, A, T) Trong đó, S đại diện cho tập hợp các trạng thái, A là tập hợp các hành động (hoạt động) với A ⊆ A, và T là tập hợp các thanh chuyển với T ⊆ S×A×S Ngoài ra, S start ⊆ S là tập hợp các trạng thái khởi đầu, trong khi S end ⊆ S là tập hợp các trạng thái cuối, còn gọi là trạng thái "chấp nhận".

Hình 1.6 Ví dụ hệ chuyển [13]

Lưới Petri

Lưới Petri là một công cụ quan trọng trong việc mô hình hóa các hệ thống phân phối, giúp xác định cấu trúc và hành vi động của chúng Các hành vi này được thể hiện qua các thẻ diễn ra trong lưới Petri, cho phép nắm bắt chính xác quy trình tương ứng Nhiều thuật toán phát hiện quy trình sử dụng lưới Petri để mô tả mô hình quy trình dựa trên nhật ký sự kiện đầu vào, từ đó nâng cao hiệu quả phân tích và tối ưu hóa hệ thống.

Lưới Petri (Petri net) N = (P, T, F) trong đó P là một tập hữu hạn các vị trí (place),

T là một tập hữu hạn cỏc thanh chuyển (transition) sao cho PT = ỉ, và F (PìT)

(T×P) là một tập các cung có hướng, còn được gọi là dòng quan hệ (flow relation)

Hình 1.7 Ví dụ hệ lưới Petri [13]

Lưới dòng công việc

Lưới dòng công việc (WF-net) là một biến thể đặc biệt của lưới Petri, được thiết kế để mô phỏng chính xác các hoạt động trong quy trình nghiệp vụ thực tế, bao gồm vị trí khởi động và vị trí kết thúc quy trình.

Xâu quy trình hướng sự kiện

Xâu quy trình hướng sự kiện (Event-Driven Process Chains: EPC) là một ngôn ngữ mô tả quy trình kinh doanh dưới dạng đồ họa trực quan, được giới thiệu bởi Keller, Nüttgens và Scheer vào năm 1992 Ngôn ngữ này nhằm mục tiêu mô tả các quy trình ở mức độ logic kinh doanh, không nhất thiết phải theo hình thức cụ thể, và dễ hiểu cho những người trong lĩnh vực kinh doanh Sơ đồ này thể hiện cơ cấu kiểm soát dòng chảy của quy trình thông qua chuỗi các sự kiện và chức năng Một quy trình hướng sự kiện bao gồm các yếu tố cơ bản như Chức năng, Sự kiện, và các kết nối logic như AND (và), XOR (độc quyền hoặc) và OR (hoặc).

Hình 1.8 Mô hình quy trình kinh doanh dưới dạng EPCs [6]

Bài toán trừu tƣợng hóa quy trình kinh doanh trong luận văn

Bài toán trừu tƣợc hóa mô hình kinh doanh liên quan đến việc chuyển đổi một mô hình quy trình đầu vào, có thể chưa tối ƣu, thành một mô hình quy trình mới với mức độ trừu tƣợc cao hơn Mô hình quy trình đầu vào được mô hình hóa bằng các ngôn ngữ quy trình kinh doanh và mục tiêu là tạo ra một mô hình quy trình đầu ra tương đương về ngữ nghĩa, nhưng được rút gọn hơn so với mô hình ban đầu, đảm bảo các hoạt động tương đương theo các thể hiện.

MỘT SỐ PHƯƠNG PHÁP TRỪU TƯỢNG HÓA MÔ HÌNH QUY TRÌNH KINH DOANH

Giới thiệu chung

Các công ty áp dụng mô hình quy trình kinh doanh nhằm mô tả các thủ tục làm việc, từ đó triển khai dịch vụ ra thị trường, tiến hành phân tích và cải thiện hiệu quả hoạt động của mình.

Mô hình quy trình thực tế có thể tích hợp hàng trăm cấu trúc khác nhau, với mức độ chi tiết phức tạp cao Điều này rất quan trọng cho nhiều nhiệm vụ phân tích, nhưng cũng đòi hỏi một kỹ thuật trừu tượng để đơn giản hóa mô hình quy trình.

Trừu tượng hóa là quá trình tổng quát hóa và loại bỏ các thuộc tính không cần thiết của một thực thể hay hiện tượng, nhằm làm nổi bật các đặc điểm thiết yếu Trong phân tích quy trình kinh doanh (BPMA), nhà phân tích thực hiện trừu tượng hóa từ những thực tế phức tạp bằng cách chiết xuất các khía cạnh hành vi quan trọng của quy trình Các phân đoạn quy trình có thể được loại bỏ hoặc thay thế bằng các khái niệm trừu tượng hơn, nhưng vẫn giữ được logic của các phần bên dưới Để thực hiện điều này, cần áp dụng các kỹ thuật xử lý tinh vi, trong đó có các bước trừu tượng Mô hình quy trình được định nghĩa là P = (N, E, type) nếu nó đáp ứng các tiêu chí cụ thể.

- N là một tập hợp các nút (bao gồm các nhiệm vụ và các cổng)

- E ⊆ N × N là một tập các cạnh có hướng giữa các nút xác định luồng điều khiển and, xor hoặc or

- Hàm Type : NG → {and, xor, or} là một hàm gán mỗi cổng với giá trị tương ứng and, xor hoặc or

Mỗi nhiệm vụ t ∈ NT có thể có tối đa một cạnh đến và tối đa một cạnh đi ((|•t| ≤ 1

∧ |t•| ≤ 1), trong đó •t là viết tắt của một tập hợp các nút ngay trước nhiệm vụ t (•t = {n ∈

N |(n, t) ∈ E}) và t• là viết tắt của một tập hợp các nút ngay sau nhiệm vụ t (t• = {n ∈ N

Một nhiệm vụ t ∈ NT là đầu vào của quy trình nếu |•t| = 0 Một tác vụ t ∈ NT là một đầu ra của quy trình nếu |t•| = 0

Cấu trúc của một thành phần quy trình được định nghĩa là một khối quy trình logic khép kín với ranh giới rõ ràng Về mặt ngữ nghĩa, phần quy trình có thể được coi là một đặc điểm kỹ thuật chi tiết liên quan đến tình huống thực thi tác vụ.

Do đó, bất kỳ thành phần quy trình có thể được chính thức hóa như một lưới dòng công việc (WF-net) của một cấu trúc tùy ý

Trừu tượng hóa bảo toàn thứ tự là một phương pháp đảm bảo rằng không có nhiệm vụ mới nào với ràng buộc thứ tự xuất hiện sau khi thực hiện trừu tượng Đồng thời, phương pháp này cũng bảo vệ sự tồn tại của các nhiệm vụ tổng quát, ngăn chặn việc biến mất của chúng.

Mô hình quy trình có cấu trúc tương tự như chương trình song song nhưng không sử dụng câu lệnh goto Mặc dù mỗi chương trình có cấu trúc đều có cấu trúc tương đương, điều này không áp dụng cho các mô hình quá trình phi cấu trúc, nơi mà các liên kết đồng bộ giữa các khối song song không thể được thể hiện trong một mô hình quy trình có cấu trúc.

Trừu tượng hóa là quá trình loại bỏ những thành phần không quan trọng trong mô hình, tập trung vào các thuộc tính cốt lõi của mô hình quy trình Tiêu chí trừu tượng này giúp sắp xếp và tổ chức các thành phần một cách hợp lý, nâng cao hiệu quả của mô hình.

Các thành phần được sắp xếp có vai trò quan trọng trong việc phân biệt giữa các yếu tố chính và không chính trong mô hình Điều này cho phép mở rộng thêm các kịch bản trừu tượng hóa khi cần thiết.

Lựa chọn tiêu chí trừu tượng là cách hiệu quả để xác định nội dung cần trừu tượng hóa Một trong những tiêu chí quan trọng là trung bình số lần xuất hiện của một nhiệm vụ trong quy trình (mi).

Trung bình số lần xuất hiện của một nhiệm vụ quy trình là số trung bình nhiệm vụ quy trình i xảy ra trong một trường hợp quy trình

Nguồn lực cho nhiệm vụ quy trình là một yếu tố quan trọng trong việc trừu tượng hóa mô hình quy trình Thời gian cần thiết để thực hiện một nhiệm vụ quy trình là nguồn lực liên quan trực tiếp đến nhiệm vụ đó.

Chi phí nhiệm vụ quy trình và tổng chi phí thực hiện quy trình là những yếu tố quan trọng trong quy trình kinh doanh Ngoài ra, nguồn lực của nhiệm vụ quy trình cũng có thể được định nghĩa là chi phí nhiệm vụ quy trình, đóng vai trò như một yếu tố trừu tượng hóa trong mô hình kinh doanh.

Yếu tố trừu tượng hóa mô hình kinh doanh được xác định thông qua quy trình, trong đó thực hiện một quy trình kinh doanh điển hình bao gồm tất cả các cách thức của một quy trình hoàn chỉnh Sự trừu tượng hóa áp dụng cho mô hình quy trình tạo ra một mô hình mới, phản ánh các kịch bản quy trình phổ biến nhất Mỗi kịch bản quy trình là một phần nhỏ của mô hình quy trình, bao trùm các trường hợp thực hiện cụ thể Khả năng xảy ra của một kịch bản quy trình (Pi) cũng là một yếu tố quan trọng trong việc đánh giá tính hiệu quả của mô hình.

Khả năng xảy ra của một kịch bản quy trình là khả năng kịch bản quy trình i xảy ra khi đang thi hành mô hình

Kịch bản quy trình với thời gian hoặc chi phí cao nhất có thể được coi là tiêu điểm của việc trừu tượng hóa quy trình Quá trình trừu tượng hóa giúp xây dựng một mô hình thể hiện những yếu tố chi phối thời gian hoặc chi phí thực hiện quy trình một cách rõ ràng Nguồn lực của một kịch bản quy trình (Ei) cũng đóng vai trò quan trọng trong việc xác định hiệu quả và tối ưu hóa quy trình này.

Nguồn lực của một kịch bản quy trình là tổng hợp các nguồn lực được sử dụng và đầu tư cho việc thực hiện kịch bản đó Để xác định nguồn lực này, ta cần tính toán tổng nguồn lực của tất cả các nhiệm vụ được thực hiện trong kịch bản quy trình i.

2.1.2 Thanh trƣợt trừu tƣợng hóa

Phép trượt ẩn dụ (Slider metaphor) là công cụ hữu ích giúp kiểm soát linh hoạt mức độ trừu tượng hóa quy trình Nó cho phép người thực hiện phân biệt giữa các thành phần quan trọng và không quan trọng trong quy trình Khi người dùng lựa chọn các yếu tố trừu tượng hóa, mức độ trừu tượng sẽ được xác định Tuy nhiên, mức độ này có thể trở nên khó dự đoán nếu thiếu kiến thức tiền nghiệm về ngữ cảnh trừu tượng hóa Trong tình huống lý tưởng, người dùng có khả năng dễ dàng điều chỉnh mức độ trừu tượng từ mô hình quy trình chi tiết đến một mô hình chỉ bao gồm một nhiệm vụ duy nhất.

Cây phân tích thành phần quy trình

Cây phân tích SPQR là công cụ hữu ích trong việc nghiên cứu các thành phần quy trình, cho phép phân tích một đa đồ thị vô hướng Phương pháp này giúp tách các cặp, từ đó xác định các thành phần triconnected một cách hiệu quả.

Một cặp tách có thể là tách biệt hoặc liền kề, và các mô hình quy trình thường có tính liên thông Ví dụ, mô hình quy trình trong hình 2.3 có đỉnh cắt g1 Tuy nhiên, luôn có thể tạo ra một mô hình quy trình biconnected bằng cách thêm một cạnh nối giữa một quy trình vào và một quy trình ra Để đảm bảo cấu trúc đầy đủ, mỗi mô hình quy trình cần có đúng một quy trình vào và một quy trình ra.

Hình 2.2 Phân rã mô hình quy trình cây SPQR [9]

Thuật toán phát hiện các thành phần triconnected của đồ thị được giới thiệu lần đầu bởi Hopcroft và Tarjan Sau đó, Tarjan và Valdes đã áp dụng thuật toán này vào chương trình phân tích tuần tự để xây dựng cây phân tích, hay còn gọi là cây các thành phần triconnected Kết quả của quá trình này là phân hủy các thành phần nối kết triconnected trong đồ thị.

4 loại cấu trúc, sau đây sử dụng thuật ngữ trong cây SPQR, S, P, Q, và loại R

- Trường hợp ít quan trọng Một cặp chia là một cặp đỉnh đồ thị liên kề - một mảnh bao gồm một cạnh- phân mảnh loại Q

- Trường hợp song song Một cặp chia là một cặp đỉnh đồ thị liền kề trong các cạnh k phân biệt (k ≥ 2)- phân mảnh loại P

Trong lý thuyết đồ thị, một cặp chia là một cặp các đỉnh tạo thành một chuỗi tối đa, bao gồm k nút và k cạnh, với điều kiện k ≥ 3 Các cặp chia này thường được phân loại theo các đặc điểm khác nhau, góp phần vào việc phân tích cấu trúc của đồ thị.

- Trường hợp cứng nhắc Nếu không rơi vào trong các trường hợp trên, một phân mảnh là một phân mảnh loại R

Cây phân rã SPQR trong mô hình quy trình, được minh họa qua hình 2.2, thể hiện các phân mảnh quy trình tương ứng với các thành phần triconnected Mỗi phân mảnh được xác định bởi các cạnh nằm bên trong hoặc cắt qua một vùng nhất định, được biểu diễn bằng đường nét đứt trong hình 2.2(a) Các tên mảnh như P1, P2 và P3 đại diện cho các cấu trúc phân mảnh song song Các nút ranh giới của một mảnh bao gồm các nút liên quan đến các cạnh đi qua đường biên của vùng và bên ngoài vùng đó.

Cây SPQR được minh họa trong Hình 2.2(b) thể hiện các mối quan hệ thứ bậc của phân mảnh Trong đó, phân mảnh P1 bao gồm các mảnh R1 và S2, và hoàn toàn nằm trong phân đoạn S1 Mỗi nút trong cây SPQR đại diện cho một bộ xương phân mảnh, phản ánh cấu trúc cơ bản của một phân đoạn cũng như mối quan hệ với các phân mảnh cha và con.

Hình 2.3 Bộ xương phân mảnh cây SPQR [9]

Các nút biên được nhấn mạnh với đường viền đậm, như nút g1 và g6 trong phân mảnh R1 Mỗi bộ xương phân mảnh bao gồm ba loại cạnh: cạnh của đồ thị gốc được thể hiện bằng đường nét liền, trong khi các cạnh ảo sử dụng đường nét đứt đậm Các cạnh ảo này được chia sẻ giữa hai bộ xương phân mảnh, thể hiện mối quan hệ cha-con Đường chấm chấm đại diện cho mối quan hệ con của bộ khung phân mảnh với bộ khung xương khác chứa cạnh ảo tương tự.

Bộ khung phân mảnh từ hình 2.3(f) bao gồm một cạnh ảo (g3, g4), trong khi Cây SPQR cung cấp phân rã mô hình quy trình mà không tính đến hướng cạnh luồng điều khiển Tại thời điểm này, chưa có sự khác biệt giữa nút biên vào và ra; các phân mảnh đạt được vẫn không thể phân loại như các thành phần quy trình.

Quy tắc trừu tƣợng

Mỗi quy tắc trừu tƣợng lấy một nút nhiệm vụ của mô hình hành vi làm đầu vào và định nghĩa:

(i) Một phân mảnh SESE phải đƣợc trừu tƣợng và

Chuyển đổi trong mô hình hành vi được áp dụng để thực hiện bước trừu tượng, với điểm khởi đầu là tập hợp các phân mảnh phù hợp tiêu chuẩn của mô hình, chẳng hạn như RPST (cây phân rã dòng công việc) Một nút nhiệm vụ được đưa ra nhằm xác định tất cả các mảnh không quan trọng chứa nhiệm vụ và vị trí của nó trong RPST Thông tin này sẽ giúp xác định đoạn SESE nhỏ nhất chứa các nhiệm vụ đầu vào.

RPST của một TTG thông thường có thể bao gồm các cạnh thuộc 7 lớp, bao gồm các lớp (P, B), (P, R), (B, P), (B, R), (R, P), (R, B), và (R, R) Cạnh (P, R) đại diện cho mối quan hệ giữa phân mảnh đa giác cha và phân mảnh con ít quan trọng của rigid Cần lưu ý rằng các cạnh (P, P) và (B, B) không xuất hiện trong RPST của TTG bình thường, vì chúng luôn được coi là các phân mảnh kinh điển trong đồ thị con thành phần triconnected từ thành phần đa giác tối đa hoặc thành phần liên kết tối đa.

Trong số bảy lớp cạnh RPST, bốn lớp cạnh mô tả mối quan hệ của các phân mảnh đa giác ít quan trọng: (P, B), (P, R), (B, P), và (R, P) Các cạnh RPST đặc biệt quan trọng đối với kỹ thuật trừu tượng triconnected, vì chỉ có thành phần đa giác tối đa triconnected của TTGs thông thường được tạo ra từ các nút nhiệm vụ, nhằm kích hoạt các bước trừu tượng Mỗi nút nhiệm vụ không phải là nút biên của một số thành phần đa giác tối đa triconnected Lưu ý rằng các thành phần liên kết và không quan trọng triconnected tối đa của TTG bình thường bao gồm các nút có ít nhất ba cạnh liên quan, được gọi là các nút cổng.

Hình 2.4 (a) một đồ thị TTG và các đồ thị con thành phần của nó (b) cây phân tích cấu trúc của đồ thị (a)

2.3.1 Trừu tƣợng ít quan trọng

Trong mô hình hành vi, một nhiệm vụ có thể nằm ngay trước hoặc sau một công việc khác Việc thực hiện trừu tượng của nhiệm vụ này được thực hiện bằng cách kết hợp nó với các nhiệm vụ lân cận Chuỗi tối đa các nhiệm vụ trong mô hình hành vi tạo thành một thành phần đa giác triconnected duy nhất, được công nhận trong RPST như một phân mảnh đa giác Do đó, sự trừu tượng ít quan trọng có thể được thực hiện một cách địa phương, chẳng hạn như bằng cách tập hợp một phân đoạn ít quan trọng bên trong mảnh đa giác cha của nó.

Hình 2.5 Trừu tƣợng ít quan trọng

Hình 2.5 minh họa một thành phần triconnected tối đa với ngũ giác là chuỗi tối đa của ba nút nhiệm vụ a, b và c Các nút y, z là các nút cổng biên Hình thể hiện các cung trực tiếp của mô hình hành vi, trong khi đường nét đứt đại diện cho cạnh ảo Nhiệm vụ b được đánh dấu bằng màu nền xám và kiểu chữ đậm, cho thấy rằng nó là không đáng kể.

Khi loại trừ công việc a hoặc c, việc chọn các công việc liền kề để kết hợp sẽ trở nên rõ ràng, cụ thể là nhiệm vụ b Nếu nhiệm vụ b kích hoạt trừu tượng, việc lựa chọn nhiệm vụ lân cận để tổng hợp sẽ được giao cho các cơ chế kiểm soát trừu tượng; trong trường hợp đơn giản, lựa chọn này có thể không xác định Trong ví dụ này, nhiệm vụ a được chọn sẽ được kết hợp với nhiệm vụ b, và các ứng cử viên trừu tượng sẽ được bao quanh trong một vùng có đường biên giới đứt khúc, tạo thành một phân đoạn T1 ít quan trọng.

Các thành phần đa giác triconnected tối đa bên phải của Hình 2.5 là kết quả của bước trừu tượng ít quan trọng Trong thành phần triconnected, nhiệm vụ a và b được tổng hợp thành nhiệm vụ T1, với ngữ nghĩa thực hiện nhiệm vụ a trước và sau đó là nhiệm vụ b Thành phần triconnected giữ lớp cấu trúc của nó - lớp đa giác tối đa Trừu tượng ít quan trọng thường được địa phương hóa trong (B, P), (R, P) cạnh RPST, hoặc được thực hiện trong gốc phân đoạn đa giác phân đoạn kinh điển.

Một chuỗi tối đa các nhiệm vụ trong mô hình hành vi có thể chỉ bao gồm một nhiệm vụ duy nhất Nhiệm vụ này có thể được tổ chức theo trình tự với các phân mảnh tiêu chuẩn lớp liên kết và các mối quan hệ được phản ánh bởi cạnh (P, B) và (P, R) trong RPST Nếu nhiệm vụ này không quan trọng cho mục đích của mô hình và cần được trừu tượng hóa, nó có thể thực hiện một trừu tượng đa giác để kết hợp với một phân mảnh kinh điển đứng ngay trước hoặc ngay sau nhiệm vụ.

Hình 2.6 Trừu tƣợng đa giác

Hình 2.6 minh họa một đa giác trừu tượng với thành phần đa giác tối đa triconnected ở bên trái Ngũ giác bao gồm nhiệm vụ a và bốn cổng: w, x, y, z Nhiệm vụ a, được thể hiện nổi bật với nền màu xám và kiểu chữ in đậm, không có nhiệm vụ hàng xóm nhưng trực tiếp kết nối với thành phần liên kết triconnected tối đa B1, trong đó các nút x và y là các nút biên của B1.

Mối quan hệ giữa các đa giác tối đa và B1 liên kết tối đa được thể hiện qua cạnh ảo e Nhiệm vụ a được chọn để tổng hợp với liên kết B1 vì nó là hàng xóm duy nhất của nhiệm vụ a Tương tự như trong trường hợp trừu tượng ít quan trọng, việc lựa chọn này được giao cho các cơ chế kiểm soát trừu tượng Các ứng cử viên trừu tượng được đặt trong khu vực với đường viền chấm tròn, tương ứng với một đồ thị phân chia không tối đa P1.

Các thành phần đa giác tối đa triconnected, như thể hiện ở Hình 2.6, là kết quả của bước trừu tượng đa giác Trong các thành phần này, nhiệm vụ a và liên kết tối đa B1 được kết hợp thành nhiệm vụ P1, với ngữ nghĩa là thực hiện nhiệm vụ a trước, sau đó hoàn thành toàn bộ đoạn B1 Các thành phần triconnected vẫn duy trì lớp cấu trúc của chúng, đó là lớp đa giác tối đa.

Trừu tượng hóa và đa giác đều nhằm tối đa hóa số lượng các thành phần đa giác triconnected thành các thành phần tam giác Một thành phần tam giác triconnected được định nghĩa là thành phần tam giác trong mô hình hành vi với một nhiệm vụ duy nhất và hai nút cổng kết nối biên, liên quan đến các nút ranh giới w, z và nhiệm vụ P1.

Trong mô hình, nếu nhiệm vụ của thành phần tam giác không quan trọng, nó có thể được kết hợp với thành phần triconnected cha Khi thành phần triconnected cha thuộc lớp liên kết, chúng ta gọi đó là trừu tượng hóa liên kết Nhiệm vụ này sẽ được kết hợp với một số thành phần con triconnected của thành phần cha, và việc chọn thành phần con để tổng hợp sẽ được thực hiện thông qua một kỹ thuật kiểm soát trừu tượng.

Hình 2.7 minh họa một ví dụ điển hình về liên kết trừu tượng, với ba thành phần triconnected bên trái, bao gồm một liên kết tối đa và hai đa giác tối đa, cả hai đều là thành phần tam giác Nhiệm vụ a, nổi bật với nền màu xám và kiểu chữ in đậm, nằm bên trái hình vẽ và là một phần của thành phần tam giác, có cha là thành phần liên kết triconnected tối đa với cạnh ảo f Nhiệm vụ a sẽ được tổng hợp với thành phần con triconnected của liên kết tối đa chứa cạnh ảo e; các ứng cử viên trừu tượng được đặt trong khu vực có đường biên nét đứt, tương ứng với đồ thị tách liên kết không đối đa B1.

Kết quả của trừu tượng liên kết, như thể hiện ở hình 2.7, cho thấy hai thành phần tam giác bên trái kết hợp thành một thành phần tam giác với nhiệm vụ B1 bên phải Nhiệm vụ B1 có ý nghĩa tương ứng với việc lặp lại thực hiện nhiệm vụ a và b Thành phần tam giác kết quả là con của liên kết tối đa, được mô tả bởi ảo cạnh g Cần lưu ý rằng một thành phần liên kết tối đa triconnected có thể phát triển thành một thành phần tam giác thông qua các trừu tượng liên kết; ví dụ, nếu quyết định trừu tượng nhiệm vụ B1 bên phải hình 2.7, lựa chọn duy nhất là tổng hợp B1 với phân đoạn ít quan trọng (y, z) của các thành phần liên kết cha.

Chuyển đổi mô hình quy trình

Dựa trên các giải pháp trong nguyên tắc chuyển đổi mô hình quy trình, bài viết giới thiệu hai lớp nguyên tắc trừu tượng hóa quan trọng: sự loại trừ và sự kết hợp.

Loại trừ và kết hợp

Khi xác định các cấu phần không quan trọng trong mô hình quy trình, chúng cần được trừu tượng hóa Để giảm thiểu các cấu phần này, có thể áp dụng hai phương pháp chính: loại trừ và kết hợp.

Loại bỏ là quá trình loại bỏ các cấu phần không cần thiết trong mô hình quy trình, giúp tạo ra một mô hình trừu tượng hóa mà không chứa thông tin liên quan đến các phần đã bị loại Tính năng chính của loại bỏ là đảm bảo rằng mô hình quy trình vẫn chính xác và tuân thủ các thứ tự ràng buộc của mô hình ban đầu.

Tập hợp các cấu phần không quan trọng trong một mô hình quy trình vào một cấu phần khác giúp giữ nguyên thông tin về các cấu phần đã được trừu tượng hóa trong mô hình kết quả Khi hai tác vụ liên tiếp được kết hợp thành một, thuộc tính của tác vụ tổng hợp sẽ được xác định từ các thuộc tính của các tác vụ đã được kết hợp, chẳng hạn như chi phí thực hiện của tác vụ tổng hợp là tổng của chi phí thực hiện của các tác vụ thành phần.

Trong trường hợp chung, nguyên tắc loại trừ đơn giản hơn so với nguyên tắc tổng hợp Nguyên tắc tổng hợp đòi hỏi phải chỉ rõ các đặc điểm kỹ thuật phức tạp hơn về cách mà các thuộc tính của các thành phần được kết hợp lại và ảnh hưởng đến thuộc tính của các thành phần đang được tổng hợp.

Các yêu cầu chuyển đổi

Sự bảo tồn logic trong quy trình là yêu cầu quan trọng của việc trừu tượng hóa Điều này có nghĩa là khi trừu tượng hóa một mô hình quy trình, chúng ta không nên tạo ra các ràng buộc thứ tự mới hay thay đổi những gì đã tồn tại Chẳng hạn, nếu một mô hình quy trình ban đầu chỉ định thực hiện hoạt động A hoặc B, thì trong mô hình trừu tượng hóa, các hoạt động này sẽ không bị giới hạn bởi thứ tự thực hiện.

Loại bỏ là một phương pháp được sử dụng trong trừu tượng hóa bảo toàn thuộc tính, nhưng chỉ áp dụng khi các thành phần không ảnh hưởng đến thuộc tính cần bảo toàn Nếu một thành phần trong mô hình bị bỏ quên, tất cả thông tin thuộc tính của thành phần đó sẽ bị mất Do đó, việc loại bỏ cần được thực hiện cẩn thận để đảm bảo tính chính xác của các thuộc tính còn lại.

Một số phương pháp trừu tượng

Theo [11], mô hình quy trình có thể được trừu tượng hóa dưới dạng ký hiệu EPC, với hai yêu cầu chính được áp dụng trong quá trình này.

- Ràng buộc thứ tự trong mô hình quy trình đƣợc bảo toàn

- Nguồn lực quy trình tuyệt đối đƣợc bảo toàn

Tiếp cận dựa trên nguyên tắc chuyển gọi là trừu tượng hóa cơ sở, bao gồm bốn loại chính: tuần tự, khối, lặp và bế tắc Mỗi loại này xác định cách thức tổng hợp các phân mảnh quy trình Thứ tự của các loại trừu tượng hóa cơ sở có thể thay đổi, và ứng dụng của chúng sẽ ảnh hưởng đến sự phù hợp của phân mảnh quy trình trong mô hình quy trình.

2.5.1 Trừu tƣợng hóa tuần tự

Các mô hình quy trình kinh doanh chính xác thường bao gồm chuỗi các tác vụ, trong đó các chuỗi này được thể hiện dưới dạng chuỗi chức năng trong EPCs Quá trình trừu tượng hóa thay thế chuỗi chức năng và sự kiện bằng một chức năng tổng hợp, giúp tạo ra một mô hình quy trình có độ trừu tượng cao hơn và mang tính tổng quát hơn.

Một phân mảnh quy trình EPC là một chuỗi nếu nó ở dưới dạng một chức năng, tiếp theo là các sự kiện, tiếp theo nữa là một chức năng

Kỹ thuật trừu tượng hóa tuần tự, như minh họa trong hình 2.10, cho thấy sự kết hợp giữa các chức năng f1, f2 và sự kiện e1 tạo thành một chuỗi Chức năng tổng hợp fs đóng vai trò thay thế chuỗi này, và về mặt ngữ nghĩa, nó tương ứng với việc thực thi các chức năng f1 và f2.

Hình 2.9 Trừu tƣợng hóa tuần tự

Trong mô hình quy trình với các điểm ra quyết định, người làm mô hình sử dụng các điểm nối rẽ nhánh và nhánh đầu ra, lựa chọn loại nối phù hợp như AND, OR hoặc XOR theo ngữ nghĩa mong muốn Các nhánh này được đồng bộ với các điểm nối thích hợp trong phần tiếp theo của mô hình Phân mảnh quy trình thường chứa ngữ nghĩa kinh doanh và có thể được thay thế bằng chức năng thô Việc trừu tượng hóa khối cho phép tổng hợp các kết nối, trong đó định nghĩa trừu tượng hóa khối được thực hiện thông qua một phần ký hiệu trong EPC, sử dụng chuỗi các nút để thay thế mỗi nút kết nối bằng nút kế tiếp trong chuỗi.

Một phân mảnh quy trình là khối nếu

 Nó bắt đầu với một điểm tách (split) và kết thúc với điểm hợp cùng loại

 Tất cả các phần tử nối rẽ nhánh đều dẫn đến điểm hợp

 Có ít nhất một chức năng trên mỗi đường/nhánh

 Mỗi đường dẫn giữa các điểm tách và điểm nối chỉ chứa các sự kiện và các chức năng

 Số lƣợng các điểm nối đầu ra của các nút tách bằng với số lƣợng các điểm nối đầu vào của các nối hợp

 Mỗi điểm nối tách có một kết nối vào và kết nối hợp có một kết nối ra,

Kỹ thuật trừu tượng hóa khối, như mô tả trong Hình 2.11, thay thế quy trình ban đầu bằng chuỗi sự kiện và chức năng tổng hợp, đảm bảo tính chính xác cho EPC mới Ngữ nghĩa của chức năng tổng hợp phải phù hợp với khối đã được trừu tượng hóa, giúp định hình loại khối Ví dụ, trong trường hợp khối XOR, trạng thái chức năng tổng hợp chỉ thực thi một chức năng duy nhất từ phân mảnh trừu tượng hóa.

Hình 2.10 Trừu tƣợng hóa khối

Trong quy trình hoàn thành thành công, các tác vụ thường được lặp lại, tạo thành các tập hợp tác vụ Trong mô hình quy trình, những phần lặp lại này được thể hiện qua các vòng lặp Ký hiệu EPC cho phép mô hình hóa luồng điều khiển, giúp biểu diễn các vòng lặp một cách rõ ràng Việc ứng dụng các vòng lặp rộng rãi giúp các nhà xây dựng mô hình trừu tượng hóa quy trình, làm cho vòng lặp trở thành một phần thiết yếu trong phương pháp trừu tượng hóa.

Một phân mảnh quy trình EPC là một vòng lặp nếu

 Bắt đầu với kết nối hợp XOR và kết thúc với kết nối rẽ nhánh XOR

 Phân mảnh quy trình không bao gồm bất kỳ kết nối nào khác

 Cổng XOR hợp (joint) có chính xác một kết nối ra và 2 kết nối vào

 Cổng XOR tách (split) có chính xác một kết nối vào và hai kết nối ra

 Có chính xác một đường dẫn từ split đến joint và có chính xác một đường dẫn từ joint đến split

 Có ít nhất một chức năng trong phân mảnh quy trình

Chức năng tập hợp fL thay thế toàn bộ các phân mảnh phù hợp với vòng lặp, như được giới thiệu trong hình 2.11 Sự kiện e0 được chèn giữa chức năng f0 và fL nhằm đạt được mô hình EPC chính xác Trong quá trình này, trạng thái chức năng tổng hợp bao gồm các chức năng f1 và f2 được thực hiện lặp đi lặp lại.

Hình 2.11 Trừu tƣợng hóa lặp

2.5.4 Trừu tƣợng hóa bế tắc

Luồng điều khiển ngoại lệ và thay thế đem lại kết quả trong mô hình quy trình

Kỹ thuật trừu tượng hóa giúp loại bỏ các nhánh luồng kiểm soát không cần thiết trong quy trình, dẫn đến việc giảm thiểu chi tiết thừa Bằng cách này, nó có khả năng giải quyết các bế tắc và tối ưu hóa các sự kiện kết thúc.

Quy trình EPC có thể gặp bế tắc khi bao gồm một điểm nối tách XOR, tiếp theo là một sự kiện và một chức năng, cuối cùng là một sự kiện kết thúc Điểm nối tách XOR chỉ cho phép một kết nối duy nhất.

Hình 2.13 minh họa kỹ thuật trừu tượng bế tắc, với quy trình khởi đầu nằm ở bên trái Bế tắc được hình thành từ các hàm fo và fk, cùng với sự kiện ek và ek+1, và điểm tách XOR Tại điểm tách XOR, có k nhánh và trừu tượng loại bỏ nhánh thứ k Quy trình đã được trừu tượng hóa hiển thị ở bên phải hình 2.13, với hình chữ nhật có đường biên nét đứt bao quanh đoạn bế tắc và thay thế nó.

Trừu tượng hóa bế tắc kết thúc loại bỏ nhánh tách XOR trong bế tắc bằng cách thay thế hàm Fo bằng hàm kết hợp Fd Trong quy trình, hàm Fd xuất hiện và dẫn đến việc thực hiện hàm Fo, sau đó là hàm Fk Khi hàm Fk được thực hiện, nhánh sẽ hoàn thành và hàm Fd sẽ không còn ở bên trái Nếu nhánh tiếp tục thực hiện, trong trường hợp nhánh tách XOR có hai kết nối ra bên ngoài, có thể bỏ qua nhánh tách trong mô hình quy trình trừu tượng Một kết nối mới từ hàm kết hợp đến sự kiện có thể được thêm vào EPC, bỏ qua nút tách XOR.

Hình 2.12 Trừu tƣợng hóa bế tắc

Thuật toán Cấu trúc hóa mô hình quy trình phi chu trình

Thuật toán được giới thiệu trong luận án tiến sĩ "Structuring process models" của Artem Polyvyanyy từ Đại học Potsdam (Đức) nhằm giải quyết bài toán cấu trúc mô hình quy trình Đầu vào của thuật toán là mô hình quy trình phi chu trình (PM), trong khi đầu ra là một mô hình quy trình cấu trúc tốt tương đương.

1 Xây dựng lưới dòng công việc N tương ứng với mô hình quy trình PM

2 Xây dựng lưới tiền tố đầy đủ đúng β của N

3 Xây dựng đồ thị quan hệ thứ tự G của β

4 Tính toán M – Cây phân rã modun của G // Xây dựng mô hình quy trình PM ′ bằng cách duyệt M từ dưới lên trên (in postorder)

5 Với mỗi module m của M thực hiện

7 Trường hợp m là ít quan trọng

8 Xây dựng một nhiệm vụ

9 Trường hợp m là hợp kết thúc

10 Xây dựng một thành phần hợp liên kết

11 Trường hợp m là tách kết thúc

12 Xây dựng một thành phần tách liên kết

13 Trường hợp m là tuyến tính (chuỗi các thành phần)

14 Xây dựng 1 thành phần ít quan trọng hoặc đa giác

15 Trường hợp m là không đồng thời nguyên thủy (chứa ít nhất 3 nút và các nút là không quan trọng)

16 Xây dựng một mô hình quy trình cấu trúc tốt sử dụng kỹ thuật trình biên dịch (compiler)

Ý tưởng về mô hình giải bài toán trong luận văn

Một mô hình quy trình được coi là có cấu trúc tốt khi cây phân tích luồng công việc (RPST) không chứa thành phần cứng nhắc Để cấu trúc hóa một mô hình quy trình không có cấu trúc, cần duyệt cây phân tích từ dưới lên và thay thế các thành phần cứng nhắc bằng các thành phần cấu trúc tốt tương đương Việc tìm kiếm các thành phần cấu trúc tốt tương đương là một thách thức Luận văn này đề xuất một mô hình giải quyết vấn đề cấu trúc hóa mô hình quy trình bằng cách sử dụng thuật toán đã nêu và các nội dung trong chương 2 Cụ thể, cây phân tích mô hình quy trình sẽ được sử dụng để phân tích thành các thành phần con, mỗi thành phần thuộc một trong bốn loại: ít quan trọng, đa giác, liên kết và cứng nhắc Các thành phần ít quan trọng, đa giác, liên kết có cấu trúc, trong khi thành phần cứng nhắc không có cấu trúc Cuối cùng, mỗi thành phần cứng nhắc sẽ được thay thế bằng thành phần cấu trúc tốt tương đương thông qua các phương pháp trừu tượng đã được giới thiệu.

CHƯƠNG 3: MỘT MÔ HÌNH TRỪU TƯỢNG HÓA MÔ HÌNH KINH DOANH

Mô hình trừu tƣợng hóa mô hình kinh doanh

Bài toán trừu tượng hóa mô hình kinh doanh được trình bày trong mục 1.5 (Chương I) nhằm xây dựng phương pháp cấu trúc hóa để cải thiện mô hình quy trình chưa có cấu trúc hoặc chưa tối ưu Ý tưởng về mô hình giải quyết vấn đề này được giới thiệu tóm tắt ở mục 2.7 (Chương 2), trong đó mô hình cấu trúc sử dụng từ tài liệu [10] và bổ sung bước tiền xử lý dữ liệu, bao gồm phân tích các thành phần mô hình quy trình và xác định các thành phần không cấu trúc.

Mô hình giải quyết bài toán nhƣ sau:

Hình 3.1 Mô hình giải quyết bài toán cấu trúc hóa

Nhập dữ liệu

Bước này tiếp nhận mô hình quy trình đầu vào.

Tiền xử lý dữ liệu

Mục đích của bước này là xác định xem mô hình quy trình đầu vào có được cấu trúc hợp lý hay không, đồng thời tìm kiếm các thành phần không cấu trúc để thay thế bằng những thành phần có cấu trúc tốt hơn Cây phân tích luồng công việc của mô hình quy trình đầu vào sẽ cho ra kết quả các thành phần con, và mỗi thành phần con sẽ thuộc một trong bốn loại khác nhau.

- Phân mảnh không quan trọng (T) bao gồm 1 cạnh (i, t)

- Phân mảnh đa giác (P) bao gồm chuỗi các phân mảnh ((i,t), B1, (z, o))

- Phân mảnh liên kết (B) bao gồm tập hợp các phân mảnh có chung 2 nút {P2, P3}

- Phân mảnh cứng nhắc (không thuộc loại không quan trọng, đa giác, liên kết) R1

Các phân mảnh không quan trọng và đa giác có cấu trúc, trong khi phân mảnh cứng nhắc được coi là không cấu trúc Mô hình quy trình đầu vào là một mô hình không cấu trúc với sự hiện diện của một thành phần cứng nhắc R1.

Nhƣ vậy để cấu trúc hóa quy trình đầu vào, cần thay thế thành phần có cấu trúc tương đương với phân mảnh cứng nhắc R1

Hình 3.2 Mô hình quy trình đầu vào và RPST tương ứng

Mô hình quy trình thành phần con R1 của mô hình quy trình ban đầu được thể hiện dưới dạng lưới dòng công việc, sau đó sẽ được chuyển đổi sang lưới tiền tố đầy đủ đúng.

Nguyên tắc ánh xạ từ mô hình quy hình sang lưới dòng công việc:

Hình 3.3 Ánh xạ từ mô hình quy trình sang lưới dòng công việc Kết quả ánh xạ mô hình quy trình sang lưới dòng công việc như sau:

Hình 3.4 Kết quả mô hình quy trình dưới dạng lưới dòng công việc

Chuyển Mô hình quy trình sang Lưới tiền tố đầy đủ đúng

Lưới tiền tố đầy đủ

Lưới tiền tố đầy đủ đúng Hình 3.5 Chuyển đổi mô hình quy trình sang lưới tiền tố đấy đủ đúng

Một tiền tố đúng bao gồm thông tin về tình trạng cấu trúc tốt, với tất cả các cặp cổng tách và hợp trong một thành phần cứng nhắc Cụ thể, tiền tố đúng β biểu thị cho mỗi thành phần tách XOR như một điều kiện với nhiều hậu sự kiện, trong khi mỗi thành phần hợp XOR được xác định bởi các hậu điều kiện của một sự kiện e đã được tách ra và sự kiện tương ứng của nó.

Khái niệm về sự kiện tách ra bao gồm cả tách và hợp XOR, với điểm quan trọng là cặp tách và hợp XOR luôn chứa nhánh tương tự của β Cổng tách AND được xem như một sự kiện có nhiều hậu điều kiện, trong khi hợp AND lại là một sự kiện có nhiều tiền điều kiện.

Chuyển Lưới tiền tố đầy đủ đúng sang Đồ thị quan hệ thứ tự

- A và B là quan hệ nhân quả (A>B) nếu và chỉ nếu tồn tại đường dẫn từ A đến B

A và B được coi là có mối quan hệ đối lập hoặc mâu thuẫn (A#B) khi có hai trạng thái khác biệt t1 và t2, cả hai đều có cùng vị trí vào Đồng thời, cần có một đường dẫn từ t1 đến A và một đường dẫn từ t2 đến B.

- A và B là quan hệ đồng thời (A||B) nếu và chỉ nếu A và B không phải quan hệ nhân quả và cũng không phải quan hệ mân thuẫn

Hình 3.6 Chuyển đổi từ lưới tiền tố đầy đủ đúng sang đồ thị quan hệ thứ tự

Chuyển Đồ thị quan hệ thứ tự sang mô hình quy trình cấu trúc tốt

- Một module ít quan trọng (T) là một nút độc lập (singleton) của một đồ thị

- Một module tuyến tính (L) là một tổng thể thứ tự trong một tập hợp các nút của một đồ thị

- Một module đầy đủ (C) là một đồ thị đầy đủ

Hình 3.7 Đồ thị quan hệ thứ tự sang mô hình quy trình cấu trúc tốt

Thực nghiệm

Công cụ thực hiện thực nghiệm trong luận văn là phần mềm mã nguồn mở BPStruct tại đường dẫn https://code.google.com/archive/p/bpstruct/

BPStruct là công cụ chuyển đổi các thành phần quy trình, chương trình và dịch vụ không có cấu trúc thành các thành phần có cấu trúc tốt Một mô hình được coi là có cấu trúc tốt khi mỗi nút có nhiều cung ra (tách) tương ứng với nút có nhiều cung vào (hợp), và các phân mảnh giữa nút hợp và nút tách được thể hiện dưới dạng SESE (một nút vào, một nút ra) Nếu không, mô hình sẽ được xem là không có cấu trúc.

 Máy tính cài phần mềm Java: http://www.oracle.com/technetwork/java/javase/downloads/jdk8-downloads-

 Netbeans: https://netbeans.org/downloads/ (Trực tiếp chạy mã nguồn)

 Graphviz: http://www.graphviz.org/Download_windows.php (hiển thị hình ảnh đồ thị)

Sử dụng Netbeans để mở trực tiếp dự án mã nguồn chương trình, có dạng như sau:

Hình 3.8 Màn hình mở mã nguồn mở Chọn menu File > Project Properties (bpstruct) để tùy chỉnh tham số đầu vào chạy chương trình:

- Working Directory: /home/drupalex/projects/lv (Đường dẫn đến thư mục chương trình, là thƣ mục cha của thƣ mục MaxStructEvaluation và thƣ mục output)

Hình 3.9 Màn hình tùy chỉnh tham số đầu vào

Bấm Ok, đóng cửa sổ cấu hình, sau đó chạy chương trình (với tham số tệp đầu vào vừa thiết lập):

Hình 3.10 Màn hình chạy chương trình

Tệp kết quả đƣợc tạo ra là "a.s00000029 s00001158.tpn_0.struct.json", nằm trong thƣ mục output:

Để tạo ra định dạng dot cho tệp ".struct.json", cần điều chỉnh tham số đầu vào Tệp đầu vào hiện tại là "a.s00000029 s00001158.tpn_0.struct.json", và thêm tham số -dot sẽ sinh ra tệp a.s00000029 s00001158.tpn_0.struct.dot.

Hình 3.12 Màn hình điều chỉnh tham số đầu vào để tạo ra định dạng dot

Tham số đầu vào chương trình bây giờ là:

 Arguments: "-dot -odir output output/a.s00000029 s00001158.tpn_0.struct.json"

 Main Class và Working Directory vẫn giữ nguyên Đóng cửa sổ điều chỉnh tham số và chạy chương trình, kết quả như sau:

Hình 3.13 Màn hình kết quả chuyển sang định dạng dot

Để tạo lược đồ từ tệp định dạng dot, bạn có thể sử dụng phần mềm Graphviz/dot để xuất ra định dạng PDF hoặc ảnh như PNG, JPG, PS, v.v Việc thao tác với Graphviz/dot được thực hiện thông qua dòng lệnh.

 Kết xuất ra PDF: dot -Tpdf output/a.s00000029 s00001158.tpn_0.struct.dot -o output/a.s00000029 s00001158.tpn_0.struct.pdf

 Kết xuất ra PNG: dot -Tpng output/a.s00000029 s00001158.tpn_0.struct.dot - o output/a.s00000029 s00001158.tpn_0.struct.png

Xem trong thƣ mục output:

Hình 3.14 Màn hình thư mục lưu kết quả đầu ra

Hình 3.15 Màn hình xem kết quả đầu ra, so sánh đầu vào, đầu ra

Hình 3.16 Mô hình quy trình ban đầu thực nghiệm 1

Hình 3.17 Mô hình quy trình kết quả thực nghiệm 1 Đánh giá kết quả

Mô hình có cấu trúc được định nghĩa là mô hình trong đó mỗi nút tách đều có nút hợp tương ứng Mỗi cặp tương ứng này xác định một thành phần SESE, trong đó nút tách ra là nút hợp của các thành phần SESE Điều này cho thấy rằng mô hình đầu vào không có cấu trúc rõ ràng.

- Nhiều nút tách không có nút hợp tương ứng: các nút AND trước NODE_65, NODE_65, NODE_17, NODE_76, NODE_27, NODE_54

- Nhiều nút hợp không có nút tách tương ứng: nút XOR sau NODE_50, NODE_27, NODE_54

- Cấu trúc lặp tại nút XOR trước NODE_83

- Cấu trúc lặp tại nút XOR trước NODE_50

Kết quả đầu ra là mô hình có cấu trúc tốt hơn so với mô hình quy trình ban đầu

- Tất cả các nút tách đều có nút hợp tương ứng và mỗi cặp tương ứng xác định một thành phần SESE

- Không còn cấu trúc lặp

- Mô hình đầu ra giữ nguyên ngữ nghĩa so với mô hình quy trình ban đầu

Mô hình quy trình đầu vào là một quy trình duyệt thanh toán khách hàng

Hình 3.18 Mô hình quy trình đầu vào thực nghiệm 2

Trong mô hình quy trình đầu vào có thành phần mô hình quy trình không có cấu trúc, phân đoạn R1

Hình 3.19 Phân đoạn quy trình không có cấu trúc thực nghiệm 2

Kết quả sau khi chạy chương trình thực nghiệm ta được mô hình quy trình có cấu trúc

Hình 3.20 Mô hình quy trình đầu ra thực nghiệm 2