Ciccarelli, Pasquale
 
(2018)
Generazione di tracce negative di processi di business tramite
abduzione: uno studio sull'utilizzo del framework SCIFF.
[Laurea magistrale], Università di Bologna, Corso di Studio in 
Ingegneria informatica [LM-DM270], Documento full-text non disponibile
  
 
  
  
        
        
	
  
  
  
  
  
  
  
    
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      Abstract
      Ogni sforzo umano, dalla pianificazione di una vacanza alla gestione di un complesso processo di produzione, è governato da processi.
I processi possono essere ottimizzati dall’esperienza oppure da accurate indagini scientifiche. È molto comune, in ambienti industriali, svolgere attività ripetitive e che richiedono il coinvolgimento di più risorse. Le attività che le aziende sono tenute a svolgere per completare il proprio business stanno diventando sempre più complicate, e richiedono l’interazione di più persone e sistemi eterogenei. Nel tentativo di affrontare queste sfide, l’informatica e molte tecnologie dell’IT sono state sfruttate per gestire i processi aziendali.
Le tecnologie esistenti permettono di modellare, gestire e ricavare informazioni dai processi aziendali, attraverso diversi strumenti. Veri e propri linguaggi, che fanno da base a strumenti automatici, sono stati sviluppati a questo scopo. 
Nuove sfide in questo settore sono: la gestione e la modellazione di processi incompleti o la simulazione di processi reali. Ciò molto spesso è ostacolato dall’indisponibilità di dati e di conseguenza dalla manca di conoscenza, oppure capita che, seppur presenti, i dati risultino inconsistenti. 
Oggetto di questa tesi è lo studio e la valutazione di metodi per la generazione di tracce positive e negative, ovvero tracce non conformi ad un dato modello. Ciò viene affrontato in maniera teorica, utilizzando il framework logico abduttivo SCIFF come supporto per la generazione di tracce. 
Dopo un'introduzione sul settore di ricerca e una definizione dello stato dell'arte, viene introdotto il framework SCIFF e la metodologia con la quale opera per la gestione dell'incompletezza dei log e la generazione di essi partendo da un modello. Partendo da questo verrà presentato un approccio per la generazione di tracce negative non compliant al modello, mostrando l'applicazione di esso ai costrutti base di un modello di processo.
     
    
      Abstract
      Ogni sforzo umano, dalla pianificazione di una vacanza alla gestione di un complesso processo di produzione, è governato da processi.
I processi possono essere ottimizzati dall’esperienza oppure da accurate indagini scientifiche. È molto comune, in ambienti industriali, svolgere attività ripetitive e che richiedono il coinvolgimento di più risorse. Le attività che le aziende sono tenute a svolgere per completare il proprio business stanno diventando sempre più complicate, e richiedono l’interazione di più persone e sistemi eterogenei. Nel tentativo di affrontare queste sfide, l’informatica e molte tecnologie dell’IT sono state sfruttate per gestire i processi aziendali.
Le tecnologie esistenti permettono di modellare, gestire e ricavare informazioni dai processi aziendali, attraverso diversi strumenti. Veri e propri linguaggi, che fanno da base a strumenti automatici, sono stati sviluppati a questo scopo. 
Nuove sfide in questo settore sono: la gestione e la modellazione di processi incompleti o la simulazione di processi reali. Ciò molto spesso è ostacolato dall’indisponibilità di dati e di conseguenza dalla manca di conoscenza, oppure capita che, seppur presenti, i dati risultino inconsistenti. 
Oggetto di questa tesi è lo studio e la valutazione di metodi per la generazione di tracce positive e negative, ovvero tracce non conformi ad un dato modello. Ciò viene affrontato in maniera teorica, utilizzando il framework logico abduttivo SCIFF come supporto per la generazione di tracce. 
Dopo un'introduzione sul settore di ricerca e una definizione dello stato dell'arte, viene introdotto il framework SCIFF e la metodologia con la quale opera per la gestione dell'incompletezza dei log e la generazione di essi partendo da un modello. Partendo da questo verrà presentato un approccio per la generazione di tracce negative non compliant al modello, mostrando l'applicazione di esso ai costrutti base di un modello di processo.
     
  
  
    
    
      Tipologia del documento
      Tesi di laurea
(Laurea magistrale)
      
      
      
      
        
      
        
          Autore della tesi
          Ciccarelli, Pasquale
          
        
      
        
          Relatore della tesi
          
          
        
      
        
          Correlatore della tesi
          
          
        
      
        
          Scuola
          
          
        
      
        
          Corso di studio
          
          
        
      
        
      
        
      
        
          Ordinamento Cds
          DM270
          
        
      
        
          Parole chiave
          Business Process Management,Sciff,Event Log,Tracce negative,Compliance,Modello di processo,Abduzione,Programmazione Logica Abduttiva,ALP,Approccio dichiarativo
          
        
      
        
          Data di discussione della Tesi
          15 Marzo 2018
          
        
      
      URI
      
      
     
   
  
    Altri metadati
    
      Tipologia del documento
      Tesi di laurea
(NON SPECIFICATO)
      
      
      
      
        
      
        
          Autore della tesi
          Ciccarelli, Pasquale
          
        
      
        
          Relatore della tesi
          
          
        
      
        
          Correlatore della tesi
          
          
        
      
        
          Scuola
          
          
        
      
        
          Corso di studio
          
          
        
      
        
      
        
      
        
          Ordinamento Cds
          DM270
          
        
      
        
          Parole chiave
          Business Process Management,Sciff,Event Log,Tracce negative,Compliance,Modello di processo,Abduzione,Programmazione Logica Abduttiva,ALP,Approccio dichiarativo
          
        
      
        
          Data di discussione della Tesi
          15 Marzo 2018
          
        
      
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      Gestione del documento: 
      
        