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Melhorando a Simulação do Processo de Negócio

por Boris Lublinsky , traduzido por Roberto Costa em 22 Abr 2009 |

Em sua mais nova publicação post Keith Swenson observa a utilidade da simulação do processo de negócio é geralmente debatida e descrita em dois grupos de pessoas que participam desses debates.

A simulação otimista provavelmente espera, um pouco demais, uma visão detalhada sobre a forma como os casos futuros irão fluir através do processo.

A otimista espera medidas quantitativas precisas sobre o que cada um estará fazendo no processo. A simulação pode prover essa informação, mas para fazer isso, o simulador deve estar munido com medidas quantitativas precisas sobre os casos que virão, sobre a quantidade de tempo que esse leva para executar a atividade, e modelos precisos dos trabalhadores os quais estarão fazendo seus trabalhos. Isso funciona razoavelmente nos casos onde você tem muitos projetos grandes de casos essencialmente iguais e para trabalho onde as diferenças de habilidades individuais, conhecimento, ou background dos trabalhadores fazem toda a diferença. Até mesmo nesses casos, detectar informações precisas sobre tempo de atividade e distribuição de casos pode levar muito mais esforço do que valor do resultado da simulação. Enquanto o otimista tem superado as expectativas, não há como negar que a simulação pode lhe dar boas informações sobre cenários relativamente simples, como "E se o meu caso aumenta a carga de 20%, onde vou ter que aumentar os recursos" ou “Se eu posso eliminar um passo para 90% dos casos de baixo risco, como a economia do tempo se compara com o custo esperado do baixo problema de probabilidade?”"

O pessimista tipicamente não espera muito da simulação, mas ate mesmo ele presume que:

... rodar a simulação prove uma habilidade de ver a dinâmica inerente ao modelo, como uma ajuda para a compreensão do processo como ele é modelado. Modelos gráficos formais são coisas que não são inteiramente naturais para a maioria das pessoas, e todos nos podemos utilizar ajuda para entender o modelo. Esse é um tipo de capacidade de “depuração” que permite o analista de negócio encontrar problemas básicos antes destes entrarem no próximo passo do desenvolvimento.

Avaliar a importância da simulação para esses dois campos, Keith notifica:

Para o pessimista, simulação é muito importante porque ela permite o responsável do negócio trabalhar os problemas do modelo que se encontram no nível empresarial, antes a simulação é transformada em um modelo para o domínio do sistema. Uma vez que erros em um nível podem ser ampliados para depois da transformação, é importante usar quaisquer técnicas que estejam disponíveis a fim de depurar antes de ir para o próximo nível.

Ele também nota que:

Para o otimista, o problema é que a simulação do modelo do domínio de negócio pode, ou não, ter qualquer relevância no domínio do sistema ou no domínio estabelecido. Gastar uma grande quantidade de tempo construindo um modelo preciso de mão-de-obra e de processos podem ser em vão se o modelo é transformado em execução atual. Encontrar um nível de recurso particular que produz fluxo ótimo através do modelo de negócio pode revelar-se não ser a melhor solução, uma vez que, o modelo é transformado. Simular o sistema ou domínio promulgado lhe dará uma maior otimização, mas esses modelos não interessam para as análises de negócio, e isso pode não ser óbvia a forma traduzir uma situação ótima de volta para o domínio do negócio. Os otimistas da simulação estão encontrando que as simulações são significantemente complicadas quando os domínios são transformados.

Bruce Silver ainda elabora sobre o tema, observando, que o processo de simulação "pode ser de grande valor", mas apenas se as ferramentas de simulação forem boas o bastante. Ele define 7 características importantes, que devem ser apoiadas pelas ferramentas de simulação:

  • Probabilidade do evento e tempo de ocorrência. Em BPMN, eventos provem uma linguagem visual expressiva para descrever as exceções que ocorrem nos processos do mundo real. De fato, essas exceções estão usualmente na raiz dos problemas de desempenho dos processos AS-IS. Para projetar a melhoria TO-BE esperada, você precisa ser capaz de especificar uma probabilidade e tempo médio de ocorrência de eventos no processo no modelo de processos.
  • Atividades de repetição. BPMN tem dois tipos de atividades de repetição, chamadas de looping(DoWhile) e multi-instance(ForEach). Você precisa de um parâmetro de simulação para modelar o número de iterações.
  • Propriedades de instância. Na maioria dos modelos de simulação, as probabilidades para cada nó não são correlatas.Nos processos do mundo real elas são altamente correlatas. Por exemplo, a duração de uma tarefa específica, a probabilidade de ter uma determinada saída no gateway, bem como a probabilidade de um evento que ocorre normalmente caminham em conjunto. Em outras palavras, certas classes de instancias tendem a ser maiores, tendem a pegar mais o caminho 1 do que o caminho 2 para a saída no gateway, e ter uma maior probabilidade do que a usual para alguns eventos correntes... Uma forma é definir os parâmetros da simulação não simplesmente como um número (média e desvio padrão), mas como uma expressão de um ou mais propriedades de instâncias, tais como orderValue, o qual pode ter valores altos, médios, e baixos. Isso faz da configuração da geração da instância mais complexa, já que você precisa definir a taxa de cada tipo, mas isso poderia prover um melhor resultado.
  • Atribuição dos recursos de contingência. A maioria das ferramentas de simulação permite que você atribua tarefas a papéis com um custo-por-hora ou custo-por-parâmetro definido, ou grupos dos mesmos. Porém quase nenhuma permite que você diga: atribua o papel A como o recurso básico, mas se não existe nenhum papel A disponível então atribua ao papel B.
  • Pré-população de backlogs. Modelos de simulação geralmente iniciam vazios, indicando que não há nenhuma instância no sistema. Além da distorção óbvia do início do período da simulação, esta não permite uma alocação de recurso otimizada caso esta seja realmente necessária, ou seja, quando um processo atual que está rodando está com backlogs cheio e você precisa tentar várias alternativas para trabalhar fora dele.
  • Acesso a saído não processada. As métricas e gráficos de pré-construção providos pelas ferramentas de simulação são convenientes, mas elas raramente provêem os detalhes que você precisa para uma análise real. Para isso você precisa de saídas não processadas, um registro para cada instância do processo, e também um registro para cada instância de atividade ou evento, guardada em planilhas ou banco de dados. A partir disso você pode criar histogramas, estimar custos baseados em atividades, e executar uma análise útil. Sem isso você basicamente tem apenas imagens bonitinhas.

Parece que tanto os otimistas quanto os pessimistas da simulação podem beneficiar se melhorarem as ferramentas de simulação, que irá melhorar a qualidade e a confiabilidade dos resultados da simulação.

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