Etmen tabanlı bir anlamsal süreç çalışma ortamının geliştirilmesi

Abstract

Kurumsal bilişim sistemleri alanı, uzun bir süre boyunca, kurumsal veriyi merkeze alan ve onun yönetimine odaklanan veri odaklı bilişim sistemleri tarafından hükmedilmiştir. Fakat zamanla bilginin de diğer üretim enstrümanları gibi kurumların hedeflerine ulaşmak için tükettikleri ve ürettikleri ara ürünler olduğu, asıl odaklanılması gereken bakış açısının üretimi sağlayan işlevler olduğu algısı yaygınlaşmaya başlamıştır. Bu yaklaşım ile, kurumsal veri/bilgi önemini korurken, merkeze iş süreçleri alınarak iş süreci yönetim sistemleri (İSYS) ortaya çıkmıştır. İSYS'ler kurumsal işleyişi temsil eden süreç modellerini girdi olarak alan ve katılımcıların eş güdümlü bir şekilde çalışmasını sağlayarak üretim süreçlerinin etkinliğini ve üretkenliğini arttırmayı hedefleyen genel yazılım sistemleridir. Bu sistemler zamanla gelişerek tüm süreç yaşam döngüsünü (tasarım, işletim, izleme, analiz ve iyileştirme) destekleyecek işlevselliklere erişmiştir. Geleneksel olarak İSYS'ler yönetmelikler ile detaylı bir şekilde tanımlanmış, öngörülebilen ve tekrarlanabilen süreçlerin modellenmesine ve işletilmesine odaklanmıştır. Bu süreçlerdeki olası tüm iş akışları tamamen bilinmektedir ve süreç katılımcılarının verebileceği kararlar önceden öngörülmektedir. Halihazırda, bu tür süreçler kurumsal süreçlerin büyük çoğunluğunu oluşturmaktadır. Ne var ki, kurumların %16'sı önceden öngörülemeyen olaylardan dolayı iş süreçlerini anlık olarak değiştirmek zorunda kaldıklarını, %10'u ise bazı süreçlerinin günlük olarak değiştiğini belirtmektedir. Aslen bu süreçler, mevcut İSYS'lerin yönetmekte yetersiz kaldığı, bilgi yoğun ve sanatsal süreçlerdir. Bilgi yoğun süreçler (BYS), yürütülmesi ve yönetilmesi çeşitli bilgi güdümlü karar verme görevlerini yerine getiren bilgi çalışanlarına bağlı olan süreçlerdir. Bu süreçler genelde üst seviyede bir iş akışına sahiptirler ama bu akışın detayları, dolaylı bir şekilde, sadece iş uzmanı tarafından bilinmektedir. Bu süreçler, formal bir süreç modeli ile ifade edilememekle beraber çoğu zaman yazılı bile değillerdir. Bilgi yoğun süreçlere örnek olarak enerji uzmanının bir hidroelektrik santrali projesini değerlendirme süreci örnek verilebilir. İş uzmanı, sunulan yapılabilirlik çalışmasının değerlendirilmesi, kamulaştırmaların gerekliliği ve uygunluğu, beklenen üretim projeksiyonlarının gerçekçiliği ve talep ile tutarlılığı gibi bir çok tecrübeye dayalı incelemeyi, duruma göre diğer iş uzmanlarına da (hukuk, planlama vb.) danışarak, süreci ilerletmektedir. Sürecin akışı tamamen anlık ihtiyaçlar doğrultusunda, iş uzmanının tecrübesi ile ortaya çıkmaktadır ve her değerlendirme süreci farklı bir akışa sahip olabilmektedir. Süreç yönetimi araştırma alanı, gelecekte sanal organizasyonların kurulacağı, dünyanın farklı yerlerindeki birbirini tanımayan insanların aynı sürece dahil olarak işbirliği içerisinde üretim yapabilecekleri bir geleceği hayal etmektedir. Yaşamakta olduğumuz Covid-19 pandemi süreci de bu eğilimi hızlandırarak, uzaktan birlikte çalışmayı bir zorunluluk haline getirmiştir. Bunun sonucunda, mevcut altyapıların desteklemediği, zorlu bilgi yoğun senaryolarda da süreç odaklı yaklaşımların uygulanması bir zorunluluk olmuştur. Günümüz İSY sistemlerinin bilgi odaklı süreç yönetimi hedefini hayata geçirebilmek için işbirliği, uyarlanabilirlik ve bağlam farkındalık gibi kavramların üzerine yoğunlaşması gerekmektedir. Bunun için, mevcut İSYS'lerin, bir dizi yeni gereksinimi desteklemeye başlaması gerekmektedir. Genel olarak bu gereksinimler: tüm kurumsal ortam, veri ve kuralların modellendiği bir kurumsal bilgi tabanının geliştirilmesi ve bu bilgi modeli üzerinde bilgi ile tetiklenen, kurallar ile şekillenen, organizasyon hedeflerine hizmet eden, dinamik işbirliklerinin yapılabildiği bir çalışma ortamının oluşturulması şeklinde özetlenebilir. Bu yöndeki araştırmalar ise hala, büyük oranda, akademik seviyededir ve sadece akıllı hata kotarma problemine odaklanmış durumdadır. Ayrıca, bu çalışmaların kurumsal standartlardan uzak oluşları ve uygulanabilirliklerindeki zorluklardan dolayı endüstriyel kullanımı yaygınlaşamamıştır. Tez çalışması kapsamında geliştirilen yöntem yüksek değişkenliğe sahip bilgi yoğun iş süreçlerinin yönetimi için üç hipotezi temel almaktadır. İlk olarak, süreç tasarımı sadece görev ve kontrol akışlarının modellenmesi ile sınırlı değildir, süreç uzayını oluşturan veri, kural, hedef, iş ortamı ve iş akış perspektiflerinin bütüncül bir şekilde ele alınması gerekmektedir. İkinci olarak, kapsüllemeyi ve bileşenleştirmeyi sağlamak için, süreç işletimleri, kurumsal bilgiyi güncelleyen görev akışları ile değil, her biri kendi hedefleri, inanışları, kararları ve yaşam döngüsü olan etkileşimli özerk varlıklar (akıllı yazılım etmenleri) üzerinden yönetilmelidir. İSY sistemlerinin nihai hedefi, iş akışlarının eş güdümünü sağlamaktan, iş uzmanlarının karar verme süreçlerine yardımcı olmaya doğru evrilmektedir. Bu doğrultuda, üçüncü hipotez olarak, bilgi çalışanlarının uzmanlıklarının en azından bir kısmı dijitalleştirilmeli ve özerk yazılım vekilleri tarafından yerine getirilmelidir. Bu amaçla, iki aşamalı bir yaklaşımla, tüm İSY yaşam döngüsünü destekleyen bir çözüm önerilmiştir. İlk olarak, iş süreçleri, kurumsal bilgi yönetimi ve çoklu etmen sistemleri modelleme paradigmalarını ve tasarım bileşenlerini kusursuz bir biçimde tümleştiren ve bir arada modellenmelerine olanak tanıyan, tümleşik bir modelleme metodolojisi geliştirilmiştir. Arttırımlı bir şekilde geliştirilen modeller organizasyon, iş ortamı, kurumsal stratejiler, işlevsellikler ve kısıtları anlamsal bir şekilde tanımlamakta ve kurumsal bilgi modelini oluşturmaktadır. Bu modellerin tasarımında, endüstride ve etmen tabanlı yazılım mühendisliğinde kullanılan standartlar ve en iyi uygulamalar, mümkün olduğunca yeniden kullanılarak, gerçek hayat problemlerinde kolay bir şekilde uygulanabilir olması hedeflenmiştir. Tez çalışmasının ikinci aşamasında, etmenlerin çalışma zamanında özerk bir şekilde hedefe yönelik ve bilgi odaklı davranış uyarlamaları yapmasına olanak tanıyan bir çoklu etmen tabanlı süreç işletim ortamı geliştirilmiştir. Geliştirilen bilgi modelini kullanan etmenler bilişsel yetenekler (hedef güdümlü planlama, kural uyumluluk, bilgi güdümlü davranışlar ve dinamik işbirlikleri gibi) sergileyerek, bilgi çalışanlarının karar verme süreçlerini desteklemeye çalışmaktadır. Bu amaçla, iş uzmanlarının karar verme yöntemlerinden esinlenerek geliştirilen buluşsal planlama yaklaşımı ile sergilenecek eylemlere çalışma zamanında, yeni bilgiler ortaya çıktıkça adım adım karar verilmekte ve hedefler ile gerçekler arasındaki boşluk kapatılmaya çalışılmaktadır. İş uzmanlarının hedefe yönelik davranış seçimi, süreç kalitesinin değerlendirilmesi, kurallara uygunluğun kontrolü, hata yönetimi ve dinamik müzakere ve işbirliği yetenekleri dijitalleştirilerek, etmenler tarafından yerine getirilebilir hale getirilmiştir. Bu sayede çalışma zamanında süreçlerin dinamik bir şekilde uyarlanabilmesi ve anlık etkileşimler ile yeniden şekillenerek organizasyon hedeflerine ulaşabilmesi sağlanmıştır. Gerçekleştirilen deneysel çalışmalar ile, süreç işletimi için yeterli kaynaklara sahip bir ortamda, tez kapsamında geliştirilen çerçevenin rastgele oluşturulan çalışma zamanı hatalarını başarılı bir şekilde kotarabildiğini ortaya koymuştur. Literatürdeki mevcut çalışmalar ile karşılaştırıldığında, geliştirilen sistemin, bilgi yoğun süreç yönetim sistemlerinin temel gereksinimlerinin büyük bir çoğunluğunu sağlayan, literatürdeki en kapsamlı çözüm olduğu ortaya konmuştur.

For a long time, the enterprise information systems domain was dominated by data-oriented approaches that use information modeling as a starting point. However, over time it has become clear that business functions producing the business value are equally important and need to be supported in a systematic manner. Accordingly, through the mid-nineties, business process management systems (BPMSs) that focus on business workflows become very popular. The business process management system is generic software systems that are driven by explicit process representations, namely process models, to maintain coordination of the process participants, aiming at increasing the efficiency and productivity in their execution. These systems have evolved over time and have reached functionalities to support the entire process life cycle (design, execution, monitoring, analysis, and improvement). Traditionally, BPMSs have focused on the support of predictable and repetitive business processes, that can be fully pre-specified in terms of detailed business regulations and legislations. All possible execution paths through those processes are well-known and decisions that business partners can make are pre-determined. Currently, such structured processes constitute the majority of business processes. However, 16% of companies said that they need to alter processes ad hoc and 10% said that their processes changed weekly due to some triggering events and unpredicted exceptions. In essence, these processes are knowledge-intensive and artful processes that current BPMSs are lack to manage. Knowledge-intensive Processes (KiPs) are business functions whose conduct and execution are heavily dependent on knowledge workers performing various interconnected knowledge-intensive decision-making tasks. These processes generally have a process flow at the abstract level, but the details of and course of actions are only implicitly known by the knowledge workers. As a result, the tasks and flow of KiPs are not clear from the very beginning, cannot be precisely predefined, and may evolve as the process progresses and as a result of participants' interaction and external events. An example of knowledge-intensive processes is the process of an energy expert to evaluate a hydroelectric power plant project plan. The business expert's assessment of the project feasibility proceeds through many experience-oriented evaluations (such as the necessity and appropriateness of expropriation, the accuracy of production projections and their consistency with future demands) and further expert (lawyer, planning expert, etc.) consultations. The progress of the process and the real course of actions are determined by the experience and immediate needs of the business expert. Accordingly, each process instance may have a different task flow. The business process management research envisions a future of virtual organizations, where people who do not know each other from all over the world will participate in the same process, cooperate, and produce. The Covid-19 epidemic we are experiencing has accelerated this trend, making it a necessity to work together remotely. As a result, it has become an urgency to apply process-oriented solutions in challenging knowledge-intensive scenarios. Today's BPM systems need new methods for thinking about knowledge-intensive processes in ways that build on the concepts of collaboration, adaptiveness, and context awareness. For this purpose, current BPMSs need to start supporting a new set of requirements. In general, these requirements can be summarized as the construction of an enterprise data fabric that semantically captures the business environment, process space, organizational knowledge and regulations, and provides knowledge-based, rule-controlled, goal-driven, and collaborative processes on top of this cognitive structure. In the literature, there already exists a set of research that aims adaptive knowledge-intensive processes through implementing business logic with specialized agent programming languages and applying classical planning techniques on top. However, their adoption by the industry is very limited due to their lack of support for industrial standards and adversities in their implementation. The solution introduced in this thesis study for the management of knowledge-intensive business processes with high variability relies on three hypotheses. The first hypothesis is, process design is not limited to the modeling of task and control-flows, but rather data, rule, goal, environment, and process perspectives should be captured in a holistic way. Second, to maintain encapsulation and componentization, process executions should not be managed in terms of task-flows altering the enterprise information space, but rather in terms of interacting entities, each with its own goals, knowledge, decisions and life-cycle. The ultimate goal of BPM systems shifts from maintaining process automation to assisting business expert's decision making. Accordingly, as the third hypothesis, at least some fragments of the knowledge worker's expertise can be formalized and supported by autonomous proxies. For this purpose, the thesis study proposes an end-to-end agile BPM solution in two stages. First, we propose a knowledge-intensive business process modeling methodology, which captures the enterprise and business process space in accordance with the existing agent-oriented software engineering (AOSE) paradigms. Incrementally developed reference models semantically describe the organization, environment, business strategies, functions, constraints, and constitute the initial knowledge of the Belief-Desire-Intention (BDI) agents. Our proposed methodology reuses and enhances model definitions from existing BPM and AOSE methodologies to take advantage of their strengths and increase its industrial applicability wherever possible. At the later stage of the thesis study, an agent-based process execution environment that enables agents to make autonomous intent-steered and knowledge-driven behavior adaptations at runtime are developed. The proposed agent-based process execution environment provides cognitive capabilities (such as goal-driven planning, norm compliance, knowledge-driven actions, and dynamic cooperation) on top of the developed business models to support knowledge workers' multi-criteria decision-making tasks. For this purpose, inspired by the decision-making systematic of business experts, the proposed heuristic planning approach aims to reduce the gap between the idealized model of process and physical reality by gradually determining the course of actions as more information becomes available during execution. Through this infrastructure, process QoS estimation, agent capabilities evaluation, norm compliance checks, exception handling, and knowledge-driven autonomous actions are provided that drive the runtime agility. Correspondingly, the system utilizes BDI agents as virtual assistants that pursue business goals, perceive physical and virtual stimuli in the environment, recognize the business context, reason about how they should and should not behave, and support knowledge workers to achieve their goals dynamically. Superior to existing methods, this study successfully captures the social aspects of the business through incorporating actors' mental states (such as goals, intentions, obligations, prohibitions, beliefs, etc.) to multi-criteria decision-making processes. The empirical study reveals that, in an environment with sufficient resources, the developed infrastructure can successfully handle randomly generated runtime disruptions. Compared with the existing studies in the literature, the proposed framework has been the most comprehensive solution, providing most of the key requirements of a knowledge-intensive process management system.