Petri net workflow modeling for digital publishing measuring quantitative dependability attributes

Abstract

This work presents the concept of workflow modeling using Generalized Sto- chastic Petri Nets (GSPN) for the Digital Publishing business process and how the attributes of dependability are measured in a quantitative form. In this approach, these are measured from the workflow model itself instead from a combinatorial model adapting some methodologies and strategies for combinatorial model build to the creation of the workflow process definition, improving the analysis of a work- flow model. This approach will lead to make the model more versatile. Contrasting the analysis provided in other research projects, our work proposes an analysis of quantitative dependability over a workflow model, and not only an analysis of its structure and performance. Publishing market competence is highly close and prices are regulated by the market itself with a very little gap between cost and profit. How reliable or, even more, trustable a print-shop could be to its client means to increase or decrease that gap of profitableness. Applying these measure concepts to the Digital Publishing pre-press process provides a better workflow management in this area than current procedures, since this process is based on its trustworthiness. Modeling the business process of Digital Publishing using the theory of Workflow- Nets and translating them into GSPN, we obtain a Quantitative Dependability WF- net based Model (QDWM). The methodology for creating a QDWM, which allows workflow modeling measuring quantitative dependability attributes is introduced, and the results for a case study on preflight and ripping stages of the Digital Publishing workflow are presented. A contrast between results from a Fault Tree Model (Combinatorial Model) and a QDWM, shows that the later is able to measure quantitative dependability attributes maintaining its main intended function: to be a workflow model.

Esta tesis presenta el concepto de modelaje de flujo-de-trabajo utilizando redes de petri estocásticas generalizadas para el proceso empresarial de publicaciones digitales y la forma en la cual los atributos de dependabilidad son medidos en forma cuantitativa. En la solución presentada, estas medidas son tomadas directamente del modelo de flujo-de-trabajo en lugar de un modelo combinatorio adaptando algunas metodologías y estrategias de diseño de modelos combinatorios a la creación de un modelo de flujo-de-trabajo, mejorando asi el análisis de éste último. Esto conlleva a hacer el modelo mas versátil. En contraste con el análisis provisto en otros trabajos de investigación, nuestro trabajo propone un análisis de dependabilidad en forma cuantitativa sobre un modelo de flujo-de-trabajo y no solamente un análisis de su estructura y desempeño. El mercado de la industria de la publicación digital es altamente cerrado y los precios son regulados por el mercado mismo con un muy pequeo margen entre costo y beneficio. Qu tan acreditable, o aun más, confiable una imprenta pueda ser para sus clientes significa un mayor o menor incremento en ese margen de ganancia. Al aplicar estos nuevos conceptos de medida al proceso de preimpresión de publicación digital se provee una mejor administración del flujo-de-trabajo para esta area comparando con los procesos que actualmente se llevan a cabo, ya que este proceso, como se dijo anteriormente, esta altamente basado en su confiabilidad Al modelar el proceso de negocios de publicación digital usando la teoria de Workflow-nets y traduciendo este modelo a redes de petri generalizadas, se obtiene un Modelo de Dependabilidad Cuantitativa basado en Workflow-Nets (QDWM). Se introduce la metodología para la creación de este modelo, el cual permite medir atributos de dependabilidad de forma cuantitativa a partir de un modelo de flujo- de-trabajo y los resultados para los casos de estudio de las estaciones de "Preflight y "Ripping" tambien son presentados. Un contraste entre los resultados de un Arbol de Faltas y un QDWM, muestra que éste último es capaz de medir atributos de dependabilidad de forma cuantitativa manteniendo su función principal: ser un ser un modelo de flujo-de-trabajo.