Guida degli insegnamenti
Syllabus
Partially translatedTradotto parzialmente
Alex MIRCOLI
Lingua di erogazione: ITALIANOLessons taught in: ITALIAN
Laurea Magistrale - [IM07] INGEGNERIA GESTIONALE Master Degree (2 years) - [IM07] MANAGEMENT ENGINEERING
Dipartimento: [040004] Dipartimento Ingegneria Industriale e Scienze MatematicheDepartment: [040004] Dipartimento Ingegneria Industriale e Scienze Matematiche
Anno di corsoDegree programme year : 1 - Secondo Semestre
Anno offertaAcademic year: 2023-2024
Anno regolamentoAnno regolamento: 2023-2024
Obbligatorio
Crediti: 9
Ore di lezioneTeaching hours: 72
TipologiaType: C - Affine/Integrativa
Settore disciplinareAcademic discipline: ING-INF/05 - SISTEMI DI ELABORAZIONE DELLE INFORMAZIONI
ITALIANO
Italian
Conoscenze di base sui processi
Basic knowledge of processes
- Lezioni di Teoria, 55 ore
- Laboratorio, 17 ore
- Theory, 55 hours
- Lab, 17 hours
L'insegnamento fornisce conoscenze avanzate sulla modellazione, gestione e analisi di processi organizzativi, applicando efficacemente le tecnologie informatiche a tali processi. Verrà definito il concetto di business process come evoluzione dei tradizionali sistemi di workflow, e verranno introdotti i modelli fondamentali per la descrizione di processi (Business Process Modeling Notation, Reti di Petri) e per la loro valutazione (Key Performance Indicators). Verranno quindi introdotte metodologie per la modellazione ed analisi di processi, con particolare riferimento alle metodologie induttive basate su dati (Process Mining). Gli studenti potranno infine sperimentare l'utilizzo di sistemi software per la gestione, esecuzione e monitoraggio di processi.
Capacità di applicare conoscenze e comprensione.
Lo studente sarà in grado di modellare business process e valutarne le prestazioni. Sarà inoltre in grado di utilizzare sistemi di Business Process Management allo stato dell'arte per la realizzazione, la gestione e il monitoraggio di sistemi informativi process-aware. Sarà infine in grado di applicare tecniche di process mining per sintetizzare business process in maniera automatica a partire da dati registrati in un log di eventi
Competenze trasversali.
Lo sviluppo e la presentazione di progetti di gruppo contribuirà al miglioramento delle capacità comunicative e relazionali dello studente, oltre che potenziare la capacità critica e l'autonomia di giudizio.
Knowledge and Understanding.
The course provides advanced knowledge on modelling, management and analysis of organisational processes, effectively applying information technology to these processes. The concept of business process as an evolution of traditional workflow systems will be defined, and the fundamental models for the description of processes (Business Process Modeling Notation, Petri Nets) and for their evaluation (Key Performance Indicators) will be introduced. Methodologies for the modelling and analysis of processes will be introduced, with particular reference to inductive methodologies based on data (process mining). Finally, students will be able to experiment with the use of software systems for the management, execution and monitoring of processes.
Capacity to apply Knowledge and Understanding.
The student will be able to model business processes and evaluate their performance. The student will be able to use state-of-the-art Business Process Management systems for the implementation, management and monitoring of process-aware information systems. The student will also be able to apply process mining techniques to synthesise business processes automatically from data recorded in an event log.
Transversal Skills.
The development and presentation of group projects will contribute to the improvement of the student's communication and interpersonal skills, as well as enhancing critical capacity and independent judgement.
Teoria:
- Introduzione al concetto di processo
- Modellazione di processo: BPMN, reti di Petri
- Process Management: definizione, applicazione, software disponibili
- Process mining: teoria, applicazioni, algoritmi di process discovery
Laboratorio:
- process management mediante Bonita
- esercitazioni di process mining su ProM
Theory:
- Introduction to the notion of process
- Process Modeling: BPMN, Petri nets
- Process Management: definition, applications, available software
- Process Mining: theory, applications, process discovery algorithms
Lab:
- Process management on Bonita
- Process mining on ProM
Prova scritta ed orale
Criteri di valutazione dell'apprendimento.
Per superare con esito positivo l'esame scritto, lo studente deve rispondere correttamente a un numero sufficiente di domande proposte. Risposte sbagliate o non date valgono 0. La valutazione dell’eventuale progetto avviene considerando completezza, rigore e correttezza del progetto, nonché chiarezza espositiva e completezza della relazione.
Nella prova orale lo studente deve dimostrare di aver ben compreso i concetti esposti nel corso, espressi con linguaggio tecnico corretto. La valutazione massima è attribuita agli studenti che dimostrano una conoscenza completa e approfondita dei contenuti dell’insegnamento, rigore metodologico e perfetta appropriatezza del linguaggio tecnico.
Criteri di misurazione dell'apprendimento.
Viene attribuito un voto in trentesimi, con eventuale lode. Il voto minimo per il superamento dell'esame è 18/30.
Criteri di attribuzione del voto finale.
Il voto complessivo, in trentesimi, è dato dalla valutazione globale delle due prove. Perché l'esito complessivo della valutazione sia positivo, lo studente deve dimostrare una conoscenza e comprensione di base su tutti i quesiti proposti e la capacità di risolvere in autonomia problemi di media complessità.
Learning Evaluation Methods.
Written and oral exam
Learning Evaluation Criteria.
To successfully pass the written exam, the student must correctly answer a sufficient number of proposed questions. Wrong answers or not given answers are worth 0. Assessment of the optional project is done considering completeness, rigor, and correctness, as well as clearness and completeness of the report and due evidence of the implementation.
In the oral test the student must demonstrate that he has understood the concepts presented in the course, expressed with correct technical language. The maximum score is given to students who demonstrate a complete and in-depth knowledge of the contents of the course, methodological rigor and perfect technical language.
Learning Measurement Criteria.
A score between 0 and 30, possibly with laude. The minimum score to pass the exam is 18/30.
Final Mark Allocation Criteria.
The overall grade is between zero and 30, calculated from the marks obtained in the two tests. In order for the overall outcome grade to be positive, the student must show a basic knowledge and understanding on all the questions proposed, and the ability to autonomously solve problems of medium complexity.
- M. Dumas, M. La Rosa, J. Mendling, H.A., Reijers, Fundamentals of Business Process Management
- Will van der Aalst, Process Mining
- Lucidi delle lezioni e altro materiale integrativo sul sito del corso: https://learn.univpm.it/
- M. Dumas, M. La Rosa, J. Mendling, H.A., Reijers, Fundamentals of Business Process Management
- Will van der Aalst, Process Mining
- Slides and further material available at the course website: https://learn.univpm.it/
Le informazioni contenute nella presente scheda assumono carattere definitivo solo a partire dall'A.A. di effettiva erogazione dell'insegnamento. Academic year 2023-2024
Università Politecnica delle Marche
P.zza Roma 22, 60121 Ancona
Tel (+39) 071.220.1, Fax (+39) 071.220.2324
P.I. 00382520427