Quali sono i diversi tipi di modellazione di processo?

La modellizzazione dei processi è un processo che gli uomini d’affari fanno per stabilire un obiettivo su come le situazioni dovrebbero svolgersi quando viene svolta una determinata serie di attività. Gli obiettivi vengono definiti, gli input decisi e gli obiettivi razionalizzati. Con la modellazione predittiva dei processi, vengono creati modelli per esaminare le informazioni e vedere quanto è probabile che determinate cose accadano in determinate condizioni. La modellazione dei meta-processi interagisce con i modelli esistenti per vedere come funzionano e come possono essere riutilizzati e migliorati. Inoltre, la modellazione al computer consente alle persone di acquisire informazioni e vedere come interagisce con altre informazioni in diverse situazioni.

La modellazione al computer è un tipo di modellizzazione del processo che è più familiare sotto il termine simulazione al computer. Con questo tipo di modellizzazione del processo, le variabili e le informazioni vengono inserite nel modello e vengono decise le regole del modello. Ciò consente alle persone che lavorano con il modello di vedere come le variabili immesse interagiscono tra loro e come i diversi cambiamenti influenzano la situazione generale. Un vantaggio di questo tipo di modello è che le persone possono scoprire problemi con un sistema prima di metterlo in atto, perché saranno in grado di vedere come funziona realmente.

La modellazione predittiva è un tipo di modellizzazione di processo che mira a capire la probabilità che accada una determinata situazione quando si verifica un’altra situazione. Ad esempio, un modello predittivo potrebbe provare a discernere la probabilità che un cliente acquisti un ombrello blu a strisce quando entra in un grande magazzino in una giornata piovosa. Un’azienda potrebbe essere in grado di confrontare queste informazioni con la probabilità che un cliente acquisti un ombrello blu a strisce in una giornata di sole e cambi il layout del negozio in base a queste informazioni. Le tecniche di modellazione predittiva efficaci implementano metodi per ignorare le informazioni che non sono utili nel prevedere i risultati. Le persone che implementano questa tecnica di modellazione cercano di non consentire al loro sistema di essere influenzato da informazioni sulle aringhe rosse che non indicano necessariamente uno schema in base al quale è possibile prevedere i risultati futuri.

La modellazione meta-processo è un tipo di modellazione di processo che funziona con altri modelli di processo. L’obiettivo di questo processo è di analizzare e lavorare con altri modelli per determinare come funzionano e provare a riutilizzare aspetti di essi in altri modelli. Un vantaggio dell’utilizzo di questo sistema di modellistica è che si può perdere meno tempo nello sviluppo di nuovi sistemi, poiché i vecchi sistemi possono essere riutilizzati per risolvere nuovi problemi invece di investire più tempo nella costruzione di nuovi modelli.