l'importanza della modellazione dei processi applicata ad un caso aziendale

La pianificazione e la gestione dei processi è diventata un elemento critico a causa della crescente complessità delle attività all’interno delle organizzazioni. Nell’era dell’impresa digitale, la gestione dei processi di businesss viene coadiuvata mediante l’utilizzo di sistemi software che sono in grado di gestire una grande quantità di informazioni ovvero i sistemi BPM. Il Business Performance Management è una disciplina gestionale che si occupa di descrivere e gestire i processi di business di una organizzazione. L’obiettivo della seguente tesi è verificare se il modello del processo realizzato precedentemente all’implementazione del sistema reale possa permettere una più dettagliata analisi del sistema e anticipare relative problematiche che talvolta si evincono solamente durante il mero sviluppo. Inoltre si vuole verificare se il modello realizzato in fase di discussione di un nuovo progetto cliente possa poi migliorare anche lo scambio di informazioni nel team di sviluppo. A supporto di questa tesi è stato sviluppato un caso di studio reale in una società di gestione del risparmio specializzata in fondi di investimento immobiliare. Inizialmente si è proceduto con una prima fase di raccolta dei requisiti dell’applicativo che si è conclusa con la realizzazione dei modelli creati utilizzando due linguaggi che sono il Business Process Model and Notation (BPMN) e il Decision Model and Notation (DMN); il medesimo applicativo è stato successivamente implementato seguendo i modelli realizzati. I tempi globali di sviluppo del sistema e la migliore comprensione del modello da parte del team di sviluppo hanno fatto evincere l’utilità della modellazione a fronte di maggiori giornate uomo. Inoltre è stata riscontata maggiore manutenibilità complessiva del sistema.

Probabilistic Envelope Curves for Extreme Rainfall Events - Curve Inviluppo Probabilistiche per Precipitazioni Estreme

A regional envelope curve (REC) of flood flows summarises the current bound on our experience of extreme floods in a region. RECs are available for most regions of the world. Recent scientific papers introduced a probabilistic interpretation of these curves and formulated an empirical estimator of the recurrence interval T associated with a REC, which, in principle, enables us to use RECs for design purposes in ungauged basins. The main aim of this work is twofold. First, it extends the REC concept to extreme rainstorm events by introducing the Depth-Duration Envelope Curves (DDEC), which are defined as the regional upper bound on all the record rainfall depths at present for various rainfall duration. Second, it adapts the probabilistic interpretation proposed for RECs to DDECs and it assesses the suitability of these curves for estimating the T-year rainfall event associated with a given duration and large T values. Probabilistic DDECs are complementary to regional frequency analysis of rainstorms and their utilization in combination with a suitable rainfall-runoff model can provide useful indications on the magnitude of extreme floods for gauged and ungauged basins. The study focuses on two different national datasets, the peak over threshold (POT) series of rainfall depths with duration 30 min., 1, 3, 9 and 24 hrs. obtained for 700 Austrian raingauges and the Annual Maximum Series (AMS) of rainfall depths with duration spanning from 5 min. to 24 hrs. collected at 220 raingauges located in northern-central Italy. The estimation of the recurrence interval of DDEC requires the quantification of the equivalent number of independent data which, in turn, is a function of the cross-correlation among sequences. While the quantification and modelling of intersite dependence is a straightforward task for AMS series, it may be cumbersome for POT series. This paper proposes a possible approach to address this problem.