Analise de problemas de escalonamento de processos em workflow

A ordenação das instancias de processos (casos) em um sistema de workow pode trazer beneficios como a diminuição do numero de casos atrasados e a minimização do tempo de processamento dos casos, entre outros. Publicações recentes em workflow reconhecem uma lacuna na pesquisa relacionada com este tema, e apontam para a literatura de escalonamento como uma possivel solução. Este trabalho visa utilizar tecnicas de escalonamento em um ambiente dinamico de workflow e avaliar o desempenho dessas tecnicas frente a regra FIFO (First In First Out), a politica de alocação de trabalho mais utilizada nos sistemas de workflow atuais. Discute-se problemas relacionados a esta pratica, e ataca-se dois deles: as incertezas quanto ao tempo de execução das atividades de workflow e as incertezas quanto as rotas que os casos seguem dentro das suas definições de processo. Para mapear essas incertezas uma nova tecnica e proposta, chamada de "guess and solve", que consiste em prever os tempos de execução e rotas das atividades e resolver o problema de escalonamento deterministico resultante com uma tecnica adequada, por exemplo regras de prioridade e algoritmos geneticos. Simulações cuidadosas sao conduzidas e os numeros mostram que e quase sempre mais vantajoso utilizar outra tecnica que não FIFO, e que o uess and solve", pelo menos quando o seu erro e limitado a 30%, fornece resultados muito satisfatorios.Ordering cases within a worklfow can result in a significant decrease on the number of late cases and the cases' mean processing time, for example. Recent publications on workflow recognize the lack of research in this topic and points to the literature on scheduling as a possible solution. This work applies scheduling techniques to a dynamic workflow scenario and evaluates their performance in relation to the FIFO (First In First Out) rule, the most used work allocation principle in today's workflow systems. Problems related to this approach are discussed and two of them are tackled: the uncertainties regarding the activities' processing times and the cases' routes within their process definition. A new technique to map these uncertainties, called "guess and solve", is proposed. It consists of making a guess on the activities' processing times and cases' routes and then solving the resulting deterministic scheduling problem with a suitable technique, for example priority rules and genetic algorithms. Careful simulation is performed and the numbers show that it is almost always advantageous to use ordering techniques other than FIFO, and that the " guess and solve", at least when its error is bound by 30%, gives very satisfactory results