Retele Petri si Aplicatii
Curs 4
RPA (2015) Curs 4 1 / 48
Cuprins
1 Analiza structurala a retelelor Petri
Sifoane
Capcane
Proprietati
2 Modelarea fluxurilor de lucru: retele workflow
Retele workflow
3 Proprietatea de corectitudine (soundness) n retele workflow
RPA (2015) Curs 4 2 / 48
Analiza structurala a retelelor Petri
Cuprins
1 Analiza structurala a retelelor Petri
Sifoane
Capcane
Proprietati
2 Modelarea fluxurilor de lucru: retele workflow
Retele workflow
3 Proprietatea de corectitudine (soundness) n retele workflow
RPA (2015) Curs 4 3 / 48
Analiza structurala a retelelor Petri Sifoane
Sifoane
Definitie 1
Fie N = (P, T, F,W ) o retea si R P o multime de locatii. R se
numeste sifon daca R R. Un sifon este propriu, daca R 6= .
RPA (2015) Curs 4 4 / 48
Analiza structurala a retelelor Petri Sifoane
Sifoane
Definitie 1
Fie N = (P, T, F,W ) o retea si R P o multime de locatii. R se
numeste sifon daca R R. Un sifon este propriu, daca R 6= .
p1
t1
p2
t2
t3 p3
t4
p4
t5
RPA (2015) Curs 4 4 / 48
Analiza structurala a retelelor Petri Sifoane
Sifoane
Definitie 1
Fie N = (P, T, F,W ) o retea si R P o multime de locatii. R se
numeste sifon daca R R. Un sifon este propriu, daca R 6= .
p1
t1
p2
t2
t3 p3
t4
p4
t5
{p1, p2} = {t1, t2}, {p1, p2} = {t1, t2, t3}
{p1, p2} {p1, p2} = {p1, p2} sifon.
RPA (2015) Curs 4 4 / 48
Analiza structurala a retelelor Petri Sifoane
Proprietatea fundamentala sifoanelor
Notatie: fie R P o multime de locatii si M o marcare.
M(R) =
pR M(p)
RPA (2015) Curs 4 5 / 48
Analiza structurala a retelelor Petri Sifoane
Proprietatea fundamentala sifoanelor
Notatie: fie R P o multime de locatii si M o marcare.
M(R) =
pR M(p)
Definitie 2
Fie N = (P, T, F,W ) o retea, R P un sifon propriu si M o marcare a
lui N . R este marcat n marcarea M , daca M(R) 6= 0.
RPA (2015) Curs 4 5 / 48
Analiza structurala a retelelor Petri Sifoane
Proprietatea fundamentala sifoanelor
Notatie: fie R P o multime de locatii si M o marcare.
M(R) =
pR M(p)
Definitie 2
Fie N = (P, T, F,W ) o retea, R P un sifon propriu si M o marcare a
lui N . R este marcat n marcarea M , daca M(R) 6= 0.
Propozitie 1 (Proprietatea fundamentala sifoanelor)
Fie N = (P, T, F,W ) o retea si R P un sifon propriu. Fie M o marcare
a retelei astfel ncat M(R) = 0. Atunci, M [M, M (R) = 0.
RPA (2015) Curs 4 5 / 48
Analiza structurala a retelelor Petri Sifoane
Exemplu
p1
t1
p2
t2
t3 p3
t4
p4
t5
[M0 = {(0, 0, 1, 0), (0, 0, 0, 1)}, {p1, p2} nu sunt marcate niciodata.
RPA (2015) Curs 4 6 / 48
Analiza structurala a retelelor Petri Sifoane
Proprietati
Fie = (N,M0) o retea P/T marcata , R un sifon si M [M0.
Daca M0(R) = 0, atunci M(R) = 0
Se obtine o conditie necesara pentru accesibilitate
Daca R sifon pentru care M0(R) = 0 si M(R) 6= 0, atunci M 6 [M0.
p1
t1
p2
t2
t3 p3
t4
p4
t5
R = {p1, p2} sifon cu M0(R) = 0 marcarea M = (1, 0, 0, 1) nu este
accesibila.RPA (2015) Curs 4 7 / 48
Analiza structurala a retelelor Petri Sifoane
Proprietati
Propozitie 2
Fie = (N,M0) o retea P/T marcata pentru care W (f) = 1, f F si
M o marcare a sa. Daca M este marcare moarta, atunci multimea de
locatii R = {p P |M(p) = 0} este sifon propriu.
RPA (2015) Curs 4 8 / 48
Analiza structurala a retelelor Petri Sifoane
Proprietati
Propozitie 2
Fie = (N,M0) o retea P/T marcata pentru care W (f) = 1, f F si
M o marcare a sa. Daca M este marcare moarta, atunci multimea de
locatii R = {p P |M(p) = 0} este sifon propriu.
p1
p2
p3
p4
p5
t2t1
t3t4
M = (0, 1, 0, 0, 0) este marcare moarta, deci {p1, p3, p4, p5} sifon .
M = (1, 0, 0, 0, 0) este marcare moarta, deci {p2, p3, p4, p5} sifon
RPA (2015) Curs 4 8 / 48
Analiza structurala a retelelor Petri Sifoane
Proprietati
Propozitie 2
Fie = (N,M0) o retea P/T marcata pentru care W (f) = 1, f F si
M o marcare a sa. Daca M este marcare moarta, atunci multimea de
locatii R = {p P |M(p) = 0} este sifon propriu.
Propozitie 3
Fie N = (P, T, F,W ) o retea Petri. Daca x este P-invariant al lui N , atunci suportul
sau, ||x||, este sifon.
RPA (2015) Curs 4 8 / 48
Analiza structurala a retelelor Petri Capcane
Capcane-definitie
Definitie 3
Fie N = (P, T, F,W ) o retea si R P o multime de locatii. R se
numeste capcana daca R R. O capcana este proprie, daca R 6= .
RPA (2015) Curs 4 9 / 48
Analiza structurala a retelelor Petri Capcane
Capcane-definitie
Definitie 3
Fie N = (P, T, F,W ) o retea si R P o multime de locatii. R se
numeste capcana daca R R. O capcana este proprie, daca R 6= .
p1
t1
p2
t2
t3 p3
t4
p4
t5
{p3, p4} este capcana.
RPA (2015) Curs 4 9 / 48
Analiza structurala a retelelor Petri Capcane
Propozitie 4
Fie N = (P, T, F,W ) o retea Petri si R P o capcana proprie. Fie M o
marcare a retelei astfel ncat M(R) 6= 0. Atunci, M [M, M (R) 6= 0.
RPA (2015) Curs 4 10 / 48
Analiza structurala a retelelor Petri Capcane
Propozitie 4
Fie N = (P, T, F,W ) o retea Petri si R P o capcana proprie. Fie M o
marcare a retelei astfel ncat M(R) 6= 0. Atunci, M [M, M (R) 6= 0.
p1
t1
p2
t2
t3 p3
t4
p4
t5
{p3, p4} este capcana.
Locatiile p3, p4 raman marcate n orice marcare accesibila din M0.
RPA (2015) Curs 4 10 / 48
Analiza structurala a retelelor Petri Capcane
Propozitie 4
Fie N = (P, T, F,W ) o retea Petri si R P o capcana proprie. Fie M o
marcare a retelei astfel ncat M(R) 6= 0. Atunci, M [M, M (R) 6= 0.
Propozitie 5
Fie N = (P, T, F,W ) o retea Petri. Daca x este P-invariant al lui N ,
atunci suportul sau, ||x||, este capcana.
RPA (2015) Curs 4 10 / 48
Analiza structurala a retelelor Petri Capcane
Fie = (N,M0) o retea P/T marcata , M [M0 si R o capcana.
Daca M0(R) 6= 0, atunci M(R) 6= 0.
Se obtine o conditie necesara pentru accesibilitate
Data o marcare M si R capcana cu M0(R) 6= 0, daca M(R) = 0,
atunci M 6 [M0
p1 t1
p2
p3
t2
t4
p4t3
t5p5
R = {p1, p2, p3} capcana, M0(R) 6= 0.
M = (0, 0, 0, 1, 0) 6 [M0 (M(R) = 0)
RPA (2015) Curs 4 11 / 48
Analiza structurala a retelelor Petri Capcane
Caracterizare capcane
Propozitie 6
O multime R de locatii este capcana ddaca, pentru orice tranzitie t:
| t| |R t | |R t|
p1 t1 p3
t2t3
t4p4
p2
R = {p1, p3, p4} nu este capcana: | t2| |R t2 | = 0 < |R t2| = 1
RPA (2015) Curs 4 12 / 48
Analiza structurala a retelelor Petri Proprietati
Conditie necesara pentru viabilitate
Propozitie 7
Fie = (N,M0) o retea P/T marcata viabila. Orice sifon R este marcat
la M0.
RPA (2015) Curs 4 13 / 48
Analiza structurala a retelelor Petri Proprietati
Conditie necesara pentru viabilitate
Propozitie 7
Fie = (N,M0) o retea P/T marcata viabila. Orice sifon R este marcat
la M0.
p1t1
p2t2
p3
t3
p4
p5
t4
{p3, p4} nemarcat n marcarea initiala, deci reteaua nu este viabila.
RPA (2015) Curs 4 13 / 48
Analiza structurala a retelelor Petri Proprietati
Conditie necesara pentru viabilitate
Reciproca nu este adevarata:
Sifoane:
{p1, p2, p3}
{p1, p2, p3}
Reteaua nu este viabila.RPA (2015) Curs 4 14 / 48
Analiza structurala a retelelor Petri Proprietati
Conditie suficienta pentru lipsa blocajelor
Propozitie 8
Fie = (N,M0)o retea P/T marcata cu W (f) = 1, f F . Daca orice
sifon propriu al lui N include o capcana marcata n M0, atunci este fara
blocaje.
RPA (2015) Curs 4 15 / 48
Analiza structurala a retelelor Petri Proprietati
Conditie suficienta pentru lipsa blocajelor
Propozitie 8
Fie = (N,M0)o retea P/T marcata cu W (f) = 1, f F . Daca orice
sifon propriu al lui N include o capcana marcata n M0, atunci este fara
blocaje.
p1
p2
p3
p4
p5
t2t1
t3t4
Sifoane: {p1, p3, p4, p5}, {p2, p3, p4, p5}, {p2, p3, p4}, {p2, p3}
Capcane: {p2, p3}, {p1, p3, p4, p5}, {p1, p2, p3}
Retea fara blocaje.
RPA (2015) Curs 4 15 / 48
Analiza structurala a retelelor Petri Proprietati
Conditie suficienta pentru lipsa blocajelor
Reciproca nu este adevarata:
p1 p2 p3t1
t2
t3 t4
Retea fara blocaje
Sifoane proprii: {p1, p2} nu include nici o capcana!
Capcane proprii: {p3}
RPA (2015) Curs 4 16 / 48
Modelarea fluxurilor de lucru: retele workflow
Cuprins
1 Analiza structurala a retelelor Petri
Sifoane
Capcane
Proprietati
2 Modelarea fluxurilor de lucru: retele workflow
Retele workflow
3 Proprietatea de corectitudine (soundness) n retele workflow
RPA (2015) Curs 4 17 / 48
Modelarea fluxurilor de lucru: retele workflow
Fluxuri de lucru
Flux de lucru(workflow): proces complex care se desfasoara n
cadrul unei organizatii:
actiuni executate ntr-o anumita ordine
date utilizate, prelucrate, produse de actiuni
resurse necesare executiei actiunilor
RPA (2015) Curs 4 18 / 48
Modelarea fluxurilor de lucru: retele workflow
Fluxuri de lucru
Flux de lucru(workflow): proces complex care se desfasoara n
cadrul unei organizatii:
actiuni executate ntr-o anumita ordine
date utilizate, prelucrate, produse de actiuni
resurse necesare executiei actiunilor
Sisteme de administrare a fluxurilor de lucru (WFMS): permit
definitia fluxurilor de lucru si asigura executia acestora
RPA (2015) Curs 4 18 / 48
Modelarea fluxurilor de lucru: retele workflow
Exemplu
RPA (2015) Curs 4 19 / 48
Modelarea fluxurilor de lucru: retele workflow
Flux de lucru - notiuni / componente
Caz: instanta a fluxului de lucru, subiectul operatiilor din cadrul
fluxului de lucru (exemplu: o cerere de decontare);
Actiune: operatie atomica realizata n cadrul fluxului de lucru;
Resursa: executa actiunile;
Work item: actiune + caz (actiune care se poate executa pentru un
anumit caz);
Activitate: actiune + caz + resursa (actiune care este executata
ntr-un anumit caz, de catre o resursa);
Structuri de control al executiei: dependenta logica ntre actiuni;
RPA (2015) Curs 4 20 / 48
Modelarea fluxurilor de lucru: retele workflow
Structuri de control al executiei
Secventa:
A B
AND-split
A
B
CAND - split
D
AND-joinA
B
C
DAND - join
OR-split
A
B
C
OR - Split
OR-join
A
B
COR - join
RPA (2015) Curs 4 21 / 48
Modelarea fluxurilor de lucru: retele workflow
Perspective asupra fluxurilor de lucru
Perspectiva proces: actiuni, ordinea de executie
Perspectiva resurselor: resurse, modul de organizare, modul n care
resursele sunt alocate pentru executia actiunilor
Perspectiva datelor:
date pentru controlul executiei
date create/utilizate de catre actiuni
RPA (2015) Curs 4 22 / 48
Modelarea fluxurilor de lucru: retele workflow
Analiza fluxurilor de lucru
Validare: n momentul executiei.
Verificare: determinarea unor proprietati calitative ale procesului,
nainte de executia/implementarea acestuia:
exista blocaje?
executia unui caz se poate ncheia cu succes?
se pot executa toate actiunile din proces?
Analiza performantei procesului:
numarul de cazuri care pot fi procesate ntr-o anumita perioada de timp
timpul mediu de procesare al unui caz
RPA (2015) Curs 4 23 / 48
Modelarea fluxurilor de lucru: retele workflow
Limbaje de specificare a fluxurilor de lucru
Sistemele de administrare a fluxurilor de lucru lucreaza cu definitii ale
fluxurilor de lucru, exprimate ntr-un anumit limbaj de specificare
Abordari utilizate pentru descrierea proceselor:
Limbaje dependente de produsul software
Diagrame UML
Grafuri
BPMN
Limbaje bazate pe XML: BPEL, XPDL
Algebre de procese
Retele Petri
RPA (2015) Curs 4 24 / 48
Modelarea fluxurilor de lucru: retele workflow
Retele Petri n modelarea fluxurilor de lucru
Retele workflow:
modeleaza perspectiva proces, se face abstractie de resurse si date
modelarea executiei unui singur caz
Retele Petri de nivel nalt pentru modelarea celorlalte perspective
(perspectiva resurselor si cea a datelor)
RPA (2015) Curs 4 25 / 48
Modelarea fluxurilor de lucru: retele workflow
Retele Petri n modelarea fluxurilor de lucru
actiuni: modelate prin tranzitii
caz: punct in retea
preconditii si post-conditii pentru producerea actiunilor: locatii
work item: tranzitie posibila ntr-o anumita stare
activitate: tranzitie care se executa
structuri de control ale executiei: locatii sau tranzitii
RPA (2015) Curs 4 26 / 48
Modelarea fluxurilor de lucru: retele workflow
Modelarea structurilor de control
A B = A B
A
B
CAND - split
D
=A
B
C
D
AND-Split
A
B
CAND - split
D
=A
B
C
D
AND - split
RPA (2015) Curs 4 27 / 48
Modelarea fluxurilor de lucru: retele workflow
Modelarea structurilor de control
A
B
C
DAND - join
A
B
C
DAND - join
A
B
C
D
AND - join
RPA (2015) Curs 4 28 / 48
Modelarea fluxurilor de lucru: retele workflow
Modelarea structurilor de control
A
B
C
D
EAND-Split AND-join
A
B
C
D
AND - split
E
AND-join
RPA (2015) Curs 4 29 / 48
Modelarea fluxurilor de lucru: retele workflow
Modelarea structurilor de control
A
B
C
OR - Split = A
B
C
OR - split
A
B
C
OR - Split =A
B
C
OR - split
RPA (2015) Curs 4 30 / 48
Modelarea fluxurilor de lucru: retele workflow
Modelarea structurilor de control
A
B
COR - Split
OR - Split
D
E
RPA (2015) Curs 4 31 / 48
Modelarea fluxurilor de lucru: retele workflow
Modelarea structurilor de control
A
B
CD
E
RPA (2015) Curs 4 31 / 48
Modelarea fluxurilor de lucru: retele workflow
Modelarea structurilor de control
A
B
D
E
C
RPA (2015) Curs 4 31 / 48
Modelarea fluxurilor de lucru: retele workflow
Modelarea structurilor de control
A
B
COR - join
A
B
COR - join
RPA (2015) Curs 4 32 / 48
Modelarea fluxurilor de lucru: retele workflow Retele workflow
Definitia retelelor worklfow
Definitie 4
O retea workflow (WF-retea) este o retea Petri PN = (P, T, F ) astfel
ncat:
1 P contine o locatie input i si o locatie output o astfel ncat i = si
o = .
2 Pentru orice element n P T , exista un drum n PN de la i la n si
un drum de la n la o.
RPA (2015) Curs 4 33 / 48
Modelarea fluxurilor de lucru: retele workflow Retele workflow
Retele workflow
io
t1
p1
p2
t2
t3
t4
p3
p4
t4
io
p4
p1
t1
p2
p3
t4
t3
t2
p5 t5
RPA (2015) Curs 4 34 / 48
Modelarea fluxurilor de lucru: retele workflow Retele workflow
Observatii
W (x, y) = 1, pentru orice (x, y) F .
Notatii:
Marcarea initiala, M0, a unei retele workflow:
M0(i) = 1,M0(p) = 0, p 6= i.
Se noteaza M0 = i
Marcarea finala a, Mf , unei retele workflow:
Mf (o) = 1,Mf (p) = 0, p 6= o.
Se noteaza Mf = o
RPA (2015) Curs 4 35 / 48
Modelarea fluxurilor de lucru: retele workflow Retele workflow
Exemplu
RPA (2015) Curs 4 36 / 48
Modelarea fluxurilor de lucru: retele workflow Retele workflow
Exemplu
RPA (2015) Curs 4 37 / 48
Proprietatea de corectitudine (soundness) n retele workflow
Cuprins
1 Analiza structurala a retelelor Petri
Sifoane
Capcane
Proprietati
2 Modelarea fluxurilor de lucru: retele workflow
Retele workflow
3 Proprietatea de corectitudine (soundness) n retele workflow
RPA (2015) Curs 4 38 / 48
Proprietatea de corectitudine (soundness) n retele workflow
Proprietatea de corectitudine logica
verif client
inreg. date client nou
i
o
client depune cerere
preia date
calc impozit
emite ordin plata
Tranzitia calc impozit nu se poate produce
Cazul nu poate fi procesat
RPA (2015) Curs 4 39 / 48
Proprietatea de corectitudine (soundness) n retele workflow
Proprietatea de corectitudine logica
verif client
inreg. date client nou
i
o
client depune cerere
preia date
calc impozit
emite ordin plata
calcul impozit cl nou
Exista o secventa de executie catre marcarea finala
Exista situatii n care cazul nu poate fi procesat corect
RPA (2015) Curs 4 40 / 48
Proprietatea de corectitudine (soundness) n retele workflow
Proprietatea de corectitudine logica
i
client depune cerere inreg
date OK
date gresite
recompleteaza
inregistreaza
inreg date
Procesul se termina, dar cazul nu este procesat corect.
RPA (2015) Curs 4 41 / 48
Proprietatea de corectitudine (soundness) n retele workflow
Corectitudine logica (soundness) n fluxuri de lucru
Intr-un flux de lucru executia unui caz trebuie sa se poata termina
ntotdeauna
RPA (2015) Curs 4 42 / 48
Proprietatea de corectitudine (soundness) n retele workflow
Corectitudine logica (soundness) n fluxuri de lucru
Intr-un flux de lucru executia unui caz trebuie sa se poata termina
ntotdeauna
Nu exista actiuni inutile (orice actiune trebuie sa se poata produce la
un moment dat)
RPA (2015) Curs 4 42 / 48
Proprietatea de corectitudine (soundness) n retele workflow
Definitia proprietatii de corectitudine
Definitie 5
O retea workflow PN = (P, T, F) este corecta (sound) ddaca:
1 M [i, o [M (conditia de terminare corecta)
2 t T , t este pseudo-viabila
RPA (2015) Curs 4 43 / 48
Proprietatea de corectitudine (soundness) n retele workflow
Definitia proprietatii de corectitudine
Definitie 5
O retea workflow PN = (P, T, F) este corecta (sound) ddaca:
1 M [i, o [M (conditia de terminare corecta)
2 t T , t este pseudo-viabila
verif client
inreg. date client nou
i
o
client depune cerere
preia date
calc impozit
emite ordin plata
RPA (2015) Curs 4 43 / 48
Proprietatea de corectitudine (soundness) n retele workflow
Definitia proprietatii de corectitudine
Definitie 5
O retea workflow PN = (P, T, F) este corecta (sound) ddaca:
1 M [i, o [M (conditia de terminare corecta)
2 t T , t este pseudo-viabila
verif client
inreg. date client nou
i
o
client depune cerere
preia date
calc impozit
emite ordin plata
calcul impozit cl nou
RPA (2015) Curs 4 43 / 48
Proprietatea de corectitudine (soundness) n retele workflow
Inchiderea unei retele workflow
Definitie 6
Fie PN = (P, T, F ) o WF-retea. Inchiderea retelei PN este o retea
PN = (P , T , F ), astfel ncat :
P = P
T = T {t}
F = F {(o, t), (t, i)}
PN
t*
i o
PN este retea tare conexa.
RPA (2015) Curs 4 44 / 48
Proprietatea de corectitudine (soundness) n retele workflow
Proprietati
Lema 3.1
Fie PN = (P, T, F ) o retea workflow pentru care are loc conditia de
terminare corecta. Atunci au loc:
1 (M [i)(M o M = o)
2 (PN, i) este marginita.
3 multimea marcarilor accesibile din (PN, i) coincide cu multimea
marcarilor accesibile din (PN, i).
4 (PN, i) este pseudo-viabila ddaca (PN, i) este pseudo-viabila.
RPA (2015) Curs 4 45 / 48
Proprietatea de corectitudine (soundness) n retele workflow
Caracterizare soundness
Lema 3.2
Fie PN = (P, T, F ) o WF-retea sound. Atunci (PN, i) este retea viabila
si marginita.
RPA (2015) Curs 4 46 / 48
Proprietatea de corectitudine (soundness) n retele workflow
Caracterizare soundness
Lema 3.2
Fie PN = (P, T, F ) o WF-retea sound. Atunci (PN, i) este retea viabila
si marginita.
Demonstratie:
1 Din Lema 3.1(2) = (PN, i) este marginita. Cum [iPN = [iPN (Lema 3.1(3)), rezulta (PN, i)marginita.
2 Se arata ca PN este reversibila si pseudo-viabila.
RPA (2015) Curs 4 46 / 48
Proprietatea de corectitudine (soundness) n retele workflow
Caracterizare soundness
Lema 3.3
Fie PN = (P, T, F ) o WF-retea. Daca (PN, i) este retea viabila si
marginita, atunci PN este sound.
RPA (2015) Curs 4 47 / 48
Proprietatea de corectitudine (soundness) n retele workflow
Caracterizare soundness
Lema 3.3
Fie PN = (P, T, F ) o WF-retea. Daca (PN, i) este retea viabila si
marginita, atunci PN este sound.
Demonstratie:
1 Fie M [iPN . Se arata ca exista T astfel ncat M [PNo.
2 Se arata ca orice tranzitie este pseudo-viabila.
RPA (2015) Curs 4 47 / 48
Proprietatea de corectitudine (soundness) n retele workflow
Caracterizare soundness
Teorema 1
O WF - retea PN este corecta ddaca (PN, i) este viabila si marginita.
RPA (2015) Curs 4 48 / 48
Proprietatea de corectitudine (soundness) n retele workflow
Caracterizare soundness
Teorema 1
O WF - retea PN este corecta ddaca (PN, i) este viabila si marginita.
Consecinta 1
Problema corectitudinii este decidabila pentru WF-retele.
RPA (2015) Curs 4 48 / 48
Proprietatea de corectitudine (soundness) n retele workflow
Caracterizare soundness
Teorema 1
O WF - retea PN este corecta ddaca (PN, i) este viabila si marginita.
Consecinta 1
Problema corectitudinii este decidabila pentru WF-retele.
Observatie:O WF-retea este corecta ddaca:
marcarea o este marcare acasa
reteaua este pseudo-viabila
RPA (2015) Curs 4 48 / 48
Analiza structurala a retelelor PetriSifoaneCapcaneProprietati
Modelarea fluxurilor de lucru: retele workflowRetele workflow
Proprietatea de corectitudine (soundness) n retele workflow