Refine
Year of publication
- 2019 (4) (remove)
Document Type
- Bachelor Thesis (2)
- Master's Thesis (2)
Language
- German (4) (remove)
Institute
- Institut für Wirtschafts- und Verwaltungsinformatik (4) (remove)
The main goal of this paper is to ascertain, if neural networks (especially LSTM) are helpful in predicting processes by making predictions as accurately as possible.
TensorFlow is the used framework in Python to build recurrent neural networks. Two networks are built, whereby one is used for training and the other one for prediction.
Used datasets contain several processes with several events each. With those processes, the network ist trained and afterwards, the parameters are saved. The network for prediction uses these parameters to make predictions.
The neural network is able to make clear predictions about subsequent events. Even branches can be predicted.
When developed further, integration in other programs is possible. It is recommended to use unique names for the events or to rename them.
Unkontrolliert gewachsene Software-Architekturen zeichnen sich i.d.R. durch fehlende oder schlecht nachvollziehbare Strukturen aus. Hierfür können als Gründe beispielsweise mangelhafte Definitionen oder ein langsames Erodieren sein. Dies ist auch unter dem Begriff "Big Ball of Mud" bekannt. Langfristig erhöhen solche architekturellen Mängel nicht nur die Entwicklungskosten, sondern können letztendlich auch Veränderungen vollständig verhindern.
Die Software-Architektur benötigt somit eine kontinuierliche Weiterentwicklung, um solchen Effekten entgegen wirken zu können. Eine gute Software-Architektur unterstützt die Software-Entwicklung und erhöht die Produktivität. Auf der Ebene von Quellcode existieren bereits etablierte Vorgehensweisen zur kontrollierten Verbesserung der Qualität. Im Gegensatz hierzu existieren für Verbesserungen einer Software-Architektur jedoch keine allgemeingültigen Vorgehensweisen, welche unabhängig vom Anwendungsfall angewandt werden können. An diesem Punkt setzt die vorliegende Arbeit an.
Bisherige Arbeiten beschäftigen sich einerseits nur mit Teilpunkten des Problems. Anderseits existieren zwar bereits Vorgehensweisen zum Treffen von Architekturentscheidungen, jedoch agieren diese auf einer stark abstrakten Ebene ohne praktische Beispiele. Diese Arbeit stellt eine leichtgewichtige Vorgehensweise zum gezielten Verbessern einer Software-Architektur vor. Die Vorgehensweise basiert auf einem generischen Problemlösungsprozess. Auf dieser Basis ist ein Prozess zum Lösen von Problemen einer Software-Architektur entwickelt worden. Im Fokus der Arbeit stehen zur Eingrenzung des Umfanges architektonische Probleme aufgrund geforderter Variabilität sowie externer Abhängigkeiten.
Die wissenschaftliche Methodik, welcher der Arbeit zugrunde liegt, agiert im Rahmen der Design Science Research (DSR). Über mehrere Iterationen hinweg wurde eine Vorgehensweise entwickelt, welche sich an Softwareentwickler mit zwei bis drei Jahren Erfahrung und Kenntnissen über Grundlage der Softwareentwicklung und Software-Architektur richtet. Fünf Schritte inkl. Verweise auf aussagekräftige Literatur leiten Anwender anschließend durch den Prozess zur gezielten Verbesserung einer Software-Architektur.
Social Network of Business Objects (SoNBO) is a concept for aggregating information distributed in he-terogeneous system landscapes and making it available via a single user interface. The central idea is to understand company information as a network (graph). There is already a SoNBO-Explorer which integrates the information of a customer relationship management system (CRM system). The challenge in configuring such an application is to identify the corporate network and thus find out how the stored data is linked within the company. A tool that can visualize the corporate network is helpful for this. In this thesis a selfdeveloped tool (SoNBO-Graph-App) is presented as a prototype, which realizes this visualization. With this application the configuration of the network in the SoNBO Explorer consisting of the merged data can be supported by carrying out that configuration on a graphical level. The prototype is connected to two different databases of a Customer Relationship Management (CRM) system and allows the aggregation of these data so that it is displayed as a graph in an overview. This gives the user a better insight and understanding of the relationship between the different data. This work is part of the longterm research project SoNBO, whose goal is a concept for the integration of information from different business application systems.
Recently the workflow control as well as compliance analysis of the Enterprise Resource Planning systems are of a high demand. In this direction, this thesis presents the potential of developing a Workflow Management System upon a large Enterprise Resource Planning system by involving business rule extraction, business process discovery, design of the process, integration and compliance analysis of the system. Towards this, usability, limitations and challenges of every applied approach are deeply explained in the case of an existing system named SHD ECORO.