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Das Ziel dieser Arbeit ist es, zu bestimmen, ob neuronale Netze (insbesondere LSTM) zur Prozessvorhersage eingesetzt werden können. Dabei soll eine möglichst genaue Vorhersage zu dem Nachfolger eines Events getroffen werden.
Dazu wurde Python mit dem Framework TensorFlow genutzt, um ein rekurrentes neuronales Netz zu erstellen. Dabei werden zwei Netze erstellt, wobei das eine für das Training und das andere für die Vorhersage genutzt wird.
Die verwendeten Datensätze bestehen aus mehreren Prozessen mit jeweils mehreren Events. Mit diesen Prozessen wird das Netz trainiert und die Parameter nach dem Training gespeichert. Das Netz zur Vorhersage nutzt dann dieselben Parameter, um Vorhersagen zu Events zu treffen.
Das neuronale Netz ist in der Lage, nachfolgende Events eindeutig vorherzusagen. Auch Verzweigungen können vorhergesagt werden.
In der weiteren Entwicklung ist eine Einbindung in andere Programme möglich. Dabei ist es empfehlenswert, auf eine eindeutige Benennung der Events zu achten oder eine geeignete Umbenennung durchzuführen.
Social Network of Business Objects (SoNBO) ist ein Konzept, um im Unternehmen in heterogenen Systemlandschaften verteilte Informationen zu aggregieren und gesammelt auf einer Benutzeroberfläche zur Verfügung zu stellen. Die zentrale Idee ist dabei, die Unternehmensinformationen als Netzwerk (auch: Graph) zu verstehen. Es gibt bereits einen SoNBO-Explorer, der die Informationen eines Customer Relationship Management-Systems (CRM-System) integriert. Die Herausforderung bei der Konfiguration einer solchen Anwendung besteht darin, das Unternehmensnetzwerk zu identifizieren, und auf diese Weise heraus zu finden, wie die gespeicherten Daten im Unternehmen verknüpft sind. Dafür ist ein Tool hilfreich, das das Unternehmensnetzwerk visualisieren kann. In dieser Arbeit wird ein selbstentwickeltes Tool (SoNBO-Graph-App) als Prototyp vorgestellt, das diese Visualisierung ermöglicht. Mit dieser Anwendung kann die Konfiguration des Netzwerks im SoNBO-Explorer bestehend aus den zusammengeführten Daten unterstützt werden, indem diese Konfiguration auf graphischer Ebene durchgeführt wird. Der Prototyp ist an zwei verschiedenen Datenbanken eines Customer Relationship Management (CRM) Systems angebunden und ermöglicht die Aggregation dieser Daten, sodass sie in einer Übersicht zusammenhängend als Graph dargestellt werden. Dadurch erhält der Anwender einen besseren Überblick und ein Verständnis über den Zusammenhang der unterschiedlichen Daten. Diese Arbeit ist Teil des Langzeitforschungsprojekts SoNBO, dessen Ziel ein Konzept zur Integration von Informationen verschiedener geschäftlicher Anwendungssysteme ist.