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Predictive Process Monitoring setzt sich als Hilfsmittel zur Unterstützung der betrieblichen Abläufe in Unternehmen immer mehr durch Die meisten heute verfüg-baren Softwareanwendungen erfordern jedoch ein umfangreiches technisches Know-how des Betreibers und sind daher für die meisten realen Szenarien nicht geeignet. Daher wird in dieser Arbeit eine prototypische Implementierung eines Predictive Process Monitoring Dashboards in Form einer Webanwendung vorgestellt. Das System basiert auf dem von Bartmann et al. (2021) vorgestellten PPM-Camunda-Plugin und ermöglicht es dem Benutzer, auf einfache Weise Metriken, Visualisierungen zur Darstellung dieser Metriken und Dashboards, in denen die Visualisierungen angeordnet werden können, zu erstellen. Ein Usability-Test mit Testnutzern mit unterschiedlichen Computerkenntnissen wird durchgeführt, um die Benutzerfreundlichkeit der Anwendung zu bestätigen.
Advanced Auditing of Inconsistencies in Declarative Process Models using Clustering Algorithms
(2021)
Um einen konformen Geschäftsprozess einer Organisation zu haben, ist es unerlässlich, eine konsistente Entscheidungsprozess sicherzustellen. Das Maß für die Überprüfung, ob ein Prozess konsistent ist oder nicht, hängt von den Geschäftsregeln eines Prozesses ab. Wenn der Prozess diesen Geschäftsregeln entspricht, ist der Prozess konform und effizient. Für große Prozesse ist dies eine ziemliche Herausforderung. Eine Inkonsistenz in einem Prozess kann sehr schnell zu einem nicht funktionierenden Prozess führen. Diese Arbeit präsentiert einen neuartigen Auditing-Ansatz für den Umgang mit Inkonsistenzen aus einer Post-Execution-Perspektive. Das Tool identifiziert die Laufzeitinkonsistenzen und visualisiert diese in Heatmaps. Diese Diagramme sollen Modellierern dabei helfen, die problematischsten Einschränkungen zu beobachten und die richtigen Umbauentscheidungen zu treffen. Die mit vielen Variablen unterstützten Modellierer können im Tool so eingestellt werden, dass eine andere Darstellung von Heatmaps angezeigt wird, die dabei hilft, alle Perspektiven des Problems zu erfassen. Die Heatmap sortiert und zeigt die Inkonsistenzmuster zur Laufzeit, sodass der Modellierer entscheiden kann, welche Einschränkungen sehr problematisch sind und eine Neumodellierung angehen sollten. Das Tool kann in angemessener Laufzeit auf reale Datensätze angewendet werden.
Der Industriestandard Decision Model and Notation (DMN) ermöglicht seit 2015 eine neue Art der Formalisierung von Geschäftsregeln. Hier werden Regeln in sogenannten Entscheidungstabellen modelliert, die durch Eingabespalten und Ausgabespalten definiert sind. Zudem sind Entscheidungen in graphartigen Strukturen angeordnet (DRD Ebene), die Abhängigkeiten unter diesen erzeugen. Nun können, mit gegebenen Input, Entscheidungen von geeigneten Systemen angefragt werden. Aktivierte Regeln produzieren dabei einen Output für die zukünftige Verwendung. Jedoch erzeugen Fehler während der Modellierung fehlerhafte Modelle, die sowohl in den Entscheidungstabellen als auch auf der DRD Ebene auftreten können. Nach der Design Science Research Methodology fokus\-siert diese Arbeit eine Implementierung eines Verifikationsprototyps für die Erkennung und Lösung dieser Fehler während der Modellierungsphase. Die vorgestellten Grundlagen liefern die notwendigen theoretischen Grundlagen für die Entwicklung des Tools. Diese Arbeit stellt außerdem die Architektur des Werkzeugs und die implementierten Verifikationsfähigkeiten vor. Abschließend wird der erstellte Prototyp evaluiert.
To construct a business process model manually is a highly complex and error-prone task which takes a lot of time and deep insights into the organizational structure, its operations and business rules. To improve the output of business analysts dealing with this process, different techniques have been introduced by researchers to support them during construction with helpful recommendations. These supporting recommendation systems vary in their way of what to recommend in the first place as well as their calculations taking place under the hood to recommend the most fitting element to the user. After a broad introduction into the field of business process modeling and its basic recommendation structures, this work will take a closer look at diverse proposals and descriptions published in current literature regarding implementation strategies to effectively and efficiently assist modelers during their business process model creation. A critical analysis of presentations in the selected literature will point out strengths and weaknesses of their approaches, studies and descriptions of those. As a result, the final concept matrix in this work will give a precise and helpful overview about the key features and recommendation methods used and implemented in previous research studies to pinpoint an entry into future works without the downsides already spotted by fellow researchers.
Business Process Querying (BPQ) is a discipline in the field of Business Process Man- agement which helps experts to understand existing process models and accelerates the development of new ones. Its queries can fetch and merge these models, answer questions regarding the underlying process, and conduct compliance checking in return. Many languages have been deployed in this discipline but two language types are dominant: Logic-based languages use temporal logic to verify models as finite state machines whereas graph-based languages use pattern matching to retrieve subgraphs of model graphs directly. This thesis aims to map the features of both language types to features of the other to identify strengths and weaknesses. Exemplarily, the features of Computational Tree Logic (CTL) and The Diagramed Modeling Language (DMQL) are mapped to one another. CTL explores the valid state space and thus is better for behavioral querying. Lacking certain structural features and counting mechanisms it is not appropriate to query structural properties. In contrast, DMQL issues structural queries and its patterns can reconstruct any CTL formula. However, they do not always achieve exactly the same semantic: Patterns treat conditional flow as sequential flow by ignoring its conditions. As a result, retrieved mappings are invalid process execution sequences, i.e. false positives, in certain scenarios. DMQL can be used for behavioral querying if these are absent or acceptable. In conclusion, both language types have strengths and are specialized for different BPQ use cases but in certain scenarios graph-based languages can be applied to both. Integrating the evaluation of conditions would remove the need for logic-based languages in BPQ completely.
Das Internet of Things (IoT) ist ein schnell wachsendes, technologisches Konzept, das darauf abzielt, verschiedenste physikalische und virtuelle Objekte in einem globalen Netzwerk zu vereinen um Interaktion und Kommunikation zwischen diesen Objekten zu ermöglichen (Atzori, Iera and Morabito, 2010). Die Einsatzmöglichkeiten dieser Technologie sind vielfältig und könnten Gesellschaft und Wirtschaft in ähnlicher Weise verändern wie die Nutzung des Internets (Chase, 2013). Darüber hinaus nimmt das Internet of Things eine zentrale Rolle in der Realisation von visionären Zukunftskonzepten ein, beispielsweise Smart City oder Smart Healthcare. Zudem verspricht die Anwendung dieser Technologie Möglichkeiten, verschiedene Aspekte der Nachhaltigkeit zu verbessern und zu einem bewussteren, effizienteren und schonenderen Umgang mit natürlichen Ressourcen beizutragen (Maksimovic, 2017). Das Handlungsprinzip der Nachhaltigkeit gewinnt im gesellschaftlichen und akademischen Diskurs zunehmend an Bedeutung und trägt den teils schädlichen Produktions- und Konsummustern des vergangenen Jahrhunderts Rechnung (Mcwilliams et al., 2016). Im Zusammenhang mit Nachhaltigkeit ist die fortschreitende Verbreitung von IoT Technologie allerdings auch mit Risiken verknüpft, die im Rahmen des Vorsorgeprinzips rechtzeitig bedacht werden müssen (Harremoës et al., 2001). Dazu zählen der massive Energie- und Rohstoffbedarf der Produktion und des Betriebs von IoT Objekten, sowie deren Entsorgung (Birkel et al., 2019). Die genauen Zusammenhänge und Auswirkungen von IoT im Bezug auf Nachhaltigkeit sind bisher nur unzureichend erforscht und nehmen keine zentrale Rolle in der Diskussion dieser Technologie ein (Behrendt, 2019). Diese Arbeit hat daher das Ziel, einen umfassenden Überblick der Zusammenhänge zwischen IoT Technologie und Nachhaltigkeitsaspekten zu erarbeiten.
Um dieses Ziel zu verwirklichen, verwendet diese Arbeit die Grounded Theory Methodik in Verbindung mit einer umfassenden Literaturanalyse. Die analysierte Literatur besteht dabei aus Forschungsbeiträgen, die besonders dem Gebiet der Informationstechnik (IT) entstammen. Auf Grundlage dieser Literaturanalyse wurden Aspekte, Lösungsansätze, Effekte und Barrieren im Kontext von IoT und Nachhaltigkeit erarbeitet. Im Laufe der Analyse kristallisierten sich zwei zentrale Sichtweisen auf IoT im Zusammenhang mit Nachhaltigkeit heraus. IoT für Nachhaltigkeit (IoT4Sus) beschreibt dabei den Einsatz und die Nutzung von IoT generierten Informationen, um eine Verbesserung im Hinblick auf verschiedene Nachhaltigkeitsaspekte zu erzielen. Nachhaltigkeit für IoT (Sus4IoT) hingegen fokussiert Nachhaltigkeitsaspekte der eingesetzten Technologie und zeigt Lösungen auf um, mit der Produktion und dem Betrieb verknüpfte, negative Auswirkungen auf Nachhaltigkeit zu verringern. Die erarbeiteten Aspekte und Beziehungen wurden in einem umfangreichen Rahmenwerk, dem CCIS Framework, festgehalten und dargestellt. Dieses Rahmenwerk stellt ein Werkzeug zur Erfassung relevanter Aspekte und Beziehungen in diesem Bereich dar und trägt damit zur Bewusstseinsbildung in diesem Kontext bei. Darüber hinaus empfiehlt das Rahmenwerk ein Handlungsprinzip um die Performance von IoT Systemen im Rahmen der Nachhaltigkeit zu optimieren.
Der zentrale Beitrag dieser Arbeit besteht in der Bereitstellung des CCIS Framework, sowie der darin enthaltenen Informationen hinsichtlich der Aspekte und Beziehungen von IoT und Nachhaltigkeit.
The status of Business Process Management (BPM) recommender systems is not quite clear as research states. The use of recommenders familiarized itself with the world during the rise of technological evolution in the past decade.Ever since then, several BPM recommender systems came about. However, not a lot of research is conducted in this field. It is not well known to what broad are the technologies used and how are they used. Moreover, this master’s thesis aims at surveying the BPM recommender systems existing. Building on this, the recommendations come in different shapes. They can be positionbased where an element is to be placed at an element’s front, back or to autocomplete a missing link. On the other hand, Recommendations can be textual, to fill the labels of the elements. Furthermore, the literature review for BPM recommender systems took place under the guides of a literature review framework. The framework suggests 5stages of consecutive stages for this sake. The first stage is defining a scope for the research. Secondly, conceptualizing the topic by choosing key terms for literature research. After that in the third stage, comes the research stage.As for the fourth stage, it suggests choosing analysis features over which the literature is to be synthesized and compared. Finally, it recommends defining the research agenda to describe the reason for the literature review. By invoking the mentioned methodology, this master’s thesis surveyed 18 BPM recommender systems. It was found as a result of the survey that there
are not many different technologies for implementing the recommenders. It was also found that the majority of the recommenders suggest nodes that are yet to come in the model, which is called forward recommending. Also, one of the results of the survey indicated the scarce use of textual recommendations to BPM labels. Finally, 18 recommenders are considered less than excepted for a developing field therefore as a result, the survey found a shortage in the number of BPM recommender systems. The results indicate several shortages in several aspects in the field of BPM recommender systems. On this basis, this master’s thesis recommends the future work on it the results.
Geschäftsregeln sind zu einem wichtigen Instrument geworden, um die Einhaltung der Vorschriften in ihren Geschäftsprozessen zu gewährleisten. Aber die Sammlung dieser Geschäftsregeln kann verschiedene widersprüchliche Elemente beinhalten. Dies kann zu einer Verletzung der zu erreichenden Compliance führen. Diese widersprüchlichen Elemente sind daher eine Art Inkonsistenzen oder Quasi-Inkonsistenzen in der Geschäftsregelbasis. Ziel dieser Arbeit ist es, zu untersuchen, wie diese Quasi-Inkonsistenzen in Geschäftsregeln erkannt und analysiert werden können. Zu diesem Zweck entwickeln wir eine umfassende Bibliothek, die es ermöglicht, Ergebnisse aus dem wissenschaftlichen Bereich der Inkonsistenzmessung auf Geschäftsregelformalismen anzuwenden, die tatsächlich in der Praxis verwendet werden.
Das Internet der Dinge (IoT) ist ein Netzwerk bestehend aus adressierbaren, physikalischen Objekten, die Sensor-, Kommunikations- und Aktuator-Technologien bereitstellen und mit ihrer Umwelt interagieren (Geschickter 2015). Wie jedes neue Konzept, hat auch IoT Interesse über jeden Anwendungsbereich hinweg, sowohl in Theorie als auch Praxis, geweckt und die verfügbaren Technologien an ihre Grenzen gebracht. Diese Grenzen machen sich insbesondere dann bemerkbar, wenn die Anzahl von Dingen (Things), die über verschiedenste Anwendungsbereiche hinweg verwaltet werden müssen, steigt. Um die neuartigen Anforderungen zu erfüllen, wurde eine Fülle von verschiedenen Systemen entwickelt, die alle ihre eigenen Interpretationen einer IoT Architektur und ihrer jeweiligen Komponenten anwenden. Dies hat dazu geführt, dass IoT aktuell eher ein Intranet der Dinge als ein Internet der Dinge ist (Zorzi et al. 2010). Daher ist es Ziel dieser Arbeit, ein einheitliches Verständnis der Komponenten, die eine IoT Architektur bilden, zu erlangen und generische Spezifikationen in Form eines Ganzheitlichen IoT Architektur Frameworks zur Verfügung zu stellen.
Diese Arbeit verwendet Design Science Research (DSR), um die genannte Architektur auf Basis der einschlägigen Literatur zu entwickeln. Die Entwicklung des Ganzheitlichen IoT Architektur Frameworks umfasst die Nutzung zwei neuer Perspektiven auf IoT Architekturen (IoT Architecture Perspectives), die während der Analyse von IoT Architekturen in der Literatur identifiziert wurden. Die Anwendung dieser neuen Perspektiven führte zur Erkenntnis, dass eine weitere, ebenfalls neuartige, Komponente in der Literatur implizit erwähnt wird. Die Beschreibungen der Komponenten von verschiedenen IoT Architekturen wurden vereinheitlicht und mit der neuen Komponente, dem Thing Management System, in Beziehung gesetzt, um das Ganzheitliche IoT Architektur Framework zu entwickeln. Weiterhin wurde gezeigt, dass die Spezifikationen der Architektur als Vorlage für die Implementation eines Prototypen geeignet ist.
Der Hauptbeitrag dieser Arbeit ist ein vereinheitlichtes Verständnis der einzelnen Komponenten sowie deren Interaktionen einer IoT Architektur.
Das Internet der Dinge – Internet of Things (IoT) – ist kürzlich der entfernten Vision des Ubiquitous Computing entwachsen und findet nunmehr konkret Eingang in Politik und Wirtschaft, welches sich in aufwendigen Förderprogrammen äußert. Unternehmen sehen sich mit dem von Experten vorhergesagten, gravierenden Wandel von Geschäftsmodellen konfrontiert und müssen darauf reagieren, um im Wettbewerb bestehen zu können. Obgleich daher ein Bedarf zur Strategieentwicklung bezüglich der kommenden Veränderungen in Unternehmen besteht, ist das Thema des organisationsbezogenen Wandels in Hinblick auf die neue Technologie in der akademischen Diskussion derzeit noch wenig präsent. Die vorliegende Arbeit erforscht IoT-verknüpften Wandel in Unternehmen, indem sie un- terschiedliche Arten des Wandels identifiziert und klassifiziert. Sie kombiniert zu diesem Zweck den methodischen Ansatz der gegenstandsbezogenen Theoriebildung (Grounded Theory) mit einer Diskussion und Klassifikation von identifizierten Veränderungen vor dem Hintergrund eines strukturierten Literaturüberblicks im Bereich des Wandels in Organisationen. Diesbezüglich erfolgt eine Meta-Analyse von Fallstudien mittels einer qualitativ-explorativen Kodierungs-Methode zur Identifizierung von Kategorien des organisationsbezogenen Wandels, welcher mit der Einführung von IoT in Verbindung steht. Darüber hinaus wird eine Gegenüberstellung der identifizierten Kategorien mit vorherigem technologie-verknüpftem Wandel am Beispiel von Electronic Business (e-business), Enterprise Resource Planning (ERP)-Systemen und Customer Relationship Management (CRM)-Systemen durchgeführt. Den Hauptbeitrag dieser Arbeit stellt die Entwicklung eines umfassenden Modells von organisationsbezogenem Wandel bezüglich IoT dar. Das Modell präsentiert zwei Hauptthemen des Wandels, welche nahe legen, dass persönliche, intelligente Objekte Unternehmen dadurch verändern werden, dass vermehrt personen-gebundene, mobile Geräte zum Einsatz kommen. Objekte schlagen ihren Nutzern Tätigkeiten oder den gesamten Arbeitsablauf vor und versuchen gefährliche Situationen zu vermeiden. Gleichzeitig wird die Verfügbarkeit von Informationen im Unternehmen bis zur ubiquitären Präsenz steigen. Dies wird es letztlich ermöglichen, Informationen bezüglich Objekten und Personen jederzeit und an jedem Ort zu nutzen. Als Nebenergebnis gibt die vorliegende Arbeit einen Überblick über Konzepte der wissenschaftlichen Literatur im Bereich technologie-verknüpften Wandels in Organisationen.