TY - BOOK A1 - Meyer, Andreas A1 - Pufahl, Luise A1 - Fahland, Dirk A1 - Weske, Mathias T1 - Modeling and enacting complex data dependencies in business processes N2 - Enacting business processes in process engines requires the coverage of control flow, resource assignments, and process data. While the first two aspects are well supported in current process engines, data dependencies need to be added and maintained manually by a process engineer. Thus, this task is error-prone and time-consuming. In this report, we address the problem of modeling processes with complex data dependencies, e.g., m:n relationships, and their automatic enactment from process models. First, we extend BPMN data objects with few annotations to allow data dependency handling as well as data instance differentiation. Second, we introduce a pattern-based approach to derive SQL queries from process models utilizing the above mentioned extensions. Therewith, we allow automatic enactment of data-aware BPMN process models. We implemented our approach for the Activiti process engine to show applicability. N2 - Die Ausführung von Geschäftsprozessen in Process Engines benötigt Informationen über den Kontrollfluss, die Rollenzuordnungen und die Datenabhängigkeiten. Während die ersten beiden Aspekte bereits automatisiert von Process Engines unterstützt werden, müssen die Datenabhängigkeiten durch einen Prozessingenieur manuell hinzugefügt und gewartet werden. Allerdings ist diese Aufgabe sehr fehleranfällig und zeitintensiv. In diesem Report zeigen wir wie Prozesse mit komplexen Datenabhängigkeiten, z.B. m:n Beziehungen, modelliert und automatisiert ausgeführt werden können. Dazu erweitern wir zuerst BPMN Datenobjekte mit wenigen Annotationen, um das Handling von Datenabhängikeiten sowie die Differenzierung von Datenobjektinstanzen zu ermöglichen. Danach beschreiben wir einen Pattern-basierten Ansatz, um SQL-Queries, unter Nutzung der oben erwähnten Erweiterungen, aus Prozessmodellen abzuleiten. Damit erlauben wir die automatisierte Ausführung von Daten-orientierten BPMN Prozessmodellen. Um die Anwendbarkeit unseres Ansatzen zu demonstieren, implementierten wir ihn für die Process Engine Activiti. T3 - Technische Berichte des Hasso-Plattner-Instituts für Digital Engineering an der Universität Potsdam - 74 KW - Prozessmodellierung KW - Datenmodellierung KW - Prozessausführung KW - BPMN KW - SQL KW - Process Modeling KW - Data Modeling KW - Process Enactment KW - BPMN KW - SQL Y1 - 2013 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:kobv:517-opus-65103 SN - 978-3-86956-245-2 PB - Universitätsverlag Potsdam CY - Potsdam ER - TY - BOOK A1 - Meyer, Andreas A1 - Weske, Mathias T1 - Weak conformance between process models and synchronized object life cycles N2 - Process models specify behavioral execution constraints between activities as well as between activities and data objects. A data object is characterized by its states and state transitions represented as object life cycle. For process execution, all behavioral execution constraints must be correct. Correctness can be verified via soundness checking which currently only considers control flow information. For data correctness, conformance between a process model and its object life cycles is checked. Current approaches abstract from dependencies between multiple data objects and require fully specified process models although, in real-world process repositories, often underspecified models are found. Coping with these issues, we introduce the concept of synchronized object life cycles and we define a mapping of data constraints of a process model to Petri nets extending an existing mapping. Further, we apply the notion of weak conformance to process models to tell whether each time an activity needs to access a data object in a particular state, it is guaranteed that the data object is in or can reach the expected state. Then, we introduce an algorithm for an integrated verification of control flow correctness and weak data conformance using soundness checking. N2 - Prozessmodelle spezifizieren die Verhaltensabhängigkeiten bezüglich der Ausführung sowohl zwischen Aktivitäten als auch zwischen Aktivitäten und Datenobjekten. Ein Datenobjekt wird über seine Zustände und Zustandsübergänge charakterisiert, welche in einem Objektlebenszyklus abgebildet werden. Für eine fehlerfreie Prozessausführung müssen alle Verhaltensabhängigkeiten korrekt modelliert werden. Eine Standardtechnik zur Korrektheitsüberprüfung ist das Überprüfen auf Soundness. Aktuelle Ansätze berücksichtigen allerdings nur den Kontrollfluss. Datenkorrektheit wird dagegen mittels Conformance zwischen einem Prozessmodel und den verwendeten Objektlebenszyklen überprüft, indem die Existenz eines Zustandsüberganges im Prozessmodell auch im Objektlebenszyklus möglich sein muss. Allerdings abstrahieren aktuelle Ansätze von Abhängigkeiten zwischen mehreren Datenobjekten und erfordern eine vollständige Prozessmodellspezifikation, d.h. das Überspringen oder Zusammenfassen von Zuständen beziehungsweise das Auslagern von Zustandsüberhängen in andere Prozessmodelle ist zum Beispiel nicht vorgesehen. In Prozessmodellsammlungen aus der Praxis sind allerdings oft solche unterspezifizierten Prozessmodelle vorhanden. In diesem Report adressieren wir diese Problemstellungen. Dazu führen wir das Konzept der synchronisierten Objektlebenszyklen ein, erweitern ein Mapping von Prozessmodellen zu Petri Netzen um Datenabhängigkeiten und wenden das Konzept der Weak Conformance auf Prozessmodelle an, um zu entscheiden ob immer wenn eine Aktivität auf ein Datenobjekt zugreift dieses auch im richtigen Zustand vorliegt. Dazu kann das Datenobjekt bereits in diesem Zustand sein oder aber diesen über eine beliebige Anzahl von Zustandsübergängen erreichen. Basierend auf diesen Konzepten führen wir auch einen Algorithmus ein, welcher ein integriertes Überprüfen von Kontrollfluss- und Datenflusskorrektheit unter Nutzung von Soundness-Überprüfungen ermöglicht. T3 - Technische Berichte des Hasso-Plattner-Instituts für Digital Engineering an der Universität Potsdam - 91 KW - business process management KW - data flow correctness KW - object life cycle synchronization KW - Petri net mapping KW - conformance checking KW - Geschäftsprozessmanagement KW - Datenflusskorrektheit KW - Objektlebenszyklus-Synchronisation KW - Petri net Mapping KW - Conformance Überprüfung Y1 - 2014 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:kobv:517-opus-71722 SN - 978-3-86956-303-9 SN - 1613-5652 SN - 2191-1665 IS - 91 PB - Universitätsverlag Potsdam CY - Potsdam ER -