Stephan Haarmann

• Knowledge-intensive business processes are flexible and data-driven. Therefore, traditional process modeling languages do not meet their requirements: These languages focus on highly structured processes in which data plays a minor role. As a result, process-oriented information systems fail to assist knowledge workers on executing their processes. We propose a novel case management approach that combines flexible activity-centric processes with data models, and we provide a joint semantics using colored Petri nets. The approach is suited to model, verify, and enact knowledge-intensive processes and can aid the development of information systems that support knowledge work. Knowledge-intensive processes are human-centered, multi-variant, and data-driven. Typical domains include healthcare, insurances, and law. The processes cannot be fully modeled, since the underlying knowledge is too vast and changes too quickly. Thus, models for knowledge-intensive processes are necessarily underspecified. In fact, a case emerges gradually asKnowledge-intensive business processes are flexible and data-driven. Therefore, traditional process modeling languages do not meet their requirements: These languages focus on highly structured processes in which data plays a minor role. As a result, process-oriented information systems fail to assist knowledge workers on executing their processes. We propose a novel case management approach that combines flexible activity-centric processes with data models, and we provide a joint semantics using colored Petri nets. The approach is suited to model, verify, and enact knowledge-intensive processes and can aid the development of information systems that support knowledge work. Knowledge-intensive processes are human-centered, multi-variant, and data-driven. Typical domains include healthcare, insurances, and law. The processes cannot be fully modeled, since the underlying knowledge is too vast and changes too quickly. Thus, models for knowledge-intensive processes are necessarily underspecified. In fact, a case emerges gradually as knowledge workers make informed decisions. Knowledge work imposes special requirements on modeling and managing respective processes. They include flexibility during design and execution, ad-hoc adaption to unforeseen situations, and the integration of behavior and data. However, the predominantly used process modeling languages (e.g., BPMN) are unsuited for this task. Therefore, novel modeling languages have been proposed. Many of them focus on activities' data requirements and declarative constraints rather than imperative control flow. Fragment-Based Case Management, for example, combines activity-centric imperative process fragments with declarative data requirements. At runtime, fragments can be combined dynamically, and new ones can be added. Yet, no integrated semantics for flexible activity-centric process models and data models exists. In this thesis, Wickr, a novel case modeling approach extending fragment-based Case Management, is presented. It supports batch processing of data, sharing data among cases, and a full-fledged data model with associations and multiplicity constraints. We develop a translational semantics for Wickr targeting (colored) Petri nets. The semantics assert that a case adheres to the constraints in both the process fragments and the data models. Among other things, multiplicity constraints must not be violated. Furthermore, the semantics are extended to multiple cases that operate on shared data. Wickr shows that the data structure may reflect process behavior and vice versa. Based on its semantics, prototypes for executing and verifying case models showcase the feasibility of Wickr. Its applicability to knowledge-intensive and to data-centric processes is evaluated using well-known requirements from related work.…
• Traditionelle Prozessmodellierungssprachen sind auf hoch strukturierte Prozesse ausgelegt, in denen Daten nur eine Nebenrolle spielen. Sie eignen sich daher nicht für wissensintensive Prozesse, die flexibel und datengetrieben sind. Deshalb können prozessorientierte Informationssysteme Fachexperten nicht gänzlich unterstützen. Diese Arbeit beinhaltet eine neue Modellierungssprache, die flexible Prozessmodelle mit Datenmodellen kombiniert. Die Semantik dieser Sprache ist mittels gefärbten Petri-Netzen formal definiert. Wissensintensive Prozesse können so modelliert, verifiziert und ausgeführt werden. Wissensintensive Prozesse sind variantenreich und involvieren Fachexperten, die mit ihren Entscheidungen die Prozessausführung prägen. Typische Anwendungsbereiche sind das Gesundheitswesen, Rechtswesen und Versicherungen. Diese Prozesse können i.d.R. nicht vollständig spezifiziert werden, da das zugrundeliegende Wissen zu umfangreich ist und sich außerdem zu schnell verändert. Die genaue Reihenfolge der Aktivitäten wird erst durch dieTraditionelle Prozessmodellierungssprachen sind auf hoch strukturierte Prozesse ausgelegt, in denen Daten nur eine Nebenrolle spielen. Sie eignen sich daher nicht für wissensintensive Prozesse, die flexibel und datengetrieben sind. Deshalb können prozessorientierte Informationssysteme Fachexperten nicht gänzlich unterstützen. Diese Arbeit beinhaltet eine neue Modellierungssprache, die flexible Prozessmodelle mit Datenmodellen kombiniert. Die Semantik dieser Sprache ist mittels gefärbten Petri-Netzen formal definiert. Wissensintensive Prozesse können so modelliert, verifiziert und ausgeführt werden. Wissensintensive Prozesse sind variantenreich und involvieren Fachexperten, die mit ihren Entscheidungen die Prozessausführung prägen. Typische Anwendungsbereiche sind das Gesundheitswesen, Rechtswesen und Versicherungen. Diese Prozesse können i.d.R. nicht vollständig spezifiziert werden, da das zugrundeliegende Wissen zu umfangreich ist und sich außerdem zu schnell verändert. Die genaue Reihenfolge der Aktivitäten wird erst durch die Fachexperten zur Laufzeit festgelegt. Deshalb erfordern dieser Prozesse Flexibilität sowohl zur Entwurfszeit wie zur Laufzeit, Daten und Verhalten müssen in enger Beziehung betrachtet werden. Zudem muss es möglich sein, den Prozess anzupassen, falls eine unvorhergesehene Situation eintreten. Etablierte Prozessmodellierungssprachen, wie z.B. BPMN, sind daher ungeeignet. Deshalb werden neue Sprachen entwickelt, in denen sich generell zwei Tendenzen beobachten lassen: ein Wechseln von imperativer zu deklarativer Modellierung und eine zunehmende Integration von Daten. Im Fragment-Basierten-Case-Management können imperative Prozessfragmente zur Laufzeit flexibel kombiniert werden, solange spezifizierten Datenanforderungen erfüllt sind. In dieser Arbeit wird Wickr vorgestellt. Dabei handelt es sich um eine Modellierungssprache, die das Fragment-Basierte-Case-Management erweitert. Wickr kombiniert Prozessfragmente mit einem Datenmodell inklusive Assoziationen und zwei Arten an Multiplizitätseinschränkungen: Die erste Art muss immer gelten, wohingegen die zweite nur am Ende eines Falls gelten muss. Zusätzlich unterstützt Wickr Stapelverarbeitung und Datenaustausch zwischen Fällen. Des Weiteren entwickeln wir eine translationale Semantik, die Wickr in gefärbte Petri-Netze übersetzt. Die Semantik berücksichtigt sowohl die Vorgaben des Prozessmodells wie auch die des Datenmodells. Die Semantik eignet sich nicht nur für die Beschreibung eines einzelnen Falls, sondern kann auch mehrere untereinander in Beziehung stehende Fälle abdecken. Durch Prototypen wird die Umsetzbarkeit von Wickr demonstriert und mittels bekannten Anforderungslisten die Einsatzmöglichkeit für wissensintensive und datengetriebene Prozesse evaluiert.…