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 - TY - THES A1 - Meyer, Andreas T1 - Data perspective in business process management T1 - Daten im Geschäftsprozessmanagement BT - the role of data for process modeling, analysis, and execution BT - ihre Rolle für Prozessmodellierung, -analyse und -ausführung N2 - Geschäftsprozessmanagement ist ein strukturierter Ansatz zur Modellierung, Analyse, Steuerung und Ausführung von Geschäftsprozessen, um Geschäftsziele zu erreichen. Es stützt sich dabei auf konzeptionelle Modelle, von denen Prozessmodelle am weitesten verbreitet sind. Prozessmodelle beschreiben wer welche Aufgabe auszuführen hat, um das Geschäftsziel zu erreichen, und welche Informationen dafür benötigt werden. Damit beinhalten Prozessmodelle Informationen über den Kontrollfluss, die Zuweisung von Verantwortlichkeiten, den Datenfluss und Informationssysteme. Die Automatisierung von Geschäftsprozessen erhöht die Effizienz der Arbeitserledigung und wird durch Process Engines unterstützt. Dafür werden jedoch Informationen über den Kontrollfluss, die Zuweisung von Verantwortlichkeiten für Aufgaben und den Datenfluss benötigt. Während aktuelle Process Engines die ersten beiden Informationen weitgehend automatisiert verarbeiten können, müssen Daten manuell implementiert und gewartet werden. Dem entgegen verspricht ein modell-getriebenes Behandeln von Daten eine vereinfachte Implementation in der Process Engine und verringert gleichzeitig die Fehleranfälligkeit dank einer graphischen Visualisierung und reduziert den Entwicklungsaufwand durch Codegenerierung. Die vorliegende Dissertation beschäftigt sich mit der Modellierung, der Analyse und der Ausführung von Daten in Geschäftsprozessen. Als formale Basis für die Prozessausführung wird ein konzeptuelles Framework für die Integration von Prozessen und Daten eingeführt. Dieses Framework wird durch operationelle Semantik ergänzt, die mittels einem um Daten erweiterten Petrinetz-Mapping vorgestellt wird. Die modellgetriebene Ausführung von Daten muss komplexe Datenabhängigkeiten, Prozessdaten und den Datenaustausch berücksichtigen. Letzterer tritt bei der Kommunikation zwischen mehreren Prozessteilnehmern auf. Diese Arbeit nutzt Konzepte aus dem Bereich der Datenbanken und überführt diese ins Geschäftsprozessmanagement, um Datenoperationen zu unterscheiden, um Abhängigkeiten zwischen Datenobjekten des gleichen und verschiedenen Typs zu spezifizieren, um modellierte Datenknoten sowie empfangene Nachrichten zur richtigen laufenden Prozessinstanz zu korrelieren und um Nachrichten für die Prozessübergreifende Kommunikation zu generieren. Der entsprechende Ansatz ist nicht auf eine bestimmte Prozessbeschreibungssprache begrenzt und wurde prototypisch implementiert. Die Automatisierung der Datenbehandlung in Geschäftsprozessen erfordert entsprechend annotierte und korrekte Prozessmodelle. Als Unterstützung zur Datenannotierung führt diese Arbeit einen Algorithmus ein, welcher Informationen über Datenknoten, deren Zustände und Datenabhängigkeiten aus Kontrollflussinformationen extrahiert und die Prozessmodelle entsprechend annotiert. Allerdings können gewöhnlich nicht alle erforderlichen Informationen aus Kontrollflussinformationen extrahiert werden, da detaillierte Angaben über mögliche Datenmanipulationen fehlen. Deshalb sind weitere Prozessmodellverfeinerungen notwendig. Basierend auf einer Menge von Objektlebenszyklen kann ein Prozessmodell derart verfeinert werden, dass die in den Objektlebenszyklen spezifizierten Datenmanipulationen automatisiert in ein Prozessmodell überführt werden können. Prozessmodelle stellen eine Abstraktion dar. Somit fokussieren sie auf verschiedene Teilbereiche und stellen diese im Detail dar. Solche Detailbereiche sind beispielsweise die Kontrollflusssicht und die Datenflusssicht, welche oft durch Aktivitäts-zentrierte beziehungsweise Objekt-zentrierte Prozessmodelle abgebildet werden. In der vorliegenden Arbeit werden Algorithmen zur Transformation zwischen diesen Sichten beschrieben. Zur Sicherstellung der Modellkorrektheit wird das Konzept der „weak conformance“ zur Überprüfung der Konsistenz zwischen Objektlebenszyklen und dem Prozessmodell eingeführt. Dabei darf das Prozessmodell nur Datenmanipulationen enthalten, die auch in einem Objektlebenszyklus spezifiziert sind. Die Korrektheit wird mittels Soundness-Überprüfung einer hybriden Darstellung ermittelt, so dass Kontrollfluss- und Datenkorrektheit integriert überprüft werden. Um eine korrekte Ausführung des Prozessmodells zu gewährleisten, müssen gefundene Inkonsistenzen korrigiert werden. Dafür werden für jede Inkonsistenz alternative Vorschläge zur Modelladaption identifiziert und vorgeschlagen. Zusammengefasst, unter Einsatz der Ergebnisse dieser Dissertation können Geschäftsprozesse modellgetrieben ausgeführt werden unter Berücksichtigung sowohl von Daten als auch den zuvor bereits unterstützten Perspektiven bezüglich Kontrollfluss und Verantwortlichkeiten. Dabei wird die Modellerstellung teilweise mit automatisierten Algorithmen unterstützt und die Modellkonsistenz durch Datenkorrektheitsüberprüfungen gewährleistet. N2 - Business process management (BPM) is a systematic and structured approach to model, analyze, control, and execute business operations also referred to as business processes that get carried out to achieve business goals. Central to BPM are conceptual models. Most prominently, process models describe which tasks are to be executed by whom utilizing which information to reach a business goal. Process models generally cover the perspectives of control flow, resource, data flow, and information systems. Execution of business processes leads to the work actually being carried out. Automating them increases the efficiency and is usually supported by process engines. This, though, requires the coverage of control flow, resource assignments, and process data. While the first two perspectives are well supported in current process engines, data handling needs to be implemented and maintained manually. However, model-driven data handling promises to ease implementation, reduces the error-proneness through graphical visualization, and reduces development efforts through code generation. This thesis addresses the modeling, analysis, and execution of data in business processes and presents a novel approach to execute data-annotated process models entirely model-driven. As a first step and formal grounding for the process execution, a conceptual framework for the integration of processes and data is introduced. This framework is complemented by operational semantics through a Petri net mapping extended with data considerations. Model-driven data execution comprises the handling of complex data dependencies, process data, and data exchange in case of communication between multiple process participants. This thesis introduces concepts from the database domain into BPM to enable the distinction of data operations, to specify relations between data objects of the same as well as of different types, to correlate modeled data nodes as well as received messages to the correct run-time process instances, and to generate messages for inter-process communication. The underlying approach, which is not limited to a particular process description language, has been implemented as proof-of-concept. Automation of data handling in business processes requires data-annotated and correct process models. Targeting the former, algorithms are introduced to extract information about data nodes, their states, and data dependencies from control information and to annotate the process model accordingly. Usually, not all required information can be extracted from control flow information, since some data manipulations are not specified. This requires further refinement of the process model. Given a set of object life cycles specifying allowed data manipulations, automated refinement of the process model towards containment of all data manipulations is enabled. Process models are an abstraction focusing on specific aspects in detail, e.g., the control flow and the data flow views are often represented through activity-centric and object-centric process models. This thesis introduces algorithms for roundtrip transformations enabling the stakeholder to add information to the process model in the view being most appropriate. Targeting process model correctness, this thesis introduces the notion of weak conformance that checks for consistency between given object life cycles and the process model such that the process model may only utilize data manipulations specified directly or indirectly in an object life cycle. The notion is computed via soundness checking of a hybrid representation integrating control flow and data flow correctness checking. Making a process model executable, identified violations must be corrected. Therefore, an approach is proposed that identifies for each violation multiple, alternative changes to the process model or the object life cycles. Utilizing the results of this thesis, business processes can be executed entirely model-driven from the data perspective in addition to the control flow and resource perspectives already supported before. Thereby, the model creation is supported by algorithms partly automating the creation process while model consistency is ensured by data correctness checks. KW - business process management KW - process automation KW - model-driven KW - data KW - data objects KW - model transformation KW - data correctness checking KW - process refinement KW - data extraction KW - data states KW - formal framework KW - process and data integration KW - Geschäftsprozessmanagement KW - Prozessautomatisierung KW - Modellgetrieben KW - Daten KW - Datenobjekte KW - Modelltransformation KW - Datenkorrektheit KW - Prozessverfeinerung KW - Datenextraktion KW - Datenzustände KW - formales Framework KW - Prozess- und Datenintegration Y1 - 2015 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:kobv:517-opus4-84806 ER - TY - THES A1 - Mandal, Sankalita T1 - Event handling in business processes T1 - Ereignisbehandlung in Geschäftsprozessen BT - flexible event subscription for business process enactment BT - flexibles Ereignisabonnement für die Durchführung von Geschäftsprozessen N2 - Business process management (BPM) deals with modeling, executing, monitoring, analyzing, and improving business processes. During execution, the process communicates with its environment to get relevant contextual information represented as events. Recent development of big data and the Internet of Things (IoT) enables sources like smart devices and sensors to generate tons of events which can be filtered, grouped, and composed to trigger and drive business processes. The industry standard Business Process Model and Notation (BPMN) provides several event constructs to capture the interaction possibilities between a process and its environment, e.g., to instantiate a process, to abort an ongoing activity in an exceptional situation, to take decisions based on the information carried by the events, as well as to choose among the alternative paths for further process execution. The specifications of such interactions are termed as event handling. However, in a distributed setup, the event sources are most often unaware of the status of process execution and therefore, an event is produced irrespective of the process being ready to consume it. BPMN semantics does not support such scenarios and thus increases the chance of processes getting delayed or getting in a deadlock by missing out on event occurrences which might still be relevant. The work in this thesis reviews the challenges and shortcomings of integrating real-world events into business processes, especially the subscription management. The basic integration is achieved with an architecture consisting of a process modeler, a process engine, and an event processing platform. Further, points of subscription and unsubscription along the process execution timeline are defined for different BPMN event constructs. Semantic and temporal dependencies among event subscription, event occurrence, event consumption and event unsubscription are considered. To this end, an event buffer with policies for updating the buffer, retrieving the most suitable event for the current process instance, and reusing the event has been discussed that supports issuing of early subscription. The Petri net mapping of the event handling model provides our approach with a translation of semantics from a business process perspective. Two applications based on this formal foundation are presented to support the significance of different event handling configurations on correct process execution and reachability of a process path. Prototype implementations of the approaches show that realizing flexible event handling is feasible with minor extensions of off-the-shelf process engines and event platforms. N2 - Das Prozessmanagement befasst sich mit der Modellierung, Ausführung, Überwachung, Analyse und Verbesserung von Geschäftsprozessen. Während seiner Ausführung kommuniziert der Prozess mit seiner Umgebung, um relevante Kontextinformationen in Form von Ereignissen zu erhalten. Der jüngste Fortschritt im Bereich Big Data und dem Internet der Dinge ermöglicht Smart Devices und Sensoren eine Vielzahl von Ereignissen zu generieren, welche gefiltert, gruppiert und kombiniert werden können, um Geschäftsprozesse zu triggern und vor anzutreiben. Der Industriestandard Business Process Model and Notation (BPMN) stellt mehrere Ereigniskonstrukte bereit, um die Interaktionsmöglichkeiten eines Prozesses mit seiner Umgebung zu erfassen. Beispielsweise können Prozesse durch Ereignisse gestartet, laufende Aktivitäten in Ausnahmefällen abgebrochen, Entscheidungen auf Basis der Ereignisinformationen getroffen, und alternative Ausführungspfade gewählt werden. Die Spezifikation solcher Interaktionen wird als Event Handling bezeichnet. Allerdings sind sich insbesondere in verteilten Systemen die Ereignisquellen des Zustands des Prozesses unbewusst. Daher werden Ereignisse unabhängig davon produziert, ob der Prozess bereit ist sie zu konsumieren. Die BPMN-Semantik sieht solche Situationen jedoch nicht vor, sodass die Möglichkeit besteht, dass das Auftreten von relevanten Ereignissen versäumt wird. Dies kann zu Verzögerungen oder gar Deadlocks in der Prozessauführung führen. Die vorliegende Dissertation untersucht die Mängel und Herausforderungen der Integration von Ereignissen und Geschäftsprozessen, insbesondere in Bezug auf das Subscription Management. Die grundlegende Integration wird durch eine Architektur erreicht, die aus einer Prozessmodellierungskomponente, einer Ausführungskomponente und einer Ereignisverarbeitungskomponente besteht. Ferner werden Points of Subscription and Unsubscription für verschiedene BPMN-Ereigniskonstrukte entlang der Zeitachse der Prozessausführung definiert. Semantische und temporale Abhängigkeiten zwischen der Subscription, dem Auftreten, dem Konsumieren und der Unsubscription eines Ereignisses werden betrachtet. In dieser Hinsicht wird ein Event Bufferdiskutiert, welcher mit Strategien zum Update des Puffers, zum Abruf der geeigneten Ereignisse für den laufenden Prozess, sowie zur Wiederverwendung von Ereignissen ausgestattet ist. Die Abbildung des Event Handling Modells in ein Petri-Netz versieht den beschriebenen Ansatz mit einer eindeutigen Semantik. Basierend auf diesem Formalismus werden zwei Anwendungen demonstriert, die die Relevanz verschiedener Konfigurationen des Event Handlings für eine korrekte Prozessausführung aufzeigen. Eine prototypische Implementierung des Ansatzes beweist dessen Umsetzbarkeit durch geringe Erweiterungen bestehender Software zur Prozessausführung und Ereignisverarbeitung. KW - business process managament KW - complex event processing KW - BPMN KW - event subscription KW - Geschäftsprozessmanagement KW - komplexe Ereignisverarbeitung KW - BPMN KW - Ereignisabonnement Y1 - 2019 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:kobv:517-opus4-441700 ER - TY - THES A1 - Ladleif, Jan T1 - Enforceability aspects of smart contracts on blockchain networks T1 - Aspekte der Durchsetzung von Smart Contracts in Blockchain-Netzwerken N2 - Smart contracts promise to reform the legal domain by automating clerical and procedural work, and minimizing the risk of fraud and manipulation. Their core idea is to draft contract documents in a way which allows machines to process them, to grasp the operational and non-operational parts of the underlying legal agreements, and to use tamper-proof code execution alongside established judicial systems to enforce their terms. The implementation of smart contracts has been largely limited by the lack of an adequate technological foundation which does not place an undue amount of trust in any contract party or external entity. Only recently did the emergence of Decentralized Applications (DApps) change this: Stored and executed via transactions on novel distributed ledger and blockchain networks, powered by complex integrity and consensus protocols, DApps grant secure computation and immutable data storage while at the same time eliminating virtually all assumptions of trust. However, research on how to effectively capture, deploy, and most of all enforce smart contracts with DApps in mind is still in its infancy. Starting from the initial expression of a smart contract's intent and logic, to the operation of concrete instances in practical environments, to the limits of automatic enforcement---many challenges remain to be solved before a widespread use and acceptance of smart contracts can be achieved. This thesis proposes a model-driven smart contract management approach to tackle some of these issues. A metamodel and semantics of smart contracts are presented, containing concepts such as legal relations, autonomous and non-autonomous actions, and their interplay. Guided by the metamodel, the notion and a system architecture of a Smart Contract Management System (SCMS) is introduced, which facilitates smart contracts in all phases of their lifecycle. Relying on DApps in heterogeneous multi-chain environments, the SCMS approach is evaluated by a proof-of-concept implementation showing both its feasibility and its limitations. Further, two specific enforceability issues are explored in detail: The performance of fully autonomous tamper-proof behavior with external off-chain dependencies and the evaluation of temporal constraints within DApps, both of which are essential for smart contracts but challenging to support in the restricted transaction-driven and closed environment of blockchain networks. Various strategies of implementing or emulating these capabilities, which are ultimately applicable to all kinds of DApp projects independent of smart contracts, are presented and evaluated. N2 - Teilweise automatisierte und autonom ausgeführte Verträge, sogenannte Smart Contracts, versprechen eine fundamentale Reform des Rechtswesens. Sie minimieren repetitive Büroarbeit sowie Betrugs- und Manipulationspotentiale. Verträge müssen dafür in einer Form verfasst werden, die es Computern erlaubt, die operativen und nichtoperativen Vertragsbestandteile zu lesen und zu verarbeiten. Durch die Nutzung fälschungssicherer Ausführungsumgebungen zusammen mit der bestehenden Rechtsordnung können sie dann durchgesetzt werden. Eine solche Ausführungsumgebung muss sicherstellen, dass ein Smart Contract von keinem Vertragspartner oder Dritten kontrolliert werden kann. Erst in letzter Zeit setzt die aufkommende Blockchain-Technologie hier neue Impulse: Dezentralisierte Anwendungen, sogenannte DApps, deren Quelltext und Zustand auf einer Blockchain gespeichert sind, stellen eine Umgebung bereit, in der Daten und Berechnungen verfälschungssicher gehalten und ausgeführt werden können. Dabei muss kein Vertrauen in eine bestimmte Person oder Instanz aufgebracht werden. Wie genau Smart Contracts effektiv mit DApps erfasst, eingesetzt, und vor allem durchgesetzt werden können ist jedoch noch offen. Von der initialen Erfassung des Vertrags als Smart Contract, über die Verwaltung in praktischen Szenarien, bis hin zu den Grenzen der Automatisierung: Viele Herausforderungen müssen gelöst werden, bevor eine breite Nutzung von Smart Contracts erreicht werden kann. In dieser Arbeit wird ein modellgetriebener Ansatz vorgeschlagen, um Smart Contracts zu verwalten und auszuführen. Es werden ein Metamodell und Semantik präsentiert, welche Konzepte wie rechtliche Beziehungen und autonome und nichtautonome Aktionen sowie deren Zusammenspiel formalisieren. Auf Basis des Metamodells wird eine generische Softwarearchitekture eines Smart Contract Management System (SCMS) aufgebaut, welches alle Phasen im Lebenszyklus eines Smart Contracts unterstützt. Ein besonderes Augenmerk liegt hierbei auf der Ausführungsebene, in der Umgebungen mit mehreren heterogenen Blockchain-Netzwerken zur selben Zeit beachtet werden. Eine prototypische Implementierung zeigt die Realisierbarkeit wichtiger Aspekte des Vorschlags. Desweiteren werden zwei Aspekte im Detail betrachtet, die aufgrund der beschränkten und auf Transaktionen basierenden Ausführungsumgebung der DApps besonders herausfordernd sind: Die Unterstützung vollständig autonomer und fälschungssicherer Logik unter Einbeziehung außerhalb der Blockchain gehaltener Daten, sowie die Auswertung zeitlicher Fristen. Es werden verschiedene Lösungsstrategien, welche auch in anderen Szenarien genutzt werden können, eingeführt und evaluiert. KW - enforceability KW - smart contracts KW - blockchain KW - business process management KW - decentralized applications KW - Blockchain KW - Geschäftsprozessmanagement KW - Dezentrale Applikationen KW - Durchsetzbarkeit KW - Smart Contracts Y1 - 2021 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:kobv:517-opus4-519088 ER - TY - THES A1 - Haarmann, Stephan T1 - WICKR: A Joint Semantics for Flexible Processes and Data N2 - 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 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. N2 - 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 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. T2 - Wickr: Eine gemeinsame Semantik für flexible Prozesse und Daten KW - Case Management KW - Business Process Management KW - Process Modeling KW - Data Modeling KW - Execution Semantics KW - Geschäftsprozessmanagement KW - Fallmanagement KW - Datenmodellierung KW - Ausführungssemantiken KW - Prozessmodellierung Y1 - 2022 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:kobv:517-opus4-546137 ER - TY - THES A1 - Eid-Sabbagh, Rami-Habib T1 - Business process architectures BT - concepts, formalism, and analysis N2 - Business Process Management has become an integral part of modern organizations in the private and public sector for improving their operations. In the course of Business Process Management efforts, companies and organizations assemble large process model repositories with many hundreds and thousands of business process models bearing a large amount of information. With the advent of large business process model collections, new challenges arise as structuring and managing a large amount of process models, their maintenance, and their quality assurance. This is covered by business process architectures that have been introduced for organizing and structuring business process model collections. A variety of business process architecture approaches have been proposed that align business processes along aspects of interest, e. g., goals, functions, or objects. They provide a high level categorization of single processes ignoring their interdependencies, thus hiding valuable information. The production of goods or the delivery of services are often realized by a complex system of interdependent business processes. Hence, taking a holistic view at business processes interdependencies becomes a major necessity to organize, analyze, and assess the impact of their re-/design. Visualizing business processes interdependencies reveals hidden and implicit information from a process model collection. In this thesis, we present a novel Business Process Architecture approach for representing and analyzing business process interdependencies on an abstract level. We propose a formal definition of our Business Process Architecture approach, design correctness criteria, and develop analysis techniques for assessing their quality. We describe a methodology for applying our Business Process Architecture approach top-down and bottom-up. This includes techniques for Business Process Architecture extraction from, and decomposition to process models while considering consistency issues between business process architecture and process model level. Using our extraction algorithm, we present a novel technique to identify and visualize data interdependencies in Business Process Data Architectures. Our Business Process Architecture approach provides business process experts,managers, and other users of a process model collection with an overview that allows reasoning about a large set of process models, understanding, and analyzing their interdependencies in a facilitated way. In this regard we evaluated our Business Process Architecture approach in an experiment and provide implementations of selected techniques. N2 - Geschäftsprozessmanagement nimmt heutzutage eine zentrale Rolle zur Verbesserung von Geschäftsabläufen in Organisationen des öffentlichen und privaten Sektors ein. Im Laufe von Geschäftsprozessmanagementprojekten entstehen große Prozessmodellsammlungen mit hunderten und tausenden Prozessmodellen, die vielfältige Informationen enthalten. Mit der Entstehung großer Prozessmodellsammlungen, entstehen neue Herausforderungen. Diese beinhalten die Strukturierung und Organisation vieler Prozessmodelle, ihre Pflege und Aktualisierung, sowie ihre Qualitätssicherung. Mit diesen Herausforderungen befassen sich Geschäftsprozessarchitekturen. Viele der aktuellen Geschäftsprozessarchitekturen ordnen Geschäftsprozesse nach bestimmen Aspekten von Interesse, zum Beispiel, nach Zielen, Funktionen, oder Geschäftsobjekten. Diese Herangehensweisen bieten eine sehr abstrakte Kategorisierung von einzelnen Geschäftsprozessen, wobei sie wichtige Abhängigkeiten zwischen Prozessen ignorieren und so wertvolle Informationen verbergen. Die Produktion von Waren und das Anbieten von Dienstleistungen bilden ein komplexes System untereinander abhängiger Geschäftsprozesse. Diesbezüglich ist es unabdingbar eine ganzheitliche Sicht auf Geschäftsprozesse und ihre Abhängigkeiten zu schaffen, um die Geschäftsprozesse zu organisieren, zu analysieren und zu optimieren. Die Darstellung von Geschäftsprozessabhängigkeiten zeigt versteckte und implizite Informationen auf, die bisher in Geschäftsprozesssammlungen verborgen blieben. In dieser Arbeit stellen wir eine Geschäftsprozessarchitekturmethodik vor, die es erlaubt Geschäftsprozessabhänigigkeiten auf einer abstrakten Ebene darzustellen und zu analysieren. Wir führen eine formale Definition unserer Geschäftsprozessarchitektur und entsprechende Korrektheitskriterien ein. Darauf aufbauend stellen wir Analysetechniken für unsere Geschäftsprozessarchitektur vor. In einem Anwendungsrahmenwerk eläutern wir die top-down und bottomup Anwendung unserer Geschäftsprozessarchitekturmethodik. Dies beinhaltet die Beschreibung von Algorithmen zur Extraktion von Geschäftsprozessarchitekturen und zur Generierung von Prozessmodellen aus Geschäftsprozessarchitekturen, die die Konsistenz zwischen den Elementen auf Prozessmodellebene und Geschäftsprozessarchitekturebene gewährleisten. Aufbauend auf dem Extraktionsalgorithmus, stellen wir eine neue Technik zur Identifizierung, Extraktion, und Visualisierung von versteckten Datenabhängigkeiten zwischen Prozessmodellen in Geschäftsprozessdatenarchitekturen vor. Unsere Arbeit stellt Geschäftsprozessexperten, Manager, und Nutzern einer Geschäftsprozessmodellsammlung eine Methodik zur Verfügung, die es ihnen ermöglicht und vereinfacht, eine Übersicht über Prozesse und ihren Abhängigkeiten zu erstellen, diese zu verstehen und zu analysieren. Diesbezüglich haben wir unsere Geschäftsprozessarchitekturmethodik in einem empirischen Experiment auf ihre Anwendbarkeit und Effektivität untersucht und zur weiteren Evaluierung ausgewählte Algorithmen implementiert. KW - business process architecture KW - bpm KW - formalism KW - analysis KW - abstraction KW - Prozessarchitektur KW - Geschäftsprozessmanagement KW - Analyse KW - Abstraktion Y1 - 2015 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:kobv:517-opus4-79719 ER - TY - THES A1 - Bazhenova, Ekaterina T1 - Discovery of Decision Models Complementary to Process Models T1 - Das Konstruieren von Entscheidungsmodellen als Ergänzung zu Prozessmodellen N2 - Business process management is an acknowledged asset for running an organization in a productive and sustainable way. One of the most important aspects of business process management, occurring on a daily basis at all levels, is decision making. In recent years, a number of decision management frameworks have appeared in addition to existing business process management systems. More recently, Decision Model and Notation (DMN) was developed by the OMG consortium with the aim of complementing the widely used Business Process Model and Notation (BPMN). One of the reasons for the emergence of DMN is the increasing interest in the evolving paradigm known as the separation of concerns. This paradigm states that modeling decisions complementary to processes reduces process complexity by externalizing decision logic from process models and importing it into a dedicated decision model. Such an approach increases the agility of model design and execution. This provides organizations with the flexibility to adapt to the ever increasing rapid and dynamic changes in the business ecosystem. The research gap, identified by us, is that the separation of concerns, recommended by DMN, prescribes the externalization of the decision logic of process models in one or more separate decision models, but it does not specify this can be achieved. The goal of this thesis is to overcome the presented gap by developing a framework for discovering decision models in a semi-automated way from information about existing process decision making. Thus, in this thesis we develop methodologies to extract decision models from: (1) control flow and data of process models that exist in enterprises; and (2) from event logs recorded by enterprise information systems, encapsulating day-to-day operations. Furthermore, we provide an extension of the methodologies to discover decision models from event logs enriched with fuzziness, a tool dealing with partial knowledge of the process execution information. All the proposed techniques are implemented and evaluated in case studies using real-life and synthetic process models and event logs. The evaluation of these case studies shows that the proposed methodologies provide valid and accurate output decision models that can serve as blueprints for executing decisions complementary to process models. Thus, these methodologies have applicability in the real world and they can be used, for example, for compliance checks, among other uses, which could improve the organization's decision making and hence it's overall performance. N2 - Geschäftsprozessmanagement ist eine anerkannte Strategie, um Unternehmen produktiv und nachhaltig zu führen. Einer der wichtigsten Faktoren des Geschäftsprozessmanagements ist die Entscheidungsfindung – tagtäglich und auf allen Ebenen. In den letzten Jahren wurden – zusätzlich zu existierenden Geschäftsprozessmanagementsystemen – eine Reihe von Frameworks zum Entscheidungsmanagement entwickelt. Um die weit verbreitete Business Process Model and Notation (BPMN) zu ergänzen, hat das OMG-Konsortium kürzlich die Decision Model and Notation (DMN) entwickelt. Einer der Treiber für die Entwicklung der DMN ist das wachsende Interesse an dem aufstrebenden Paradigma der “Separation of Concerns” (Trennung der Sichtweisen). Dieses Prinzip besagt, dass die Prozesskomplexität reduziert wird, wenn Entscheidungen komplementär zu den Prozessen modelliert werden, indem die Entscheidungslogik von Prozessmodellen entkoppelt und in ein dediziertes Entscheidungsmodel aufgenommen wird. Solch ein Ansatz erhöht die Agilität von Modelentwurf und –ausführung und bietet Unternehmen so die Flexibilität, auf die stetig zunehmenden, rasanten Veränderungen in der Unternehmenswelt zu reagieren. Während die DMN die Trennung der Belange empfiehlt und die Entkopplung der Entscheidungslogik von den Prozessmodellen vorschreibt, gibt es bisher keine Spezifikation, wie dies erreicht werden kann. Diese Forschungslücke ist der Ausgangspunkt der vorliegenden Arbeit. Das Ziel dieser Doktorarbeit ist es, die beschriebene Lücke zu füllen und ein Framework zur halbautomatischen Konstruktion von Entscheidungsmodellen zu entwickeln, basierend auf Informationen über existierende Prozessentscheidungsfindung. In dieser Arbeit werden die entwickelten Methoden zur Entkopplung von Entscheidungsmodellen dargestellt. Die Extraktion der Modelle basiert auf folgenden Eingaben: (1) Kontrollfluss und Daten aus Prozessmodellen, die in Unternehmen existieren; und (2) von Unternehmensinformationssystemen aufgezeichnete Ereignisprotokolle der Tagesgeschäfte. Außerdem stellen wir eine Erweiterung der Methode vor, die es ermöglicht, auch in von Unschärfe geprägten Ereignisprotokollen Entscheidungsmodelle zu entdecken. Hier wird mit Teilwissen über die Prozessausführung gearbeitet. Alle vorgestellten Techniken wurden implementiert und in Fallstudien evaluiert – basierend auf realen und künstlichen Prozessmodellen, sowie auf Ereignisprotokollen. Die Evaluierung der Fallstudien zeigt, dass die vorgeschlagenen Methoden valide und akkurate Entscheidungsmodelle produzieren, die als Blaupause für das Vollziehen von Entscheidungen dienen können und die Prozessmodelle ergänzen. Demnach sind die vorgestellten Methoden in der realenWelt anwendbar und können beispielsweise für Übereinstimmungskontrollen genutzt werden, was wiederum die Entscheidungsfindung in Unternehmen und somit deren Gesamtleistung verbessern kann. KW - business process management KW - decision management KW - process models KW - decision models KW - decision mining KW - Geschäftsprozessmanagement KW - Entscheidungsmanagement KW - Entscheidungsfindung KW - Entscheidungsmodelle KW - Prozessmodelle Y1 - 2018 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:kobv:517-opus4-410020 ER -