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Die Automatisierung von Geschäftsprozessen unterstützt Unternehmen, die Ausführung ihrer Prozesse effizienter zu gestalten. In existierenden Business Process Management Systemen, werden die Instanzen eines Prozesses völlig unabhängig voneinander ausgeführt. Jedoch kann das Synchronisieren von Instanzen mit ähnlichen Charakteristiken wie z.B. den gleichen Daten zu reduzierten Ausführungskosten führen. Zum Beispiel, wenn ein Onlinehändler zwei Bestellungen vom selben Kunden mit der gleichen Lieferanschrift erhält, können diese zusammen verpackt und versendet werden, um Versandkosten zu sparen. In diesem Papier verwenden wir Konzepte aus dem Datenbankbereich und führen Datensichten für Geschäftsprozesse ein, um Instanzen zu identifizieren, welche synchronisiert werden können. Auf Grundlage der Datensichten führen wir das Konzept der Batch-Regionen ein. Eine Batch-Region ermöglicht eine kontext-bewusste Instanzen-Synchronisierung über mehrere verbundene Aktivitäten. Das eingeführte Konzept wird mit einer Fallstudie evaluiert, bei der ein Kostenvergleich zwischen der normalen Prozessausführung und der Batchverarbeitung durchgeführt wird.
Data in business processes
(2011)
Prozesse und Daten sind gleichermaßen wichtig für das Geschäftsprozessmanagement. Prozessdaten sind dabei insbesondere im Kontext der Automatisierung von Geschäftsprozessen, dem Prozesscontrolling und der Repräsentation der Vermögensgegenstände von Organisationen relevant. Es existieren viele Prozessmodellierungssprachen, von denen jede die Darstellung von Daten durch eine fest spezifizierte Menge an Modellierungskonstrukten ermöglicht. Allerdings unterscheiden sich diese Darstellungenund damit der Grad der Datenmodellierung stark untereinander. Dieser Report evaluiert verschiedene Prozessmodellierungssprachen bezüglich der Unterstützung von Datenmodellierung. Als einheitliche Grundlage entwickeln wir ein Framework, welches prozess- und datenrelevante Aspekte systematisch organisiert. Die Kriterien legen dabei das Hauptaugenmerk auf die datenrelevanten Aspekte. Nach Einführung des Frameworks vergleichen wir zwölf Prozessmodellierungssprachen gegen dieses. Wir generalisieren die Erkenntnisse aus den Vergleichen und identifizieren Cluster bezüglich des Grades der Datenmodellierung, in welche die einzelnen Sprachen eingeordnet werden.
Die wertschöpfenden Tätigkeiten in Unternehmen folgen definierten Geschäftsprozessen und werden entsprechend ausgeführt. Dabei werden wertvolle Daten über die Prozessausführung erzeugt. Die Menge und Qualität dieser Daten ist sehr stark von der Prozessausführungsumgebung abhängig, welche überwiegend manuell als auch vollautomatisiert sein kann. Die stetige Verbesserung von Prozessen ist einer der Hauptpfeiler des Business Process Managements, mit der Aufgabe die Wettbewerbsfähigkeit von Unternehmen zu sichern und zu steigern. Um Prozesse zu verbessern muss man diese analysieren und ist auf Daten der Prozessausführung angewiesen. Speziell bei manueller Prozessausführung sind die Daten nur selten direkt zur konkreten Prozessausführung verknüpft. In dieser Arbeit präsentieren wir einen Ansatz zur Verwendung und Anreicherung von Prozessausführungsdaten mit Kontextdaten – Daten die unabhängig zu den Prozessdaten existieren – und Wissen aus den dazugehörigen Prozessmodellen, um ein hochwertige Event- Datenbasis für Process Intelligence Anwendungen, wie zum Beispiel Prozessmonitoring, Prozessanalyse und Process Mining, sicherstellen zu können. Des Weiteren zeigen wir offene Fragestellungen und Herausforderungen auf, welche in Zukunft Gegenstand unserer Forschung sein werden.