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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.
Communication between organizations is formalized as process choreographies in daily business. While the correct ordering of exchanged messages can be modeled and enacted with current choreography techniques, no approach exists to describe and automate the exchange of data between processes in a choreography using messages. This paper describes an entirely model-driven approach for BPMN introducing a few concepts that suffice to model data retrieval, data transformation, message exchange, and correlation four aspects of data exchange. For automation, this work utilizes a recent concept to enact data dependencies in internal processes. We present a modeling guideline to derive local process models from a given choreography; their operational semantics allows to correctly enact the entire choreography from the derived models only including the exchange of data. Targeting on successful interactions, we discuss means to ensure correct process choreography modeling. Finally, we implemented our approach by extending the camunda BPM platform with our approach and show its feasibility by realizing all service interaction patterns using only model-based concepts. (C) 2015 Elsevier Ltd. All rights reserved.
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.