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Mit der vorliegenden Arbeit werden exemplarisch Chancen und Grenzen der Integration von Umwelt- und Naturschutz in Verfahren der ackerbaulichen Landnutzung aufgezeigt. Die Umsetzung von Zielen des Umwelt- und Naturschutzes in Verfahren der Landnutzung ist mit verschiedenen Schwierigkeiten verbunden. Diese liegen zum einen in der Konkretisierung der Ziele, um diese umsetzen zu können, zum anderen in vielfach unzulänglichem Wissen über den Zusammenhang zwischen unterschiedlichen Formen der Landnutzung und insbesondere den biotischen Naturschutzzielen. Zunächst wird die Problematik der Zielfestlegung und Konkretisierung erörtert. Das Umweltqualitätszielkonzept von Fürst et al. (1992) stellt einen Versuch dar, Ziele des Umwelt- und Naturschutzes zu konkretisieren. Dieses Konzept haben Heidt et al. (1997) auf einen Landschaftsausschnitt von ca. 6000 ha im Biosphärenreservat Schorfheide-Chorin im Nordosten Brandenburgs angewendet. Eine Auswahl der von Heidt et al. (1997) formulierten Umweltqualitätsziele bildet die Basis dieser Arbeit. Für die ausgewählten Umweltqualitätsziele wurden wesentliche Einflussfaktoren der Landnutzung identifiziert und ein Bewertungssystem entwickelt, mit dem die Auswirkungen von landwirtschaftlichen Anbauverfahren auf diese Umweltqualitätsziele abgebildet werden können. Die praktizierte Landnutzung von 20 Betrieben im Biosphärenreservat Schorfheide-Chorin wurde von 1994 bis 1997 hinsichtlich ihrer Auswirkungen auf die Umweltqualitätsziele analysiert. Die Analyse ergab ein sehr differenziertes Bild, das zum Teil Unterschiede in der Auswirkung auf die Umweltqualitätsziele für den Anbau einzelner Kulturen oder für bestimmte Betriebstypen zeigte. Es zeigte sich aber auch, dass es bei der Gestaltung des Anbaus einzelner Kulturarten große Unterschiede gab, die für Umweltqualitätsziele Bedeutung haben. Neben der Analyse der Landnutzung im Biosphärenreservat Schorfheide-Chorin wurde ein System entwickelt, mit dem die modellhafte Abbildung von Verfahren der Landnutzung möglich ist. Die Modellverfahren wurden in eine umfangreiche Datenbank eingebunden. Sie wurden mit Hilfe eines Fuzzy- Regelsystems hinsichtlich ihrer Auswirkungen auf die Umweltqualitätsziele bewertet. Die systematisch bewerteten Verfahren wurden in ein Betriebsmodell integriert, womit eine weitergehende Analyse der Zielbeziehungen und die Berechnung von Szenarien mit unterschiedlichen Rahmenbedingungen ermöglicht wurde. Die Analyse der Beziehung verschiedener Ziele zueinander (Zieldivergenz, Zielkonvergenz) zeigte, dass sich mit der Verfolgung vieler Umweltqualitätsziele auch positive Effekte für andere Umweltqualitätsziele ergaben. Teilweise konnte allerdings auch eine Zieldivergenz festgestellt werden, die auf mögliche Zielkonflikte hinweist. Bei der Analyse der Szenarienergebnisse zeigte sich, dass die vorgeschlagenen Veränderungen von Rahmenbedingungen vielfach eine Verschlechterung für verschiedene Umweltqualitätsziele mit sich bringen. Eine Ursache dafür liegt darin, dass bei der Definition der Szenarien die Bedeutung der Stilllegungen unterschätzt wurde.
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.