Entwicklung von prozessorientierten Informationssystemen für die industrielle Dienstleistungsbeschaffung

In der industriellen Dienstleistungsbeschaffung mangelt es an adäquaten domänenspezifischen Lösungsansätzen für die präzise Modellierung, qualitative und quantitative Analyse und Implementierung elektronischer Geschäftsprozesse in prozessorientierte Informationssysteme. In der vorliegenden Arbeit werden neue Lösungsansätze auf Basis von Methoden, Modellen und E-Business-Lösungen erarbeitet, um die Entwicklung und Gestaltung prozessorientierter Informationssysteme zu verbessern

Integrationsmanagement

Der vorliegende Arbeitsbericht soll dem Leser Einblicke in unterschiedliche Aspekte des Integrationsmanagements geben, mit dessen unterschiedlichen Facetten und Problemen sich Jörg Becker seit Beginn seiner wissenschaftlichen Laufbahn intensiv beschäftigt hat. Hierbei wird der Terminus Integration weit gefaßt, damit die unterschiedlichsten Integrationsaspekte die Breite der Forschungsinteressen von Jörg Becker adäquat wiedergeben

Abschlussbericht KMU-innovativ: Verbundprojekt Titan Industrial DevOps Plattform für iterative Prozessintegration und Automatisierung

Unternehmensprozesse zu digitalisieren und dabei eine IT-Infrastruktur aufzubauen, ist komplex. Neue, zum Teil teure Technologien werden eingesetzt, jedoch fehlen erprobte Praktiken. Die daraus entstehende Komplexität lässt sich mit dem klassischen Projektmodell nur ungenügend adressieren. Klassische Planungen basieren auf Annahmen, die sich oft zu spät und als falsch erweisen. Mechanismen, den einmal geplanten Weg zum gesetzten Ziel zu korrigieren, bietet das traditionelle Projektmodell nur eingeschränkt. Ziel des titan-Projekts ist die Integration von Entwicklungswerkzeugen und Betriebs-Technologie in eine Software-Plattform. Kombiniert mit innovativen „Industrial DevOps“- Methoden soll die komplexe Aufgabe einer iterativen Systemintegration im industriellen Umfeld erheblich vereinfacht werden. Im titan-Projekt ist der Prototyp einer Software-Plattform entstanden, die es industriellen Anwendern erlaubt, diese Praktiken auf Problemstellungen der Digitalisierung anzuwenden. Neben Zielen wie Sicherstellung und Überprüfbarkeit von Qualität, Widerstandsfähigkeit und Skalierbarkeit ist die Eliminierung des Vendor-Lock-In ein zentraler Aspekt des Projekts. Insbesondere werden Prozessanpassungen durch die Anwender mittels Flow Based Automation ermöglicht, neue Softwareversionen und Veränderungen können am System routinemäßig in Betrieb genommen werden und domänenspezifische Komponenten können für komplexe Aufgaben genutzt und verwaltet werden. Im Rahmen einer Community wird die titan-Open-Source-Plattform weiterentwickelt. Die während des Projekts entstandenen Innovationen werden so verfeinert und in verschiedenen Bereichen angewendet. Die Erfahrungen aus Projekten fließen in die Software ein und werden innerhalb der Community verbreitet

Modelbased accounting and charging systems for digital products in the e-learning

In der Arbeit wurde ein Konzept entwickelt, das eine modellbasierte Betrachtung des Pricings digitaler Produkte ermöglicht

Forschungs- und Arbeitsgebiete des Instituts für Telematik

Dieser Interne Bericht gibt einen Ueberblick ueber aktuelle Forschungsarbeiten des Instituts fuer Telematik der Universitaet Karlsruhe in den Bereichen Hochleistungskommunikation, verteilte Systeme, Cooperation&Management und Telekooperation. Er ist in zwei Teile gegliedert. Der erste beschreibt die persoenlichen Interessensgebiete der wissenschaftlichen Mitarbeiter. Danach folgt eine Darstellung der Kooperationsprojekte des Instituts. Im Anhang finden sich die referenzierten Literaturstellen sowie aktuelle Eigenveroeffentlichungen der Mitarbeiter des Instituts. Der Bericht entstand im Rahmen der Klausurtagung des Instituts in Rothenburg ob der Tauber im Oktober 1996

Entwicklung eines Verfahrens für Monitoring und Klassifikation von Business Process Event Streams im Kontext des Online Process Mining

Das stetige Wachstum von Datenmengen, besonders in Unternehmen, setzt die Neu- und Weiterentwicklung geeigneter datengetriebener Analysemethoden voraus, die die gesammelten Informationen in einen Kontext setzen und einen operativen Mehrwert für die Unternehmen erzeugen. Insbesondere die echtzeitnahe Analyse von Geschäftsprozessdaten, die in den Unternehmensinformationssystemen gespeichert werden, lassen sich mit Hilfe von Analysewerkzeugen, wie es das Process Mining zur Verfügung stellt, auswerten und generieren Einblicke in die Prozesse der Unternehmen. Für vertrauenswürdige Ergebnisse wird jedoch eine hohe Qualität der zu analysierenden Daten vorausgesetzt. Die vorliegende Arbeit befasst sich mit der Entwicklung eines Monitoring- und Klassifikationsverfahrens für Business Process Event-Streams zur Verwertung im Kontext des Online Process Mining. Zu den erarbeiteten Artefakten dieser Arbeit zählen ein auf den Bedarfen abzielender Anforderungskatalog, ein Konzept, das eine Streaming-Architektur, ein Klassifikationsmodell, eine rekonstruktionsbasierte Anomalieerkennung, einen Online Learning Workflow und Erklärungskomponenten umfasst sowie eine prototypische Umsetzung der Konzepte. Über technische Experimente auf Basis unterschiedlicher Datengrundlagen und optimierten Umgebungsparametern werden die Funktionsweise und Güte des erarbeiteten Monitoring- und Filterverfahrens überprüft. Durch die Einbettung des Event-Filters in eine Streaming-Architektur, die Kombination verschiedener Strukturen des maschinellen Lernens und der damit einhergehenden Generalisierungsfähigkeit des Modells sowie der Fähigkeit des Modells kontinuierlich zu Lernen gelingt es existierende Ansätze um Aspekte der echtzeitnahen Verarbeitung und dem Monitoring von Event-Streams zu erweitern und die Genauigkeit der Anomalieerkennung auf Event-Ebene zu verbessern. Durch Monitoring, Klassifikation und Filterung der eingehenden Event-Daten kann die Datenqualität für die Anwendung nachgelagerter Process Mining Aktivitäten erhöht werden