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Integration und Verifikation von semantischen Integritätsbedingungen in adaptiven Prozess-Management-Systemen

Integration und Verifikation von semantischen Integritätsbedingungen in adaptiven Prozess-Management-Systemen
自适应流程管理系统中语义完整性条件的集成和验证
批准号:
50541165
负责人:
Professor Dr. Peter Dadam, since 11/2009
金额:
$0.0万
依托单位国家:
德国
项目类别:
Research Grants
财政年份:
2007
资助国家:
德国
项目状态:
已结题
起止时间:
2006-12-31 至 2009-12-31

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项目成果

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Die Einhaltung semantischer Integritätsbedingungen (z.B. medizinische Leitlinien oder Regulationen aus dem Finanzsektor) bei der Abwicklung ihrer Geschäftsprozesse ist für heutige Unternehmen nicht zuletzt aufgrund aktueller Compliance-Anforderungen von immenser Bedeutung. Im Rahmen des im Erstantrag bewilligten Projekts werden grundlegende Konzepte bereitgestellt, die es erlauben, semantische Integritätsbedingungen zu modellieren, Prozessen zuzuweisen und Prozesse gegen die auferlegten Integritätsbedingungen zu prüfen. Hierbei ist die Einhaltung von Integritätsbedingungen nicht nur zur Entwurfszeit der Prozesse wichtig, sondern muss über den gesamten Prozesslebenszyklus hinweg überwacht und unterstützt werden (also insbesondere auch zur Laufzeit in Prozess-Management-Systemen und bei dynamischen Prozessänderungen). Im laufenden Projekt hat sich gezeigt, dass die Einbeziehung von Kontextinformation (z.B. Prozessdaten) unerlässlich ist für die Entwicklung einer tragfähigen Lösung zur Unterstützung von Integritätsbedingungen. Insbesondere stellt die proaktive Identifikation von potentiellen Verletzungen kontextbezogener Integritätsbedingungen eine Herausforderung dar. Des Weiteren zeigte sich, dass die systemseitige Unterstützung über die bloße Identifikation semantischer Konflikte hinausgehen muss. Für die praktische Anwendung der Konzepte muss das System auch Hilfe bei der Wiederherstellung der semantischen Integrität bieten können. Beide Aspekte – Wiederherstellung der Integrität und Kontextbezug in Integritätsbedingungen – sollen im Fortsetzungsprojekt eingehend untersucht und adäquate Ansätze entwickelt werden.
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