Dynamische Anpassung von fallbasierten Modellen mittels

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Dynamische Anpassung von fallbasierten Modellen mittels adaptiver Algorithmen
Ausgangssituation
Für die Unterstützung von geschäftlichen Abläufen werden in der Regel Modelle verwendet, die den Ablauf visualisieren und zugleich als Basis zur Automatisierung dienen. Ein Klassisches Beispiel dafür ist die Business Process
Model and Notation (BPMN). Nun hat sich aber in der Praxis gezeigt, dass nicht alle Abläufe so klar strukturiert
sind, dass sie mittels BPMN abgebildet werden können, z.B. Schwach strukturierte. Diese Lücke füllt nun die
CMMN.
Da ein Modell aber immer vorab erstellt werden muss, stellen auch diese bzw. die Anwendungen, die diese Modelle ausführen, nach wie vor eine Restriktion dar. Für spontane Anpassungen am Ablauf für einen speziellen Fall
bieten sie keinen Raum. An dieser Stelle greift diese Thesis an und soll prüfen, in wie weit man CMMN Modelle
dynamisch für einzelne Fälle anpassen kann, um CMMN-basierte Software auch für Spezialfälle anzuwenden.
Aufgabenstellung
Folgende Ergebnisse sollen im Rahmen der Thesis erarbeitet werden:
• Einordnung der CMMN in die Konzepte des dynamischen und adaptiven Case Management (DCM und ACM)
• Darstellung der Möglichkeiten und des Nutzens, um CMMN-Modelle
dynamisch anpassen zu können
• Evaluierung, in wie weit Ergebnisse aus lernenden Algorithmen sich
automatisch in die Verbesserung eines CMMN-Modells einarbeiten lassen
• Prototypische Umsetzung der dynamischen Anpassung von CMMN-Modellen
bzw. einer CMMN-Anwendung auf Basis von Camunda BPM
Anforderungen
• Kenntnisse in Java und XML
• Erfahrungen mit Java EE, BPMN und CMMN sind hilfreich aber nicht zwingend
• Gute Kommunikationsfähigkeit
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