In diesem Buch wird ein Geschäftsprozess und darauf aufbauend eine Workflow-Steuerung modelliert. Dabei steht im Vordergrund, die bisher mit klassischen Methoden gesteuerten Ablauflogiken durch eine Inferenz-basierte Steuerung zu ersetzen. Dies hat den Grund, dass klassische Verfahren für komplexe Entscheidungsprobleme oft nicht geeignet oder zumindest zu aufwendig sind. Am Ende wird die Zweckmäßigkeit eines solchen Ansatzes bewertet werden.
Während man Inferenzverfahren eher dem Fachgebiet der Künstlichen Intelligenz zurechnet, wo sie z. B. für Expertensysteme verwendet werden, feiert eine Inferenz-Methode bereits seit Jahren in der Wirtschaft große Erfolge bei der Steuerung von Industrieprozessen. Hierbei handelt es sich um die sogenannte Fuzzy-Logik, die geeignet scheint, menschliche Entscheidungsstrukturen nachzuvollziehen. Deshalb wird diese Arbeit speziell die Möglichkeiten einer Workflow-Steuerung mit Fuzzy-Logik untersuchen.
Dazu wird zuerst Kapitel 2 in Geschäftsprozesse und deren Modellierung einführen, sowie einige Modellierungsmethoden vorstellen. Die Ereignisgesteuerten Prozessketten stehen dort im Mittelpunkt, da sie auch zur Modellierung des in dieser Arbeit entwickelten Geschäftsprozesses verwendet werden. Kapitel 3 behandelt Workflows und deren Management, wobei auch die in diesem Zusammenhang wichtigen Workflow-Modelle und Workflow-Managementsysteme betrachtet werden. Außerdem geht das Kapitel auf die Kombination von Geschäftsprozessmodellierung und Workflow-Management ein. Kapitel 4 betrachtet das Gebiet der Inferenz und einige wichtige Inferenz-Methoden. Speziell werden dort die Fuzzy-Technologien hervorgehoben. Danach präsentiert Kapitel 5 eine auf Fuzzy-Logik beruhende Workflow-Steuerung, sowie eine unter gewissen Voraussetzungen effizientere Lösung mit geringerem Anteil an Fuzzy-Logik-Elementen. Kapitel 6 enthält schließlich ein Schlusswort zu den erarbeiteten Ergebnissen.
Zur Erläuterung der einzelnen Themenbereiche wird durchgehend das Beispiel eines Geschäftsprozesses zur Kreditantragsbearbeitung betrachtet und allmählich mit den einzelnen Themen weiterentwickelt.
Inhaltsverzeichnis
1 Einleitung
2 Geschäftsprozesse
2.1 Geschäftsprozessmodellierung
2.2 Methoden zur Geschäftsprozessmodellierung
2.2.1 Interaktions- und Vorgangs-Ereignis-Schema
2.2.2 Aufgabenkettendiagramm
2.2.3 Petri-Netz-basierte Modelle
2.2.4 Ereignisgesteuerte Prozessketten
3 Workflows
3.1 Workflow-Management
3.2 Workflow-Modelle
3.3 Workflow-Managementsysteme
3.4 Integration von Geschäftsprozessmodellierung und Workflow-Management
4 Inferenz
4.1 Bayes Theorem
4.2 Dempster-Shafer-Theorie
4.3 Neuronale Netze
4.4 Fuzzy-Technologie
5 Fuzzy-Steuerung eines Workflows
5.1 Steuerung für eine Antragszuweisung nach üblicher Praxis
5.2 Steuerung für eine effizientere Antragszuweisung
6 Fazit
Zielsetzung & Themen
Die vorliegende Arbeit untersucht Möglichkeiten, die Ablauflogik von Geschäftsprozessen durch Inferenz-basierte Steuerung zu optimieren. Dabei liegt der Fokus auf der Ersetzung klassischer, starrer Logikverfahren durch eine flexible Fuzzy-Logik, um komplexe Entscheidungsprobleme bei der Workflow-Steuerung effizienter zu bewältigen.
- Grundlagen und Modellierung von Geschäftsprozessen und Workflows
- Analyse verschiedener Inferenzmethoden (Bayes, Dempster-Shafer, Neuronale Netze)
- Detaillierte Untersuchung der Fuzzy-Technologie
- Entwicklung einer Fuzzy-Logik-basierten Workflow-Steuerung für Antragszuweisungen
- Bewertung der Zweckmäßigkeit von Fuzzy-Methoden gegenüber klassischen Verfahren
Auszug aus dem Buch
4.4 Fuzzy-Technologie
Eine unscharfe Menge ist eine Klasse von Objekten mit einem Kontinuum von Zugehörigkeitsgraden. Eine derartige Menge ist charakterisiert durch eine Zugehörigkeits- (charakteristische) Funktion, die jedem Objekt einen Zugehörigkeitsgrad zwischen Null und Eins zuordnet. Die Notationen von Inklusion, Vereinigung, Schnittmenge, Komplement, Relation, Konvexität, usw. sind ausgedehnt auf derartige Mengen und verschiedenartige Eigenschaften dieser Notationen sind im Kontext der unscharfen Mengen etabliert. Speziell ist ein Trennungstheorem für konvexe unscharfe Mengen bewiesen ohne die Voraussetzung, dass die unscharfen Mengen disjunkt sind.
Die Grundlagen der Fuzzy-Technologie (Fuzzy-Logik) wurden 1965 von Zadeh als die Theorie unscharfer Mengen (Fuzzy-Set-Theory) eingeführt, der damit die Unschärfe menschlicher Sprache modellieren wollte. Und tatsächlich ist sie gut geeignet, menschliche Denk- und Redeweisen abzubilden, die von Natur her vage und unscharf sind, was die Modellierung des Wissens von (menschlichen) Experten vereinfacht. Aktuell sind die wichtigsten Teilbereiche der Fuzzy-Technologie Fuzzy-Control, Fuzzy-Datenanalyse, Fuzzy-Expertensysteme und Fuzzy-Optimierung.
Zusammenfassung der Kapitel
1 Einleitung: Die Einleitung motiviert die Vereinigung von Geschäftsprozessmodellierung und Workflow-Management und führt das Ziel ein, klassische Ablauflogiken durch Inferenzverfahren zu ersetzen.
2 Geschäftsprozesse: Dieses Kapitel definiert Geschäftsprozesse, erläutert deren Modellierung und stellt Methoden wie Ereignisgesteuerte Prozessketten vor, um eine Basis für die spätere Steuerung zu schaffen.
3 Workflows: Hier werden Workflows, deren Management und Klassifizierung behandelt sowie die Integration in Geschäftsprozessmodelle diskutiert.
4 Inferenz: Dieses Kapitel bietet eine Übersicht über verschiedene Inferenz-Methoden, mit einem besonderen Schwerpunkt auf der Fuzzy-Technologie und deren mathematischen Grundlagen.
5 Fuzzy-Steuerung eines Workflows: Der Hauptteil beschreibt den Entwurf einer Fuzzy-Logik-basierten Workflow-Steuerung für die Zuweisung von Kreditanträgen, inklusive einer effizienteren Lösungsvariante.
6 Fazit: Das Fazit bewertet die Zweckmäßigkeit des Einsatzes von Fuzzy-Methoden zur Steuerung komplexer Geschäftsprozesse und vergleicht sie mit klassischen Ansätzen.
Schlüsselwörter
Geschäftsprozessmodellierung, Workflow-Management, Fuzzy-Logik, Inferenz, Prozesssteuerung, Automatisierung, Kreditantragsbearbeitung, Entscheidungsunterstützung, unscharfe Mengen, Zugehörigkeitsfunktion, Regelsysteme, Systemeffizienz.
Häufig gestellte Fragen
Worum geht es in dieser Arbeit grundsätzlich?
Die Arbeit untersucht, wie man die Ablauflogik von Geschäftsprozessen durch Inferenz-Verfahren steuern kann, anstatt starre klassische Logikmodelle zu verwenden.
Was sind die zentralen Themenfelder?
Die zentralen Felder sind die Geschäftsprozessmodellierung, das Workflow-Management, verschiedene Inferenz-Methoden wie Bayes oder Neuronale Netze und vor allem die Fuzzy-Technologie.
Was ist das primäre Ziel der Arbeit?
Das primäre Ziel ist es, die Möglichkeiten einer Fuzzy-Steuerung für die Zuweisung von Workflows zu untersuchen und deren Zweckmäßigkeit bei komplexen Entscheidungsproblemen zu bewerten.
Welche wissenschaftliche Methode wird verwendet?
Es werden theoretische Grundlagen analysiert und ein konkretes Beispiel (Kreditantragsbearbeitung) herangezogen, um eine Fuzzy-Logik-basierte Workflow-Steuerung zu modellieren und zu implementieren.
Was wird im Hauptteil behandelt?
Der Hauptteil gliedert sich in die Modellierung der Prozesse (Kapitel 2), die Betrachtung von Workflows (Kapitel 3), die Vorstellung der Inferenzverfahren (Kapitel 4) und die praktische Anwendung der Fuzzy-Steuerung (Kapitel 5).
Welche Schlüsselwörter charakterisieren die Arbeit?
Die wichtigsten Begriffe sind Geschäftsprozessmodellierung, Fuzzy-Logik, Workflow-Management, Inferenz und Entscheidungsunterstützung.
Warum ist Fuzzy-Logik für dieses Szenario besonders geeignet?
Sie ist besonders geeignet, da sie menschliche Denk- und Redeweisen, die von Natur aus vage und unscharf sind, besser abbilden kann als klassische Methoden mit scharfen Werten.
Was ist der Vorteil des im Kapitel 5 beschriebenen effizienteren Ansatzes?
Der effizientere Ansatz nutzt eine elektronische Datenverwaltung und Warteschlangen, was die Notwendigkeit komplexer Fuzzy-Elemente reduziert und das System vereinfacht.
- Citar trabajo
- Marc Trouwain (Autor), 2002, Inferenzregel-basierte Steuerung der Ablauflogik von Geschäftsprozessen, Múnich, GRIN Verlag, https://www.grin.com/document/13629
