Formale Methoden zur Modellierung von Wissensrepräsentationen in Workflow Management Systemen

Literaturrecherche und Zusammenstellung


Hausarbeit, 2019

45 Seiten, Note: 1,0


Leseprobe

Inhaltsverzeichnis

Abkürzungsverzeichnis

Abbildungsverzeichnis

Tabellenverzeichnis

1 Einleitung
1.1 Motivation
1.2 Ziel
1.3 Methodik

2 Workflow Management Systeme
2.1 Workflow Reference Model (WfRM)
2.2 Wissensrepräsentation

3 Formale Methoden
3.1 Business Process Model and Notation (BPMN)
3.2 Unified Modeling Language (UML)
3.3 Erweiterte Ereignisgesteuerte Prozesskette (eEPK)
3.4 Endlicher Automat (EA)
3.5 Petri-Netz (PN)
3.6 XML Process Definition Language (XPDL)

4 Zusammenfassung und Ausblick

Literaturverzeichnis

Abkürzungsverzeichnis

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Abbildungsverzeichnis

Abbildung 1: Workflow Reference Model

Abbildung 2: Begriffshierarchie bzw. Wissenspyramide

Abbildung 3: Fallbeispiel in der BPMN

Abbildung 4: Fallbeispiel als Aktivitätsdiagramm in der UML

Abbildung 5: Fallbeispiel als eEPK

Abbildung 6: Fallbeispiel als Graph des EA

Abbildung 7: Fallbeispiel als Graph des PN

Abbildung 8: XPDL als einzigartiges Bindeglied

Tabellenverzeichnis

Tabelle 1: Symbole des Aktivitätsdiagramms aus der UML

Tabelle 2: Symbole der eEPK

Tabelle 3: Mathematische Objekte des EA

Tabelle 4: Zustände (Q) im EA

Tabelle 5: Elemente und Symbole im PN

Tabelle 6: Stellen und Transitionen im PN

Tabelle 7: Mapping zwischen BPMN und XPDL

Tabelle 8: Kategorisierung der formalen Methoden

1 Einleitung

1.1 Motivation

Im Rahmen einer Masterthesis soll die „Konzeption einer Blockchain-Schnittstelle für Workflows in Workflow Management Systemen“ (Arbeitstitel) erfolgen. Eine „Konzeption“ ist ein „geistiger Entwurf“ (nach DUDEN-UNIVERSAL 2015, S. 1046). Die Begriffe „Workflow“ und „Workflow Management System“ werden in Kapitel 2 näher beschrieben. Die Begriffe „Blockchain“ bzw. „Blockchain-Schnittstelle“ sind für das weitere Verständnis nur marginal von Bedeutung und werden deshalb nicht erklärt.

Die Workflows sollen von Workflow Management Systemen in die Blockchain geschrieben und aus der Blockchain gelesen werden. Derzeit beschreiben Forschungsartikel zwar die Realisierung eines einzelnen Workflows in der Blockchain, jedoch nicht die Synthese zwischen Workflows und mehreren Workflow Management Systemen in der Blockchain (nach FRIDGEN, RADSZUWILL und URBACH 2018). In Bezug auf die Synthese ist in der Literatur keine geeignete „formale Methode“ (vgl. Kapitel 3) zu finden. Im Rahmen der Masterthesis ist während der Konzeption jedoch eine geeignete formale Methode für die Modellierung notwendig (Problematik). Dies motiviert zu einer Beschäftigung mit formalen Methoden zur Beschreibung von Workflows in Workflow Management Systemen.

1.2 Ziel

Zuvor wurde die Problematik beschrieben, dass in der Literatur derzeit keine „formale Methode“ (vgl. Kapitel 3) zu finden ist, die sich für die Konzeption einer Blockchain-Schnittstelle für „Workflows“ (vgl. Kapitel 2.1) in „Workflow Management Systemen“ (vgl. Kapitel 2.1) eignet. Die in Kapitel 1.1 aufgezeigte Problematik ist komplex (vielschichtig). Um eine Komplexitätsreduktion zu erreichen, wird die Problematik

1. umfänglich reduziert und
2. in zwei Teilziele zergliedert.

Der Umfang der Problematik wird reduziert (1.), indem zunächst alle Aspekte vernachlässigt werden, die in Bezug zur „Blockchain“ bzw. „Blockchain-Schnittstelle“ stehen. Auf die Begriffe „Blockchain“ bzw. „Blockchain-Schnittstelle“ wird deshalb nicht weiter eingegangen. Der Fokus soll zunächst auf die Identifikation von „formalen Methoden“ (vgl. Kapitel 3) gelegt werden, die in der Literatur zur Modellierung von „Wissensrepräsentationen“ (vgl. Kapitel 2.2) für „Workflows“ in „Workflow Management Systemen“ (vgl. Kapitel 2.1) verwendet werden.

Die Problematik wird zudem zergliedert (2.), indem zwischen der Identifikation und der Eignung von formalen Methoden unterschieden wird. Zunächst sollen formale Methoden identifiziert werden, die sich für die Modellierung von Wissensrepräsentationen für Workflows in Workflow Management Systemen eignen (1. Teilziel). Die identifizierten formalen Methoden sollen danach hinsichtlich der Eignung für eine Konzeption in der Blockchain (vgl. Kapitel 1.1) geprüft werden (2. Teilziel). Die Eignungsprüfung berücksichtigt jedoch erst im Rahmen der Masterthesis alle „Anforderungen“, die sich während der „Anforderungsanalyse“ in der Masterthesis ergeben (in Anlehnung an BECKER, KUGELER und ROSEMANN 2012, S. 66). Da die Eignungsprüfung nicht Bestandteil dieser Hausarbeit ist, wird auf die „Anforderungen“ und die „Anforderungsanalyse“ nicht näher eingegangen. Aus den zwei Teilzielen werden nun die folgenden Forschungsfragen (F1 und F2) formuliert:

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Das Ziel dieser Hausarbeit ist die „Konspektion“ (Zusammenstellung) von formalen Methoden, die in der Literatur zur Modellierung von Wissensrepräsentationen für Workflows verwendet werden (F1). Diese müssen jedoch zunächst in der Literatur gesucht bzw. identifiziert werden. Die Identifikation der formalen Methoden soll durch eine Literaturrecherche erfolgen (vgl. Kapitel 1.3). Aufgrund des beschränkten Umfangs dieser Hausarbeit soll nur F1 explizit behandelt werden. In dieser Hausarbeit wird F2 lediglich marginal betrachtet, da F2 in der Masterthesis beantwortet wird. Bezüglich F2 soll nur eine Tendenz (Richtung) aufgezeigt werden.

Im folgenden Kapitel wird nun für die Literaturrecherche eine Methodik ausgewählt.

1.3 Methodik

Die Beantwortung von F1 (vgl. Kapitel 1.2) erfolgt durch eine methodisch fundierte Literaturrecherche. Bei der Literaturrecherche wird eine festgelegte „Methode“ verwendet. Nach dem DUDEN-UNIVERSAL (2015, S. 1193) bezeichnet der Begriff „Methode“ die festgelegte Art und Weise eines Vorgehens. Nach KORNMEIER (2009, S. 77 ff.) können für eine Literaturrecherche die folgenden Methoden verwendet werden:

1. Methode der konzentrischen Kreise,
2. Methode der systematischen Suche und
3. Methode der vorwärts gerichteten Suche.

Die „Methode der konzentrischen Kreise“ (1.) wird auch als „rückwärts gerichtete Suche“ oder als „Schneeballsystem“ bzw. „Lawinensystem“ bezeichnet (nach KORNMEIER 2009, S. 77). Dabei werden, ausgehend von einer bekannten Quelle, durch das Literaturverzeichnis der bekannten Quelle, weitere Quellen aufgespürt. In gleicher Weise können die Literaturverzeichnisse der weiteren Quellen analysiert werden (nach KORNMEIER 2009, S. 77). Diese Vorgehensweise ist rekursiv (zurückgehend).

Die „Methode der systematischen Suche“ (2.) beginnt in thematisch relevanten Fachzeitschriften, deren Ausgaben mindestens fünf bis zehn Jahre rückwirkend betrachtet werden (nach KORNMEIER 2009, S. 79 f.). Berücksichtigt werden zunächst nur die Titel, Zusammenfassungen und Schlussteile der Zeitschriften. Sofern ein Bezug zum Thema der Suche besteht, wird der betreffende Artikel daraufhin näher betrachtet bzw. in Bezug auf das Thema analysiert (nach KORNMEIER 2009, S. 79 f.).

Die „Methode der vorwärts gerichteten Suche“ (3.) ähnelt der „Methode der konzentrischen Kreise“ insofern, dass zunächst ebenfalls von einer bekannten Quelle ausgegangen wird (nach KORNMEIER 2009, S. 81). Bei dieser Methode wird jedoch nach Autoren gesucht, die mit der bekannten Quelle bereits gearbeitet bzw. diese zitiert haben. Die Texte der Autoren werden daraufhin in Bezug auf das Thema näher betrachtet (nach KORNMEIER 2009, S. 81).

Für die Literaturrecherche dieser Hausarbeit wird die „Methode der konzentrischen Kreise“ ausgewählt. Diese Methode erscheint am besten geeignet, da bisher nur wenige Quellen identifiziert wurden und die Anzahl an möglichen Quellen nicht abgeschätzt werden kann.

Ausgehend von den Quellen MÜLLER (2009, S. 86 ff.) und ALLWEYER (2015, S. 9 f.) werden deshalb weitere Quellen rekursiv gesucht.

Die ausgewählte „Methode der konzentrischen Kreise“ hat jedoch die Schwäche, dass nicht alle „formalen Methoden“ gefunden werden (methodische Schwäche). Es kann nicht davon ausgegangen werden, dass von den bekannten Quellen ausgehend eine rekursive Suche alle in der Literatur aufgeführten „formalen Methoden“ liefert. Die „Methode der konzentrischen Kreise“ wird deshalb durch eine „explorative Internetrecherche“ ergänzt. Dabei wird ergänzend auf die Suchmaschine „Google Scholar“ zurückgegriffen. Eine „Suchmaschine“ ist ein Computerprogramm zum Suchen von verteilten Dokumenten auf Computern (nach DUDEN-UNIVERSAL2015, S. 1723). Der Begriff „Computerprogramm“ setzt sich aus den Teilbegriffen „Computer“ und „Programm“ zusammen. Ein „Computer“ ist eine Maschine bzw. ein physikalisches Gerät mit einer elektrotechnischen Aufbewahrungsmöglichkeit (Speicher) für Nullen oder Einsen, das über Befehle zur Manipulation des Speichers verfügt (nach PATIG 2006, S. 63). Der Teilbegriff „Programm“ bezeichnet eine definierte Vorgehensweise zur Lösung eines Problems auf einem Computer (nach PATIG 2006, S. 63). Bei „Google Scholar“ handelt es sich um eine Suchmaschine, die auf das Finden wissenschaftlicher Quellen spezialisiert ist (nach SCHOLAR-ABOUT 2019). Die Suchmaschine „Google Scholar“ zeigt Dokumente an, die mit einem vorgegebenen Wort (z. B. „Workflow“) übereinstimmen (nach SCHOLAR-ABOUT 2019).

Nach FRANCK (2019, S. 108) sind auch die Kriterien, die der Strukturierung der Suchergebnisse zugrunde liegen, zu beachten. Nach FRANCK (2019, S. 108) können für eine Strukturierung der Suchergebnisse beispielsweise die folgenden Ordnungskriterien unterschieden werden:

1. Chronologie (gemäß dem Zeitpunkt des Erscheinens),
2. Methodik (gemäß der Vorgehensweise) und
3. individuelle Zusammenstellung (gemäß einer anderen Ordnung).

Die Konspektion der in der Literatur identifizierten „formalen Methoden“ (vgl. Kapitel 3) wird durch F1 (vgl. Kapitel 1.2) gefordert. Alle Ergebnisse aus der Literaturrecherche werden gemäß den identifizierten „formalen Methoden“ in Kapitel 3 strukturiert.

Um vorbereitend hinsichtlich F2 (vgl. Kapitel 1.2) weitere Klarheit zu schaffen, werden die während der Literatursuche identifizierten „formalen Methoden“ einheitlich gemäß dem Workflow-Beispiel (Fallbeispiel) von ALLWEYER (2015, S. 16) beschrieben, das in Kapitel 3.1 in Abbildung 3 aufgezeigt wird. Durch den einheitlichen Bezug der identifizierten „formalen Methoden“ auf den gleichen Workflow (Vereinheitlichung) wird vorbereitend eine Vergleichbarkeit der „formalen Methoden“ hinsichtlich der Modellierung von „Workflows“ in „Workflow Management Systemen“ ermöglicht, die in der Masterthesis benötigt wird. Die Inhalte der Masterthesis werden aus Umfangsgründen nicht näher beschrieben. Im folgenden Kapitel werden zunächst „Workflow Management Systeme“ eingehender betrachtet.

2 Workflow Management Systeme

Der Begriff „Workflow Management System“ setzt sich aus den Teilbegriffen „Workflow“, „Management“ und „System“ zusammen, die in Kapitel 2.1 sukzessiv synthetisiert werden. Die Bestandteile von Workflow Management Systemen werden schließlich durch das „Workflow Reference Model“ (WfRM) beschrieben. Anschließend wird in Kapitel 2.2 auf das „Wissen“ in Workflow Management Systemen eingegangen.

2.1 Workflow Reference Model (WfRM)

Zunächst wird der Begriff “Workflow” definiert. Nach GADATSCH (2017, S. 11 f.) wird der Begriff „Workflow“ in der Literatur unscharf definiert, d.h. es existieren verschiedene Definitionen parallel. Nach GADATSCH (2017, S. 12 f.) beinhaltet der Begriff „Workflow“ den „Ablauf“ (Ausführung) einer festgelegten Reihenfolge von zusammengehörenden „Arbeitsvorgängen“. Ein „Arbeitsvorgang“ ist die kleinste nicht mehr untergliederbare Einheit an Arbeitsschritten, die auf einmal ausgeführt werden (nach GADATSCH 2017, S. 13).

Eine andere Definition des Begriffs „Workflow“ stammt von der „Workflow Management Coalition“ (WfMC). Die WfMC ist eine Organisation, zu der auf globaler Ebene Hersteller, Anwender und Forscher gehören, die sich mit der Standardisierung von Workflow Management Systemen beschäftigen (nach WFMC-ABOUT 2019 und nach HOLEY, WELTER und WIEDEMANN 2004, S. 223). Ein „Standard“ ist „etwas, was als mustergültig, modellhaft angesehen wird und wonach sich anderes richtet“ (DUDEN-UNIVERSAL 2015, S. 1676). Ein „Standard“ entfaltet seine Wirkung durch allgemeine Anerkennung (nach REISS und REISS 2009, S. 37). Auf Standards wird aus Relevanzgründen im Weiteren nicht vertiefend eingegangen.

Die WfMC definiert den Begriff „Workflow“ wie folgt: „The computerised facilitation or automation of a business process, in whole or part” (WFMC-MODEL 1995, S. 6). Gemäß der WfMC-Definition werden die Begriffe „Workflow“ und „Geschäftsprozess“ durch die „Automatisierung“ (engl. automation) voneinander abgegrenzt (nach HOLEY, WELTER und WIEDEMANN 2004, S. 223). Der Begriff „Automatisierung“ bedeutet in diesem Zusammenhang, dass in einem Workflow die Reihenfolge der Arbeitsvorgänge auf eine technisch-detaillierte Art und Weise (operativ) festgelegt wird, die eine Unterstützung des Ablaufs durch einen Computer ermöglicht (nach GADATSCH 2017, S. 13). Nach HOLEY, WELTER und WIEDEMANN (2004, S. 223) ist der Begriff „Geschäftsprozess“ dem Begriff „Workflow“ übergeordnet, da nicht alle Geschäftsprozesse zwangsläufig automatisiert werden können. Aus Umfangsgründen wird auf den Begriff „Geschäftsprozess“ nicht näher eingegangen und auf die Beschreibung weiterer in der Literatur vorkommender Definitionen des Begriffs „Workflow“ verzichtet. Zur Vereinfachung werden die Begriffe „Workflow“ und „Geschäftsprozess“ bzw. „Prozess“ im Weiteren als näherungsweise synonym betrachtet. Nach OBERWEIS (1996, S. 14 f.) wäre auch eine Subsumierung der Begriffe unter dem Oberbegriff „betrieblicher Ablauf“ möglich. Aufgrund des gewählten Titels der Hausarbeit wird jedoch auf die Verwendung des Oberbegriffs verzichtet.

Der Begriff „Workflow Management“ erweitert den Begriff „Workflow“ um den Begriff „Management“. Der Begriff „Management“ beinhaltet im Zusammenhang mit Workflows deren Verwaltung und Organisation (nach DUDEN-UNIVERSAL 2015, S. 1160). Jeder Workflow folgt einem Lebenszyklus (engl. lifecycle), in dem er modelliert (vgl. Kapitel 3), implementiert, ausgeführt, kontrolliert und optimiert wird (nach MÜLLER 2005, S. 10 f.). Nach MÜLLER (2005, S. 10) verwaltet und organisiert das „Workflow Management“ diesen Lebenszyklus. Da bereits der Teilbegriff „Workflow“ in der Literatur unscharf definiert ist, kann daraus auch die Unschärfe des Begriffs „Workflow Management“ abgeleitet werden. Aus Umfangsgründen wird auf die Beschreibung weiterer Definitionen des Begriffs „Workflow Management“ verzichtet.

Der Begriff „Workflow Management System“ erweitert den Begriff „Workflow Management“ um den Begriff „System“. Der Begriff „System“ bezieht sich in diesem Kontext auf ein „technisches System“ (nach DUDEN-UNIVERSAL 2015, S. 1732), das eine Unterstützung des Workflow-Ablaufs durch einen Computer ermöglicht (in Anlehnung an HOLEY, WELTER und WIEDEMANN 2004, S. 6). In der Literatur wird auch der Begriff „Workflow Management System“ unscharf definiert. Die WfMC definiert den Begriff „Workflow Management System“ (nach WFMC-MODEL 1995, S. 6) wie folgt: „A system that completely defines, manages and executes workflows through the execution of software“ (WFMC-MODEL 1995, S. 6).

Aus Umfangsgründen wird auf die Beschreibung weiterer unscharfer Definitionen des Begriffs „Workflow Management System“ verzichtet. Im Weiteren werden ausschließlich die Definitionen der WfMC verwendet, da die WfMC eine globale Standardisierungsorganisation ist (nach WFMC-ABOUT 2019).

Das von der WfMC entwickelte bzw. herausgegebene „Workflow Reference Model“ (WfRM) beschreibt die Bestandteile eines Workflow Management Systems näher (nach WFMC-MODEL 1995, S. 20). Der Begriff „Workflow Reference Model“ kann unterteilt werden in „Workflow“ und „Reference Model“. Der Begriff „Workflow“ wurde zuvor bereits erklärt. Ein „Modell“ ist ein Objekt, das die inneren Beziehungen und Funktionen von etwas abstrahiert (vereinfacht, idealisiert) und abbildet (nach DUDEN-UNIVERSAL 2015, S. 1212 f.). Der Begriff „Reference Model“ (deutsch Referenzmodell) bezeichnet „ein Modell, das einen allgemeingültigen Charakter haben soll“ (KRCMAR 2015, S. 40) und somit als Vorbild für etwas betrachtet werden kann. Somit ist das WfRM eine schematische bzw. vereinfachte Abbildung eines Systems, das ein „Workflow Management“ leistet. Nach HOLEY, WELTER und WIEDEMANN (2004, S. 224) ist das WfRM auch eine „Referenzarchitektur“ für die Implementierung von Workflow Management Systemen. Der Begriff „Referenzarchitektur“ bezeichnet nach REUSSNER und HASSELBRING (2009, S. 319) eine erprobte, generische Software-Architektur für bestimmte Anwendungsbereiche. Im Standard IEEE1471-2000 wird der Begriff „Software-Architektur“ wie folgt definiert: „The fundamental organization of a system embodied in its components and their relationships to each other“ (REUSSNER und HASSELBRING 2009, S. 1). Nach HOLEY, WELTER und WIEDEMANN (2004, S. 223) wird durch die Verwendung einer Referenzarchitektur bei der Implementierung gewährleistet, dass Workflow Management Systeme unterschiedlicher Hersteller aufgrund von geplanten Ähnlichkeiten miteinander kommunizieren können. Die folgende Abbildung 1 zeigt das WfRM:

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Abbildung 1: Workflow Reference Model (WFMC-MODEL 1995, S. 20)

Nach HOLEY, WELTER und WIEDEMANN (2004, S. 223 f.) besteht das WfRM aus mehreren „Komponenten“ (Bestandteilen). In Abbildung 1 ist die Nummerierung (1 bis 3) der Komponenten nicht Bestandteil des von der WfMC herausgegebenen WfRMs. Die Nummerierung kennzeichnet hier die Komponenten des WfRM, die in Bezug zu F1 (vgl. Kapitel 1.2) stehen und „Wissen“ bzw. „Wissensrepräsentationen“ enthalten (vgl. Kapitel 2.2). Auf die Komponenten ohne Nummerierung wird aus Relevanzgründen nicht eingegangen.

Die Komponente „Process Definition Tool“ (1) ermöglicht die Eingabe der Wissensrepräsentation (vgl. Kapitel 2.2) eines Workflows in das Workflow Management System. Die Eingabe erfolgt durch ein „Tool“, das den Ablauf des Workflows beschreibt. Der Begriff „Tool“ bezeichnet ein Computerprogramm von geringem Umfang, das zusätzliche Aufgaben übernimmt (nach DUDEN-UNIVERSAL 2015, S. 1770). Wird ein Workflow in das Workflow Management System eingegeben, so wird dieser innerhalb des Workflow Management Systems als „Prozess Definition“ bzw. „Workflow-Schema“ bezeichnet (nach WFMC-MODEL 1995, S. 12 und nach BÖHM 2000, S. 4). Die Komponente „Interface 1“ (2) importiert das eingegebene Workflow-Schema in die „Workflow Engine“ (3). Der Begriff „Workflow Engine“ bzw. dessen Kurzform „Engine“ beschreibt ein eigenständiges Computerprogramm (vgl. Kapitel 1.3), das aus einem Workflow-Schema eine oder mehrere parallel ablaufende „Workflow-Instanzen“ startet oder beendet (nach WFMC-MODEL 1995, S. 8 und S. 54). Ein gestarteter bzw. ablaufender Workflow wird von der Engine aus einem Workflow-Schema erzeugt und wird „Workflow-Instanz“ genannt (nach WFMC-MODEL 1995, S. 22).

Aus der soeben durchgeführten Betrachtung des WfRM ist ersichtlich, dass die Komponenten eines Workflow Management Systems ein „Wissen“ über Workflows benötigen. Auf den Begriff „Wissen“ wird deshalb im Folgenden Kapitel näher eingegangen.

2.2 Wissensrepräsentation

Der Begriff „Wissen“ wird in der Literatur über eine „Begriffshierarchie“ beschrieben. Eine „Begriffshierarchie“ besteht aus verschiedenen Begriffen (Ebenen), die zueinander in einer hierarchischen Beziehung stehen (nach KRCMAR 2015, S. 11 f.). Die folgende Abbildung 2 zeigt die „Begriffshierarchie“, die in der Literatur auch „Wissenspyramide“ genannt wird (nach BOLLHÖFER 2017, S. 25).

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Abbildung 2: Begriffshierarchie bzw. Wissenspyramide (nach KRCMAR 2015, S. 12 und nach BOLLHÖFER 2017, S. 25)

Aus Abbildung 2 ist ersichtlich, dass die Definition des Begriffs „Wissen“ (Ebene 4) durch die darunterliegenden Begriffe „Zeichen“, „Daten“ und „Information“ (Ebenen 1 bis 3) erfolgt. Im Weiteren werden deshalb die Ebenen 1 bis 3 näher beschrieben:

Auf der 1. Ebene befinden sich einzelne „Zeichen“. Beispielsweise die folgenden Zeichen: A, B, C, a, b, c, 1, 2, 3, *, !. Die Zeichen stammen aus einem „Alphabet“ (nach WAGENKNECHT und HIELSCHER 2014, S. 19). Nach WAGENKNECHT und HIELSCHER (2014, S. 17) ist ein „Alphabet“ eine Menge (A) von unterscheidbaren Zeichen, also ein „Zeichenvorrat“. Eine „Menge“ ist in der Mathematik eine Zusammenfassung unterschiedlicher Objekte (Elemente) zu einem Ganzen (nach STAAB 2007, S. 29). Beispielsweise ist die folgende Menge (A) ein „Alphabet“, dessen Zeichen (Objekte, Elemente) durch Kommata getrennt und in Mengenklammern { } eingefasst werden: A = {A, B, C, a, b, c, 1, 2, 3, Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten}

Die einzelnen „Zeichen“ (1. Ebene) werden miteinander durch Anwendung einer „Syntax“ zu „Daten“ (2. Ebene) verbunden. Der Begriff „Syntax“ geht auf das lateinische Wort „syntaxis“ zurück, das mit „Zusammenstellung“ bzw. „Ordnung“ übersetzt wird (nach DUDEN-UNIVERSAL 2015, S. 1732). Die Syntax beschreibt folglich eine geordnete ZusammensteIlung – gemäß vorgegebener Regeln. In der Literatur wird der Begriff „Syntax“ durch das Begriffspaar „konkrete Syntax“ und „abstrakte Syntax“ näher spezifiziert. Die „konkrete Syntax“ verbindet die einzelnen Zeichen, die aus einem Alphabet stammen, zu „Zeichenketten“ bzw. „Wörtern“ (nach WAGENKNECHT und HIELSCHER 2014, S. 7 ff.).

Davon abzugrenzen ist der Begriff „abstrakte Syntax“, der in der Literatur synonym auch „Grammatik“ oder „Sprachenbeschreibung“ genannt wird. Die „abstrakte Syntax“ verbindet „Zeichenketten“ bzw. „Wörter“ zu einem „Satz“ (nach WAGENKNECHT und HIELSCHER 2014, S. 5 und S. 12 ff. und S. 28 f.). Aus Relevanzgründen wird auf die Begriffe „abstrakte Syntax“ und „Satz“ nicht näher eingegangen. Die Definition des Begriffs „Daten“ in der Begriffshierarchie beinhaltet die strukturierte Verbindung einzelner Zeichen zu Zeichenketten bzw. Wörtern (nach BOLLHÖFER 2017, S. 24). Folglich werden die einzelnen „Zeichen“, die aus einem Alphabet stammen, erst durch Anwendung einer „konkreten Syntax“ zu „Daten“.

Nicht jedes Zeichen eines Alphabets hat auch eine „Semantik“ (Bedeutung). Beispielsweise könnte das Zeichen * semantisch für einen Brief stehen. Nach VOSSEN und WITT (2016, S. 15) werden Zeichen oder Zeichenketten, die eine Semantik haben, „Symbole“ genannt. Können „Daten“ (2. Ebene) einer Semantik zugeordnet werden, so handelt es sich um eine „Information“ (3. Ebene). In der Literatur wird jedoch der Begriff „Information“ unscharf definiert (nach KRCMAR 2015, S. 11). Aus Umfangsgründen wird auf die verschiedenen Definitionen des Begriffs „Information“ nicht näher eingegangen. Im Weiteren wird deshalb der Begriff „Information“ konform zur Begriffshierarchie verwendet: Eine „Information“ besteht aus Daten, die eine Semantik aufweisen.

Bei der Verwendung des Begriffs „Information“ ist jedoch zu beachten, dass die Semantik immer vom „Kontext“ (Zusammenhang, Umfeld) abhängig ist (nach BÖCKENHAUER und HROMKOVIC 2013, S. 179 f.). Kann eine „Information“ (3. Ebene) durch eine „Pragmatik“ (Berücksichtigung des Kontextes) ergänzt werden, dann entsteht „Wissen“ (4. Ebene). Für den Begriff „Wissen“ sind in der Literatur jedoch verschiedene Definitionen zu finden, die von der Begriffshierarchie abweichen. Auf die verschiedenen Definitionen wird aus Umfangsgründen nicht eingegangen. Im Weiteren wird der Begriff „Wissen“ konform zur Begriffshierarchie verwendet: „Wissen“ besteht aus Informationen, die eine Pragmatik aufweisen.

Nach STOCK und STOCK (2008, S. 21) ist vom Begriff „Wissen“ der Begriff „Know-how“ abzugrenzen. Der Begriff „Know-how“ ist „das Wissen darüber, wie gewisse Dinge zu tun sind“ (STOCK und STOCK 2008, S. 21).

Nach STOCK und STOCK (2008, S. 22) wird in der Literatur eine Vorstellung beschrieben, die von der Annahme ausgeht, dass sich das Wissen im Körper einer Person befindet und benutzt werden kann, wie auch der Körper benutzt wird. Diese Vorstellung wird „implizites Wissen“ genannt (nach STOCK und STOCK 2008, S. 22). Gemäß dieser Vorstellung verinnerlicht die Person das Wissen. Der Vorstellung zufolge kann das „implizite Wissen“ einer Person „externalisiert“ werden (nach STOCK und STOCK 2008, S. 24). Das Verb „externalisieren“ bedeutet „nach außen verlagern“ (DUDEN-UNIVERSAL 2015, S. 566). Das Gegenteil von „externalisieren“ beschreibt das Verb „internalisieren“ (nach STOCK und STOCK 2008, S. 26). Die Internalisierung von Wissen ist hier jedoch nicht von Relevanz und wird deshalb nicht erklärt. Wird implizites Wissen externalisiert, so wird vorstellungsgemäß daraus „explizites Wissen“ (nach STOCK und STOCK 2008, S. 31). Der Begriff „explizites Wissen“ beinhaltet eine nachvollziehbare Niederschrift (Zeichen und Symbole), die auch für andere Personen verständlich ist (nach STOCK und STOCK 2008, S. 24). Gemäß der Vorstellung kann nicht das gesamte implizite Wissen einer Person externalisiert werden, sondern nur ein Teil davon. Folglich kann es bei der Externalisierung zu einem Wissensverlust kommen (nach STOCK und STOCK 2008, S. 24). Implizites Wissen und explizites Wissen sind dann nicht identisch.

Nach STOCK und STOCK (2008, S. 31) bezeichnet der Begriff „Wissensrepräsentation“ das explizite Wissen, das durch Externalisierung aus dem impliziten Wissen gebildet wurde. Das Adjektiv „repräsentativ“ bedeutet in diesem Zusammenhang „typisch für etwas“ (DUDEN-UNIVERSAL 2015, S. 1454). Eine „Wissensrepräsentation“ beinhaltet folglich das Typische bzw. das Wesentliche des „impliziten Wissens“. STOCK und STOCK (2008, S. 37) definieren den Begriff „Wissensrepräsentation“ in Bezug zu einem technischen System wie folgt: „Repräsentation des Wissens durch das Surrogat in einem System.“ Gemäß dem DUDEN-UNIVERSAL (2015, S. 1728) bezeichnet das Wort „Surrogat“ einen behelfsmäßigen, jedoch nicht vollwertigen Ersatz (Stellvertreter, Vertretung). Die Wissensrepräsentation in einem „Workflow Management System“ (vgl. Kapitel 2.1) ist somit nur ein Surrogat (des impliziten Workflow-Wissens einer Person) und durch die Externalisierung verlustbehaftet. Die Person externalisiert ihr Wissen über Workflows durch ein „Process Definition Tool“ (vgl. Kapitel 2.1). Das „Process Definition Tool“ ist somit hinsichtlich des Wissens eine eher deskriptive (beschreibende) Komponente. In der „Engine“ (vgl. Kapitel 2.1) befindet sich das „explizite Wissen“ (Wissensrepräsentation, Surrogat), also das inhaltlich wesentliche Wissen zum Workflow – beispielsweise das „Workflow-Schema“ (vgl. Kapitel 2.1), das den „Ablauf“ (vgl. Kapitel 2.1) beschreibt und aus dem die „Workflow-Instanz“ (vgl. Kapitel 2.1) gebildet wird. Die Engine ist somit hinsichtlich des Wissens eine eher dispositive (anordnende, verfügende) Komponente.

Nach STOCK und STOCK (2008, S. XI und S. 418) wird die Konzeption der Wissensrepräsentation durch die Auswahl der „formalen Methode“ (vgl. Kapitel 3) beeinflusst. Nach PATIG (2006, S. 65) ist bei der Konzeption der Wissensrepräsentation die „Ausdrucksstärke“ (Expressivität) der „formalen Methode“ wesentlich von Belang. Der Begriff „Ausdrucksstärke“ beschreibt die Anzahl der Symbole (Mächtigkeit) des Alphabets, einer formalen Methode (nach PATIG 2006, S. 59). Enthält das Alphabet einer formalen Methode nur wenige Symbole (geringe Ausdrucksstärke), dann hat auch die Konzeption nur eine geringe Ausdrucksstärke.

Neben der Ausdrucksstärke existieren noch weitere, ergänzende Faktoren die bei der Konzeption einer Wissensrepräsentation von Bedeutung sind (nach PATIG 2006, S. 63 ff.). Aufgrund der eingeschränkten Betrachtung von F2 (vgl. Kapitel 1.2) werden ergänzende Faktoren jedoch in der Hausarbeit vernachlässigt.

Zusammenfassend sind die individuellen Ausdrucksstärken der verschiedenen „formalen Methoden“ bei der Modellierung von Wissensrepräsentationen für Workflow Management Systeme (vgl. Kapitel 2.1) von Bedeutung. Auf „formale Methoden“ und deren Ausdrucksstärken wird im folgenden Kapitel näher eingegangen.

3 Formale Methoden

Durch eine Literaturrecherche (vgl. Kapitel 1.3) sollen „formale Methoden“ identifiziert werden, die zur „Modellierung“ des „expliziten Wissens“ (vgl. Kapitel 2.2) von Workflows verwendet werden (F1). Das Verb „modellieren“ bedeutet „von etwas ein Modell bilden“ (DUDEN-UNIVERSAL 2015, S. 1213). Auf den Begriff „Modell“ wurde bereits in Kapitel 2.1 eingegangen. Der Begriff „formale Methode“ besteht aus den zwei Wörtern „formal“ und „Methode“. Das Adjektiv „formal“ bedeutet „die Form betreffend“ (nach DUDEN-UNIVERSAL 2015, S. 630). Das Wort „Methode“ bezeichnet die „Art und Weise eines Vorgehens“ (nach DUDEN-UNIVERSAL 2015, S. 1193). Die identifizierten „formalen Methoden“ werden in den folgenden Unterkapiteln 3.1 bis 3.6 strukturiert. Dabei steht die Reihenfolge der Unterkapitel in keinem Zusammenhang zu den Forschungsfragen (vgl. Kapitel 1.3). Vorbereitend hinsichtlich F2 wurde in Kapitel 1.3 die Vergleichbarkeit der formalen Methoden gefordert. In den nun folgenden Unterkapiteln 3.1 bis 3.6 wird die Vergleichbarkeit der „formalen Methoden“ durch die inhaltliche Anlehnung an das Workflow-Beispiel (Fallbeispiel) von ALLWEYER (2015, S. 16) erreicht. Die Eignung des Fallbeispiels hinsichtlich F2 wird dabei vorausgesetzt. Im folgenden Kapitel wird das Fallbeispiel von ALLWEYER (2015, S. 16) näher beschrieben.

3.1 Business Process Model and Notation (BPMN)

Nach (ALLWEYER 2015, S. 10) können Workflows in der „Business Process Model and Notation“ (BPMN) modelliert werden. Die BPMN ist ein Standard, der von der „Object Management Group“ (OMG) entwickelt und veröffentlicht wird (nach OMG-BPMN-ABOUT 2011). Die OMG ist ein Zusammenschluss aus wirtschaftlich selbständigen Unternehmen (Konsortium), der sich mit der Entwicklung von herstellerunabhängigen Standards beschäftigt (nach OMG-ABOUT 2019 und nach ALLWEYER 2015, S. 10 f.). Auf den Begriff „Standard“ wurde bereits in Kapitel 2.1 eingegangen. Nach ALLWEYER (2015, S. 9) ist die BPMN sowohl ein „Modell“ als auch eine „Notation“.

Die BPMN ist insofern ein „Modell“ (vgl. Kapitel 2.1), dass sie eine Beschreibung der inneren Beziehungen und Funktionen von Workflows ermöglicht (nach ALLWEYER 2015, S. 13). Modellhaft können in der BPMN sowohl bereits real existierende Workflows als auch Muster bzw. Vorbilder neuer Workflows abgebildet werden (nach ALLWEYER 2015, S. 9).

Die BPMN ist insofern eine „Notation“, dass sie ein System von Zeichen oder Symbolen enthält (nach DUDEN-UNIVERSAL 2015, S. 1275). Auf die Begriffe „Zeichen“ und „Symbole“ wurde bereits in Kapitel 2.2 eingegangen. In Bezug auf eine Notation ist ein „System“ eine Menge (vgl. Kapitel 2.2) von Elementen die miteinander in Beziehung stehen (nach DUDEN-UNIVERSAL 2015, S. 1732). Die BPMN enhält einen endlichen Vorrat an syntaktisch und semantisch eindeutig definierten Symbolen zur Beschreibung von Workflows und definiert, wie diese Symbole untereinander in Beziehung gesetzt werden können (nach ALLWEYER 2015, S. 9). Aus Umfangsgründen ist eine vollumfängliche Darstellung der Symbole aus der aktuellen BPMN-Version 2.0 hier nicht möglich. Deshalb erfolgt eine auszugsweise Erklärung der BPMN anhand eines Fallbeispiels. Die folgende Abbildung 3 stammt aus ALLWEYER (2015, S. 16) und zeigt das Beispiel eines Workflows in der BPMN:

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Abbildung 3: Fallbeispiel in der BPMN (ALLWEYER 2015, S. 16)

Aus Abbildung 3 ist ersichtlich, dass die BPMN einen Workflow durch verschiedene Symbole (1 bis 15) beschreibt. Im Vergleich mit den anderen identifizierten formalen Methoden enthält die BPMN eine große Anzahl an verschiedenartigen Symbolen zur Beschreibung von Workflows (nach OMG-BPMN-STANDARD, 2011). Der Symbolvorrat bzw. das Alphabet (vgl. Kapitel 2.2) der BPMN ist umfangreich bzw. mächtig. Nach PATIG (2006, S. 59) bedeutet ein mächtiges Alphabet eine hohe Ausdrucksstärke (vgl. Kapitel 2.2). Somit hat die BPMN eine hohe Ausdrucksstärke in Bezug auf Workflows und eignet sich (F2) für eine Externalisierung in einem Process Definition Tool (vgl. Kapitel 2.2).

Zur Erzeugung eines Workflow-Schemas (vgl. Kapitel 2.1) in einer Engine (vgl. Kapitel 2.1) müssen zunächst abstrakte und konkrete Syntaxen der Symbole (1 bis 15) geprüft und in die formale Sprache einer Engine (explizites Wissen) transformiert werden. Auf den Begriff „formale Sprache" wird in Kapitel 3.2 näher eingegangen. Aufgrund der offensichtlich fehlenden mathematischen Beschreibbarkeit des Fallbeispiels ist anzunehmen, dass sich die BPMN somit dispositiv - als Wissensrepräsentation für eine Engine - nicht eignet (F2).

3.2 Unified Modeling Language (UML)

Nach ALLWEYER (2015, S. 10) können Workflows in der „Unified Modeling Language“ (UML) beschrieben werden. Die UML wird von der OMG entwickelt und veröffentlicht (nach OMG-UML 2017). Auf die OMG wurde bereits in Kapitel 3.1 näher eingegangen. Auf „Standards“ wurde in Kapitel 2.1 eingegangen.

Die UML formalisiert Zusammenhänge durch die Verwendung einer einheitlichen (engl. Unified) Modellierungssprache (engl. Modeling Language). Eine „Modellierungssprache“ ist eine „formale Sprache“, die zur Modellierung (vgl. Kapitel 3) verwendet wird. Begrifflich ist die „formale Sprache“ von der „natürlichen Sprache“ abzugrenzen (nach WAGENKNECHT und HIELSCHER 2014, S. 5). Eine „natürliche Sprache“ wird gesprochen (nach RUSSEL 2016 und NORVIG 2012, S. 347 f.). Eine „formale Sprache“ hingegen wird für einen bestimmten Zweck entwickelt und nicht gesprochen (nach WAGENKNECHT und HIELSCHER 2014, S. 6). Das Adjektiv „formal“ bedeutet „die Form betreffend“ (nach DUDEN-UNIVERSAL 2015, S. 630, vgl. Kapitel 3). Ebendiese „Form“ wird durch die „Grammatik“ bzw. „Sprachenbeschreibung“ (vgl. Kapitel 2.2) von der OMG im UML-Standard festgelegt (nach WAGENKNECHT und HIELSCHER 2014, S. 5).

Bestandteile der UML sind verschiedene „Diagramme“, die in inhaltlicher Abhängig von verschiedenen Anwendungsbereichen definiert sind (nach ALLWEYER 2015, S. 10). Ein „Diagramm“ ist eine grafische Darstellung in leicht überblickbarer Form (nach DUDEN-UNIVERSAL 2015, S. 417). Ein „Anwendungsbereich“ ist beispielsweise die Beschreibung von Aktivitäten (nach HECKER, SALVANOS und HOFFMANN-ELBERN 2018, S. 225). Eine „Aktivität“ ist ein Arbeitsschritt, der zur Erbringung einer Leistung durchgeführt wird (nach BECKER, KUGELER und ROSEMANN 2012, S. 6). Der Begriff „Leistung“ bezeichnet innerhalb dieses Kontextes eine Wertschöpfung bzw. einen Mehrwert für den Kunden (nach WÖHE, DÖRING und BRÖSEL 2016, S. 746).

Auf die verschiedenen Diagramme der UML wird im Weiteren aus Relevanzgründen nicht eingegangen. Aus der UML ist jedoch das „Aktivitätsdiagramm“ zur Beschreibung von Workflows geeignet (nach ALLWEYER 2015, S. 10) und wird deshalb nachfolgend näher erklärt. Ein „Aktivitätsdiagramm“ beinhaltet ein Alphabet aus Symbolen (vgl. Kapitel 2.2). Die folgende Tabelle 1 zeigt auszugsweise einige Symbole des Aktivitätsdiagramms (nach KECHER, SALVANOS und HOFFMANN-ELBERN (2018, S. 225 ff.) :

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Tabelle 1: Symbole des Aktivitätsdiagramms aus der UML (nach KECHER, SALVANOS und HOFFMANN-ELBERN 2018, S. 225 ff.)

Bei der Darstellung eines Workflows als Aktivitätsdiagramm in der UML werden die Symbole (vgl. Tabelle 1) gemäß der in der UML vorgegebenen Grammatik (vgl. Kapitel 3.2) arrangiert. Beispielsweise muss jedes Aktivitätsdiagramm mit einem Startknoten (vgl. Tabelle 1) beginnen und mit einem Endknoten (vgl. Tabelle 1) abgeschlossen werden (nach KECHER, SALVANOS und HOFFMANN-ELBERN 2018, S. 263). Eine nähere Beschreibung der Grammatik des Aktivitätsdiagramms erfolgt aus Umfangsgründen nicht. Eine Vertiefung ist nach OMG-UML (2017) oder nach KECHER, SALVANOS und HOFFMANN-ELBERN (2018) möglich.

Bereits in Kapitel 1.3 wurde ein Fallbeispiel gefordert. Das zuvor in Kapitel 3.1 in Abbildung 3 aufgezeigte Fallbeispiel (ALLWEYER 2015, S. 16) wird im Folgenden in ein Aktivitätsdiagramm der UML transformiert. Die folgende Abbildung 4 zeigt das Ergebnis:

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Abbildung 4: Fallbeispiel als Aktivitätsdiagramm in der UML

Aus Abbildung 4 ist ersichtlich, dass das Aktivitätsdiagramm einen Workflow durch verschiedene Symbole (1 bis 17) beschreibt. Im Vergleich mit den anderen identifizierten formalen Methoden enthält das Aktivitätsdiagramm eine große Anzahl an verschiedenartigen Symbolen zur Beschreibung von Workflows (nach KECHER, SALVANOS und HOFFMANN-ELBERN 2018, S. 225 ff.). Der Symbolvorrat bzw. das Alphabet (vgl. Kapitel 2.2) des Aktivitätsdiagramms ist umfangreich bzw. mächtig. Nach PATIG (2006, S. 59) bedeutet ein mächtiges Alphabet eine hohe Ausdrucksstärke (vgl. Kapitel 2.2). Somit hat die BPMN eine hohe Ausdrucksstärke in Bezug auf Workflows und eignet sich (F2) für eine Externalisierung in einem Process Definition Tool (vgl. Kapitel 2.2).

Zur Erzeugung einer Workflow-Instanz (vgl. Kapitel 2.1) in einer Engine (vgl. Kapitel 2.1) müssen zunächst abstrakte und konkrete Syntaxen der Symbole (1 bis 17) geprüft und in die formale Sprache einer Engine (explizites Wissen) transformiert werden. Aufgrund der offensichtlich fehlenden mathematischen Beschreibbarkeit des Fallbeispiels ist anzunehmen, dass sich das Aktivitätsdiagramm somit dispositiv - als Wissensrepräsentation für eine Engine - nicht eignet (F2).

3.3 Erweiterte Ereignisgesteuerte Prozesskette (eEPK)

Nach SCHWARZER und KRCMAR (2010, S. 103) eignet sich auch die „Erweiterte Ereignisgesteuerte Prozesskette“ (eEPK) zur Darstellung von Workflows. Die eEPK besteht aus einem nicht-standardisierten Alphabet. Auf die Begriffe „Alphabet“ (vgl. Kapitel 2.2) und „Standard“ (vgl. Kapitel 2.1) wurde bereits eingegangen. Die folgende Tabelle 2 zeigt die Symbole der eEPK (nach SCHWARZER und KRCMAR 2010, S. 103 f. und nach HOLEY, WELTER und WIEDEMANN 2014, S. 222):

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Tabelle 2: Symbole der eEPK (nach SCHWARZER und KRCMAR 2010, S. 103 f. und nach HOLEY, WELTER und WIEDEMANN 2014, S. 222)

Aufgrund der fehlenden Standardisierung können die Symbole in der Literatur voneinander abweichen. Nach SCHWARZER und KRCMAR 2010, S. 103) werden die Symbole in der eEPK gemäß einer Grammatik (vgl. Kapitel 3.2) arrangiert. Beispielsweise muss beim eEPK auf jedes Ereignis (2.) eine Funktion (3.) folgen und umgekehrt (nach SCHWARZER und KRCMAR 2010, S. 103). Außerdem muss jeder Workflow mit einem Ereignis (2.) beginnen und mit einem Ereignis (2.) enden (nach SCHWARZER und KRCMAR 2010, S. 103). Eine nähere Beschreibung der Grammatik erfolgt aus Relevanzgründen nicht, kann jedoch nach SCHWARZER und KRCMAR (2010, S. 103 f.) vertieft werden.

Bereits in Kapitel 1.3 wurde ein Fallbeispiel gefordert. Das zuvor in Kapitel 3.1 in Abbildung 3 aufgezeigte Fallbeispiel (ALLWEYER 2015, S. 16) wird im Folgenden in eine eEPK transformiert. Die folgende Abbildung 5 zeigt das Ergebnis:

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Abbildung 5: Fallbeispiel als eEPK

Aus Abbildung 5 ist ersichtlich, dass die eEPK einen Workflow durch verschiedene Symbole (1 bis 14) beschreibt. Im Vergleich mit den anderen identifizierten formalen Methoden enthält die eEPK eine große Anzahl an verschiedenartigen Symbolen zur Beschreibung von Workflows (nach SCHWARZER und KRCMAR 2010, S. 103 f.). Der Symbolvorrat bzw. das Alphabet (vgl. Kapitel 2.2) der eEPK ist umfangreich bzw. mächtig. Nach PATIG (2006, S. 59) bedeutet ein mächtiges Alphabet eine hohe Ausdrucksstärke (vgl. Kaptiel 2.2). Somit hat die eEPK eine hohe Ausdrucksstärke in Bezug auf Workflows und eignet sich (F2) für eine Externalisierung in einem Process Definition Tool (vgl. Kapitel 2.2).

Zur Erzeugung einer Workflow-Instanz (vgl. Kapitel 2.1) in einer Engine (vgl. Kapitel 2.1) müssen zunächst abstrakte und konkrete Syntaxen der Symbole (1 bis 14) geprüft und in die „formale Sprache“ einer Engine (explizites Wissen) transformiert werden. Auf den Begriff „formale Sprache" wird in Kapitel 3.2 näher eingegangen. Aufgrund der offensichtlich fehlenden mathematischen Beschreibbarkeit des Fallbeispiels ist anzunehmen, dass sich das eEPK somit dispositiv - als Wissensrepräsentation für eine Engine - nicht eignet (F2).

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Ende der Leseprobe aus 45 Seiten

Details

Titel
Formale Methoden zur Modellierung von Wissensrepräsentationen in Workflow Management Systemen
Untertitel
Literaturrecherche und Zusammenstellung
Note
1,0
Autor
Jahr
2019
Seiten
45
Katalognummer
V923162
ISBN (eBook)
9783346246806
Sprache
Deutsch
Schlagworte
Wissensrepräsentation Workflow Management System Petri-Netz Automat BPMN UML XPDL eEPK Blockchain
Arbeit zitieren
Daniel Krüger (Autor), 2019, Formale Methoden zur Modellierung von Wissensrepräsentationen in Workflow Management Systemen, München, GRIN Verlag, https://www.grin.com/document/923162

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