Institut für Informatik: Facts and Figures
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Lehr- und Forschungsgebiet
Wirtschaftsinformatik
http://winf.in.tu-clausthal.de
Prof. Dr. Jörg MüllerProf. Dr. Niels Pinkwart
Technische Universität ClausthalInstitut für InformatikJulius-Albert-Str. 438678 [email protected]. +49 5325 727141
Institut für Informatik: Facts and Figures
• Gegründet 1982• seit 1985: Diplom-
Studiengang Informatik • seit 1998: Diplom-
Studiengang Wirtschaftsinformatik
• 12 Professoren, 2 Junior-Professoren, 2 Apl. Professoren
• Zur Zeit ca. 50 Mitarbeiterinnen und Mitarbeiter
Institut für Informatik: Organisation
Infrastruktur-gruppe
Instituts-verwaltung
Institutsvorstand
Institutsdirektorz.Zt. Prof. Dix
ForschungsschwerpunktHuman.-Centered Computing
Forschungsschwerpunkt Wirtschaftsinformatik
und Informationssysteme
ForschungsschwerpunktParalleles und
Vernetztes Rechnen
ForschungsschwerpunktGrundlagen der Informatik
ForschungsschwerpunktTechnische Informatik
Computational Intelligence, Prof. J. DixTheoretische Informatik, Prof. B. Hammer
Grafische DV & Multimedia, Prof. G. ZachmannComputergrafik, Prof. K. Hormann (JP)Human-Centered Computing
Wirtschaftsinformatik, Prof. J. P. MüllerInteroperable Betriebl. Informationssysteme,
Prof. N. Pinkwart (JP)Datenbanksysteme, Prof. S.. Hartmann
Softwaretechnik, Prof. A. RauschKomm. und Verteilte Systeme, N.N.Grid Computing
Rechnernetze, Prof. H. RichterHardwareentwurf und Robotik, Apl. Prof. G. Kemnitz Embedded Systems Engineering (Prof. Siemers*)
* Kooperationsvereinbarung mit FH Nordhausen
Wirtschaftsinformatik an der TU Clausthal: Unsere Ziele
• Lehre:– Etablierung eines qualitativ hochwertigen, national und
international anerkannten Lehrangebots in der Wirtschaftsinformatik
– Lehrstuhl Wirtschaftsinformatik als Bindeglied zwischen Informatik, Mathematik, Wirtschafts- und Ingenieurs-wissenschaften an der TU Clausthal
• Forschung:– Nachhaltige Etablierung einer international anerkannten
Forschungsgruppe– Ausnutzung von Synergien an der TU Clausthal im Rahmen
fachübergreifender Aktivitäten– Stärkung der Region durch Zusammenarbeit mit lokalen
Unternehmen– Industriekooperationen in strategischen Gebieten
Die Arbeitsgruppe Wirtschaftsinformatik
Dipl.WiInf. Patrick Stiefel
Junior-Prof. Dr.Niels Pinkwart
Dipl.Inf. Markus Melato
Prof. Dr. Jörg P. Müller
Elisabeth Höhne
Sonja Schäfer
Dipl.Inf. Fabian Stäber*
Dipl.Inf.Christoph Gerdes*
StefanieCronjäger
* Exte
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Dipl.WiInf. Alexander Hornung
Dipl.Inf. Udo Bartlang*
Lehrangebot
• Diplomstudiengänge– Wirtschaftsinformatik– Wirtschaftsingenieurwesen
• Bachelor- / Master-Studiengänge– B.Sc. Informatik / Wirtschaftsinformatik (6 Semester, ab
WS2006/07) mit Vertiefungen • Business Computing• Informationssysteme in der Industrie• Operations Research
– B.Sc. Technische Betriebswirtschaftslehre– M.Sc. Wirtschaftsinformatik (4 Semester, ab WS2007/08)– M.Sc. Operations Research (ditto)
Lehrangebot Wirtschaftsinformatik
Grundstudium / B.Sc.WI1
(Schwerpunkt: Grundlagen der WI u. Datenmanagement)
3V + 1Ü
Grundstudium / B.Sc.WI1
(Schwerpunkt: Grundlagen der WI u. Datenmanagement)
3V + 1Ü
Grundstudium / B.Sc.WI2
(Schwerpunkt:Geschäftsprozessmodellierung)
2V + 2Ü
Grundstudium / B.Sc.WI2
(Schwerpunkt:Geschäftsprozessmodellierung)
2V + 2Ü
Hauptstudium / B.Sc.WI3
(Schwerpunkt: Integrierte Anwendungssysteme)
2V + 2Ü
Hauptstudium / B.Sc.WI3
(Schwerpunkt: Integrierte Anwendungssysteme)
2V + 2Ü
Hauptstudium / MasterWI4
(Schwerpunkt: E-Commerce/E-Business)
3V + 1Ü
Hauptstudium / MasterWI4
(Schwerpunkt: E-Commerce/E-Business)
3V + 1Ü
Wintersemester Sommersemester
Hauptseminar Wirtschaftsinformatik
2S
Hauptseminar Wirtschaftsinformatik
2S
Projektseminar / Fortgeschrittenenprojekt
Wirtschaftsinformatik 4P
Projektseminar / Fortgeschrittenenprojekt
Wirtschaftsinformatik 4P
Spezialvorlesungen Wirtschaftsinformatik
2V
Spezialvorlesungen Wirtschaftsinformatik
2V
Spezialvorlesung Wirtschaftsinformatik
2V
Spezialvorlesung Wirtschaftsinformatik
2V
Research Roadmap
(Cross-)EnterpriseCollaboration
Model-drivenEnterprise Automation
Enterprise InteroperabilityTechnologies
Mobile & EnterpriseComputing Lab
Current research agenda
• Enterprise Interoperability technologies– Model-driven development of cross-enterprise business
processes– From business models to IT systems and back
• (Cross-)enterprise collaboration– Decentral product-related collaboration infrastructure– IT support for collaborative, event-driven interactions
• Model-driven enterprise automation– Model-driven and context-aware enactment and monitoring
of distributed and mobile supply network processes– Agent technology for decision support and coordination
Examples of our work
• ATHENA IP:– P2P Business Resource Management– Model-driven development of Cross-enterprise business
processes
• Decentral Product Collaboration Infrastructure• Context-aware process monitoring in supply networks
• Outline: Production-to-Maintenance information infrastructure
Research Roadmap
(Cross-)EnterpriseCollaboration
Model-drivenEnterprise Automation
Enterprise InteroperabilityTechnologies
Mobile & EnterpriseComputing Lab
Interoperability – Example of our work: ATHENA European Project
• Advanced Technologies for interoperability of Heterogeneous Enterprise Networks and their Applications
• European research project (FP6, 2004-2007)• Largest EU-funded Electronic Business project• „Cross-Sector“, with four application domains including
Automotive and Telecoms• 19 Partners: SAP, IBM, FIAT, EADS, Siemens, IntraCom,
Gruppo Formula, DFKI/IWI, Fraunhofer IPK, …• Strategic objective:
„Establish, become and be recognized in research and industry as a permanent world-class European Hub
acting as a reference point in interoperability“
http://www.athena-ip.org
Enterprise interoperability technologies
• Interoperability“the ability of two or more systems or components to exchange information and to use the information that has been exchanged” [IEEE Computer Dictionary]
• Levels of interoperability
[source: IDEAS roadmap]
Business Resource Management Framework
• Observation: P2P Computing has shown benefit in first business applications such as telecomms network management and VoIP telefony.
• Hypothesis: In the context of Virtual Enterprise and SME, P2P concepts can contribute to make distributed IT systems more adaptive, more performant, and more robust
• Objective: explore applicability, challenges, limitations and trade-offs of P2P computing for managing distributed business resources
• Result: BRMF – a P2P Framework for decentral management of business resources (business documents, objects, services, processes)
Research Roadmap
(Cross-)EnterpriseCollaboration
Model-drivenEnterprise Automation
Enterprise InteroperabilityTechnologies
Mobile & EnterpriseComputing Lab
Was bedeutet „Produkt-Kollaboration“?• Definition der Produkte
Pflegen eines zentralen Produktstammes
• ÄnderungsverfolgungManagement von Produktänderungen. Interne Teams, Supply Chain Partner und Kunden arbeiten während des gesamten Produktänderungsprozesses in Echtzeit zusammen.
• Dokumenten-ManagementDokumentenbereitstellung, Zugriff auf aktuelle, korrekte Informationen, sichere Kontrolle über das geistige Eigentum im erweiterten Unternehmen
• Erzeugnis-ManagementHerstellerlisten und Produktinformation werden festgelegt, überwacht und ausgetauscht. Transparenz und Kontrolle über standortspezifische Produktinformationen. Information über Kosten, Qualität und Verfügbarkeit, die bei Bedarf, z.B. bei Änderung eines Fertigungsauftrages, zu aktualisieren sind.
Produkt-Kollaboration ermöglicht• höhere Produktivität, bessere Qualität, und niedrigere Kosten für
Produktentwicklung und Materialverbrauch• kürzere Zykluszeiten und schnellere Umsetzung bei Produktverbesserungen
Grenzen der Anwendbarkeit zentraler Architekturen• Besonders in der frühen Phase der Produktentwicklung:
– Partner, Dienste und Applikationen noch nicht vollständig bekannt– Instabile Struktur der Kollaboration– Fehlendes Vertrauen und Konkurrenz
• Im strategischen Sourcing gehen betriebswirtschaftliche und technische Bewertungsprozesse Hand in Hand– Grosse Anzahl an Produktmodellen, häufige Modifikation von
Spezifikationen und Produktmodellen– Unterstützung lose gekoppelter, ereignisgetriebener Workflows– Sicherheitsaspekte (Kontrolle über sensitive Daten)
• Dennoch besteht schon in dieser Phase ein hoher Effizienzdruck– Frühe Entscheidungen sind essentiell, Fehler sind teuer– Wie findet man die benötigten / geeigneten Partner, Dienste,
Applikationen?– Wie findet man geeignete Regeln (Policies) für Kollaboration und
Datenzugang?– Wie migriert man die so gefundene dezentrale Kollaborationsumgebung
in eine (effizientere und stabilere) Groupware-IT-Architektur
„P2P Product Collaboration Platform“ (PCP)• Einsatz dezentraler Architekturen in
der kollaborativen Produktentwicklung
• Anwendungsszenario:– Produktentwickler möchte
neues Produkt entwickeln und benötigt dazu das Know-Howdiverser Partner.
– Die Partner verfügen über domänenspezifisches Wissen.
– Durch den temporären Zusammen-schluss in der kollaborativenEntwicklungsplattform entstehtein Wissensnetzwerk.
• Vorteile:– Das Wissensnetzwerk existiert nur
solange, bis genügend Ideen für dasneue Produkt gesammelt wurden.
– Erst danach wird das Produkt beim
Entwickler persistent gespeichert.– Jeder Teilnehmer behält die
vollständigeKontrolle über die veröffentlichtenProduktdaten
Produktentwickler
Neues Produktentwickeln
Produktbestandteile festlegen
«include»
Modellgesucheveröffentlichen
«include»
Lieferant A
Veröffentlichen imNetzwerk
Modellgesucheabrufen
Modellvorschlagerstellen
«include»Lieferant X
Modellvorschlägeabrufen
Peer-to-Peer Product Collaboration Platform
«extends» «extends» «extends»
Einzelteile oder Baugruppen
Definition vonPartialmodellen
«include»
Die PCP-Architektur
• Applikationsebene:Modellierungs- und Kollaborations-werkzeuge
• PCP-Middleware:Basisdienste für Produkt-kollaboration
• Verteiltes Ressourcen-managementVirtualisierung, Veröffentlichen, Entdecken von produktbezogenen Ressourcen
Der PCP-Prototyp
Repository View
Hierarchische Auflistung von Modellgesuchen
und Vorschlägen
Part Details ViewListet globale Eigenschaften
und Attribute eines Bauteils
STEP 3D Viewer
Stellt mit den Produktenverknüpfte 3D
Modelle grafisch dar.
Research Roadmap
(Cross-)EnterpriseCollaboration
Model-drivenEnterprise Automation
Enterprise InteroperabilityTechnologies
Mobile & EnterpriseComputing Lab
Model-driven enterprise automation
• Context-aware business process monitoring and automation– Describe, monitor, route, and process distributed business
events– Compose, automate, and track business processes based
on web services technology
• Enterprise decision support technologies– Agent-based recommendation services for transport
logistics– Mobile, context-aware decision support systems
• Model-driven development of business information systems– Goal: Close the gap between business-level enterprise
models and running IT systems– Maintain and synchronize different levels of models
Monitoring überbetrieblicher Geschäftsprozesse
• Aktuelle Informationen und Bewertungen der Prozesse als Entscheidungsunterstützung benötigt
• Kosten sparen durch Informationstransparenz der Geschäftsprozesse
• Zeitnahe Abbildung der Prozessrealität aus verschiedenen Sichten: anderer Abteilungen und/oder andere Unternehmen
• Monitoring als Bestandteil des continuous process improvement
Monitoring überbetrieblicher Geschäftsprozesse: Anforderungen• Automatische Messung, Vorverarbeitung, Filterung von
Messwerten vor Ort – Entlastung der Netzwerke und Backendsysteme
• Schaffung eines skalierbaren und robusten Systems für den Austausch monitoring relevanter Kennzahlen von überbetrieblichen Geschäftsprozessen
• Schaffung einer skalierbaren und robusten Architektur für die Verwaltung mehrerer 1000 smart devices
• Langfristig: – Verlagerung von Teilen der Geschäftslogik in Form von
Services (Teilprozesse, Aktivitäten) auf smart devices ( z.B. Sensornetzwerkknoten) am Ort der Prozessausführung
– Bei Ausfall eines smart items: automatische Neuzuordnung von Services
• Annahme:– Rechenleistung, Hauptspeicher und Energiekapazität von
smart items wird mittelfristig ausreichend sein, um TCP/IP Stack zu laden, Peer eines P2P-Netzwerkes auszuführen und Sensormesswerte zwischenzu-speichern sowie periodisch zu aktualisieren
Versuch eines MDA-Ansatzes für das Geschäftsprozessmonitoring
ARIS-MetamodellDatensicht, Funktionssicht, Prozessicht, Leistungssicht, Organisationssicht
Metamodell für die Serviceorientierte ArchitekturInformationssicht Servicesicht, Prozessicht, QoSsicht
XML - Schema zur Beschreibungvon:
Servicetypen ,Gerätetypen,
Mapping Service-GeräteProzessstruktur und deren
Elemente,Mapping (Prozess)funktion zu
ServicetypMesswerttypen und Kennzahlen
WS-BPELDokument
Servicekompositionauf Sensorknoten
ausführbar
CIM
PIM
PSM
Detaillierung der Kennzahlen in der Monitoring-Anwendung
Source Make DeliverDeliver From Stock
Hauptprozesse der Supply Chain (nach SCOR-Referenzmodell, Return weggelassen)
Kennzahlen zum Prozesselement „Deliver From Stock“:Mittlere Lieferterminabweichung: ## hMittlere Durchlaufzeit bzw. Prozesszeit: ## hAnzahl an Prozessinstanzen mit Temperaturüberschreitungen: #
ProzessinstanzKennung
Beginn Ende eEPK der Prozessinstanz mit grafischen Erweiterungen zur Darstellung der Kennzahlen und deren Datenbasis
Auswahl einer Prozessinstanz zur Darstellung
Monitoring-Anwendung für inner und überbetrieblicheGeschäftsprozesse (Collaborative Business Processses
z.B. Supply Networks)
Kennzahlenberechnung/Kennzahlen und
Messwertspeicherung
BPEL-Process
Atomarer WS WS MonitoringWS
DeviceproxyBPEL-Process
...
invoke
invoke
„Leichtgewichtige“ Sensorlese- und Administrations-Services
Sensornetzwerk-Knoten RFIDLeser
Server,PCs,
Notebooks,PDAs
dht-basiertes P2P-Netzwerkals Registry für:
ServicebeschreibungenDevicebeschreibungen
private processBeschreibungen
MesswerteZustände von Services
dht-basiertes P2P-Netzwerkals Registry für:
view processBeschreibungen
Zustände von Instanzen derview processes
Hardware Software Netzwerk + Middleware Peer im P2P-NW mit den Funktionen:Lookup, insert, update,delete, subscribe,
notify
Systemarchitekturdht-basiertes P2P-Netzwerk
als Registry für:view process
BeschreibungenZustände von Instanzen der
view processes
......
...
...
Lieferant 1
Lieferant 2
Spedition Kunde
Hardware
Software
Netzwerk + MiddlewarePeer im P2P-NW mit den Funktionen:
Lookup, insert, update,delete, subscribe,notify
Kontrollfluss überbetrieblicherGeschäftsprozess
Services und Devices
• Auf den Devices (Server, PCs, PDAs, Sensornetzwerknoten) sind Service-Container installiert, diese führen Services aus
• Zuordnung von Services und Devices zur Entwurfszeit• P2P Netzwerk kann selbst Services ausführen/ anbieten
– Registrierung neuer Devices und Neuzuordnung von Services auf Devices zur Laufzeit automatisch mit Hilfe des P2P-Netzwerkes
– Berechnung von Durchschnittswerten mit Hilfe von Multicast-Gruppen in einem P2P-Netzwerk
Example of our work: Model-driven business process management
• Starting point: Siemens Reference Process House– Modelling all BPs in ARIS– Iterative Refinement– No formal / defined relationships between abstraction layers
• Goal: Consistent overall architecture– Propagation / mapping of changes in modeling layers to IT
layer– Up-to-date visibility of models and IT-layer model
components (Topologies, configurations) for the Business Modeling Layer.
• Approach: – Model-driven development based on OMGs Model-Driven
Architecture (MDA)– Underlying service-oriented architecture
Future topics
• Human-centered business process automation– Warum hat Workflow Management nicht funktioniert?– Wie behandelt man manuelle Prozesse in einer service-
orientierten IT-Umgebung? – Flexibler Umgang mit dem Kontinuum manuell
automatisiert– Schlüssel: Kontextrepräsentation
• Semantic reconciliation for enterprise interoperability– IT-Standardisierung funktioniert nicht Entwicklung von
Konnektor-Architekturen– Ontologien als Heilmittel auf der "semantischen Ebene"?– Funktioniert Ontologie-Standardisierung … ?? Abbildung zwischen Ontologien? Ontology agreement / negotiation?
Future topics
• Production-to-Maintenance Information Infrastructure– Durchgängiges Informationsmanagement über die Phasen
eines PLM oder Anlagenbauprozesses hinweg– Phasenspezifische Sichten aus Aggregation und
Transformation von Informationsmodellen– Nutzung von Smart-Item, Agenten- und Ambient
Intelligence-Technologien
Production Shipment Assembly Operation & Maintenance
Backup
Dimensionen der Interoperabilität
•Organisation
•Standardisierung
•Informations- technologie
Business process awarenessadaptability
"Interaction / collaboration rules"Business Objects standards
"Cross"-EAIStandards establishment & rollout,
SW Engineering Prozesse
Interoperabilität: Unsere Forschungsthemen
Service-orientierte Architekturen
Verteilte Web-Service Infrastrukturen
Modell- und wissensbasierte
Interoperabilität
Beispiel unserer Arbeit: ATHENA EU-Projekt
• Advanced Technologies for interoperability of Heterogeneous Enterprise Networks and their Applications
• Europäisches Forschungsprojekt (FP6, 2004-2007)• Bislang größtes von der EU gefördertes Projekt im Bereich
Electronic Business• „Cross-Sector“, derzeit vier Anwendungsdomänen, darunter
Automotive und Telecoms• 19 Partner: SAP, IBM, FIAT, EADS, Siemens, IntraCom,
Gruppo Formula, DFKI/IWI, Fraunhofer IPK, …• Laufzeit: 2004-2007• Zielsetzung:
„Establish, become and be recognized in research and industry as a permanent world-class European Hub
acting as a reference point in interoperability“
http://www.athena-ip.org
Beispiel unserer Arbeit: P2P for Business
• Beobachtung: P2P Computing hat bereits seinen Nutzen in Business-Anwendungen wie Telecomms network management, VoIP telefony gezeigt
• Hypothese: Konzepte des P2P können dazu beitragen, verteilte IT-Systeme adaptiver, performanter und robuster zu machen (Virtual Enterprise, KMU)
• Ziel: erforsche die Anwendbarkeit, Herausforderungen, Grenten und Kompromisse beim Einsatz des P2P Computing für das Management verteilter "Business-Ressourcen"
Peer-to-Peer Information Space Metaphor
Mechanisms to manage resources in an enterprise network, i.e. resources (metadata on documents, business objects, services, processes) can be:– registered - resources can be written into the information space– retrieved - resources can be read from the information space.– searched - registered resources can be found (based on a query language)– subscribed - the user can be informed of changes to the information space.– allocated - resources can be reserved and released– coordinated - service-level agreements related to resources can be set up
P
P
P P
P
P
P
P
Information Space
Resource
P Peer
Business
Knowledge
Application
Sem
antic
s
Enterprise A
Data
Business
Knowledge
Application
Sem
antic
s
Enterprise B
Data
Business
Knowledge
Application
Sem
antic
s
Enterprise C
Data
Business
Knowledge
Application S
eman
tics
Enterprise D
Data
P2P Business Resource Management Framework
Communication Layer
API
Resource Management Layer
API
Business Object ManagementLayer
API
Business ActorManagement Layer
API
Registration, Lookup
Event handling, Lease, Heartbeat, Resilience, Replication, basic servicediscovery
Structured queries, notification,access policies, DMS connector,Support for business object and service standards (e.g. Rosetta.Net)
Decentral web service registry, SOAP tunneling, robust service/process execution
Forschungsgebiete
• IT-Unterstützung für Verteilte / Virtuelle Unternehmen• Technologien für Interoperabilität
– Service-orientierte Architekturen– Methoden und betriebliche Anwendungen von Grid&P2P-Computing– Modell- und wissensbasierte Interoperabilität
• Selbstorganisierende IT-Systeme: Dynamic IT– Methoden und Anwendungen der Selbstorganisation in der Business-IT– Engineering von „Self-X“ Systemen für betriebliche Anwendungen– Modelle und Mechanismen dezentraler Systeme: Multiagentensysteme
• Modellgetriebene Automatisierung– Agententechnologie für intelligente Entscheidungsunterstützung– Geschäftsprozess- und Workflow-Automatisierung– End-to-End-Entwicklungsprozesse (z.B. MDA-basierend)
Modellgetriebene AutomatisierungUnsere Forschungsthemen
Geschäftsprozess- und
Workflow-Automatisierung
Intelligente
Entscheidungsunterstützung
und agentenbasierte Simulation
Modell-getriebene Entwicklung
betrieblicher IT-Systeme
Vom Geschäftsprozesszur Implementierung und zurück
Intelligente Agenten über-wachen, automatisieren und optimieren verteilte Geschäftsprozesse
Intelligente Agenten über-wachen, automatisieren und optimieren verteilte Geschäftsprozesse
Beispiel unser Arbeit: Modellgetriebenes Management von Geschäftsprozessen
• Ausgangspunkt: Siemens Referenz-Prozesshaus– Modellierung aller Geschäftsprozesse als Referenzprozesse
in ARIS– Iterative Detaillierung– Keine Beziehung zwischen Ebenen
• Ziel: Durchgängige Architektur– Propagierung /Abbildung von Änderungen auf der
Modellierungsebene auf die IT-Ebene– Sichtbarkeit der Modelle (Topologien, Konfigurationen) der
IT-Ebene für die Business-Modellierungsebene
• Ansatz: Modellgetriebene Entwicklung + Service-orientierte Architektur
Model Driven Architecture (MDA)
• Computational Independent Model (CIM), describes the business (logic) and therefore defines business processes and domain specifics.
• Platform-Independent Model (PIM), describes a software system that supports some business and is independent from any implementation technology.
• Platform-Specific Model (PSM) developed/generated from the PIM, depending on the underlying technology.
• Target platform implementation mappings to multiple middleware platforms
CORBA Model
Java/EJBModel
BPEL4WSModel
PIM
CORBA Impl
Java/EJBImpl
BPEL4WSImpl
OtherImpl
PSM
CIM
Model-driven business modeling / automation
– ARIS (architecture of integrated information systems)
– BPMN (Business Process Modeling Notation)
Business Process Definition Metamodel (BPDM)
Resource
J2EE
ProcessInformation
BPEL4WS Other …
ARIS BPMN Other …
J2EE BPEL4WS Other …
mapped to
mapped to
– UML 2.0 (Unified Modeling Language)– BPDM (Business Process Definition
Metamodel)
CIM
PSM
PIM
Model-driven development of Cross-Enterprise Business Processes: Approach
•Semi-automated end-to-end transformation of models from business to execution level, e.g.
ARIS
UML / BPDM
BPEL4WSBusiness Process Engine
Two-waymodel transformation
Two-waymodel transformation
Process managementmethodology
Specify/supporthumaninvolvement
Model-driven development of Cross-Enterprise Business Processes: Benefits
•More rapid enforcement of business-driven process changes at ICT systems level
•More up-to-date business-level views on evolving ICT systems
•Sync business level with ICT level more easily•Ultimately: Enable end-to-end business process
solutions
•Gain experience in vendor-independent notations and tools for business process models (ARIS toolset vs. UML Eclipse …)
BiographieProf. Dr. Jörg Müller
• Studium Informatik mit Nebenfach Wirtschaftswissenschaften, Universität Kaiserslautern (1985-1991)
• Wissenschaftlicher Mitarbeiter am Deutschen Forschungszentrum für Künstliche Intelligenz (DFKI) in Saarbrücken (1992-1996)
• Promotion zum Dr.rer.nat. an der Universität des Saarlandes (1996)
• Mitbegründer des Mitsubishi-Electric Internet-Startups Zuno Ltd. (Digital Libraries, Electronic Publishing-Software), London (1996-1998)
• Verantwortlich für E-Commerce-Modul für Wiley Interscience John Wiley & Sons, London (1998-1999)
• Leiter des Kompetenzfeldes Agenten & Peer-to-Peer-Technologien, Siemens AG Corporate Technology, München (1999-2005)
• seit März 2005: Professur an der TU Clausthal