ProCycle - Integrierte Unterstützung des Prozesslebenszyklus [original]

ProCycle – Integrierte Unterst¨

utzung

des Prozesslebenszyklus

Barbara Weber, Werner Wild, Manfred Reichert, Peter Dadam

Aufgrund h¨

aufiger ¨

Anderungen in ihrem Gesch¨

aftsumfeld m¨

ussen Unternehmen in der Lage sein, ihre Gesch¨

aftsprozesse und

die sie unterst¨

utzenden Informationssysteme (IS) rasch und flexibel anzupassen. In j¨

ungerer Vergangenheit ist eine neue

Generation von IS entstanden, die eine umfassende IT-Unterst¨

utzung f¨

ur Prozesse zum Ziel haben. Diese Systeme haben

sich jedoch in der Praxis oftmals als zu starr erwiesen. Um wirklich breit einsetzbar zu sein, muss es auch m¨

oglich sein,

in Ausnahmef¨

allen flexibel vom definierten Prozess abzuweichen sowie Prozessimplementierungen rasch an sich ¨

andernde

Rahmenbedingungen, wie beispielsweise neue gesetzliche Anforderungen, anzupassen. Das prozessorientierte IS sollte den

Benutzer im ¨

Anderungsfall durch die Wiederverwendung von ¨

Anderungen unterst¨

utzen sowie den Prozessverantwortlichen bei

der Ableitung von verbesserten Prozessmodellen helfen. Dieser Beitrag stellt mit ProCycle einen implementierten Ansatz vor,

der all diese Funktionalit¨

aten bietet und der aus der Integration adaptiver Prozess-Management-Technologie mit Techniken des

Case-Based Reasoning hervorgegangen ist. Ziel ist es, den kompletten Prozesslebenszyklus in integrierter Form zu unterst¨

utzen.

1 Einleitung

Die ad¨

aquate IT-Unterst¨

utzung ihrer Gesch¨

aftsprozesse stellt f¨

viele Unternehmen eine große Herausforderung dar. Aufgrund

h¨

aufiger ¨

Anderungen in ihrem Gesch¨

aftsumfeld m¨

ussen sie in

der Lage sein, ihre Informationssysteme (IS) an den betriebli-

chen Prozessen auszurichten. Weiters sollten die IS eine flexible

Prozessunterst¨

utzung erm¨

oglichen, gleichzeitig aber ein gewis-

ses Maß an Kontrolle bieten [1]. So m¨

ussen zur Laufzeit Ad-

hoc-¨

Anderungen einzelner Prozessinstanzen (z.B. Einf¨

ugen oder

Verschieben von Prozess-Schritten) m¨

oglich sein, ohne dass dies

die Robustheit und Stabilit¨

at des Gesamtsystems beeintr¨

achtigt.

Nur dann ist eine realit¨

atsnahe Prozessunterst¨

utzung erzielbar

und eine Diskrepanz zwischen rechnergest¨

utzten Workflows und

tats¨

achlich gelebten Prozessen vermeidbar. Eine neue Genera-

tion prozessorientierter IS (engl. Process-Aware IS; PAIS) ver-

sucht dieser Herausforderung zu begegnen, indem Prozesse ex-

plizit beschrieben und damit Prozesslogik und Anwendungscode

separiert werden [2]. Unternehmen versprechen sich dadurch eine

raschere Anpassbarkeit ihrer Prozesse, d.h. mehr Agilit¨

at.

In der Vergangenheit konnte diese Flexibilit¨

at aber nur an-

satzweise realisiert werden, da existierende Technologien (z. B.

Workflow-Management-Systeme) entweder keine oder nur stark

eingeschr¨

ankte Prozess¨

anderungen zur Laufzeit zulassen. Einen

viel versprechenden Ansatz bieten allerdings adaptive Prozess-

Management-Systeme wie ADEPT [1] oder WASA2 [3], die sich

speziell der ¨

Anderungsproblematik von Prozessen und deren Be-

handlung zur Laufzeit verschrieben haben. Sie erlauben es au-

torisierten Benutzern zur Laufzeit, flexibel vom vordefinierten

Prozess abzuweichen, etwa durch dynamisches Einf¨

ugen oder

Uberspringen eines Prozess-Schrittes (z. B. zwecks Behandlung

eines Ausnahmefalls). Weiters gestatten es diese Systeme, die

Implementierung eines PAIS rasch an ver¨

anderte Gegebenheiten

anzupassen. Im letztgenannten Fall k¨

onnen unter gewissen Vor-

aussetzungen sogar bereits laufende Prozessinstanzen noch auf

die neue Abwicklung umgestellt werden.

Obwohl adaptive Prozess-Management-Technologie eine fle-

xible ¨

Anderung von Prozessen sowohl auf Typ- als auch Instanz-

Ebene erm¨

oglicht und somit die Grundlage f¨

ur die systemseitige

Umsetzung von Prozess¨

anderungen schafft, bietet sie noch kei-

ne Hilfestellung f¨

ur die Nutzung vorhandenen ¨

Anderungswissens

oder gar die Ableitung von Prozessverbesserungen. Hier er¨

offnet

eine Integration mit Techniken des Case-Based Reasoning (CBR),

wie sie z.B. in CBRFlow [4] vorgenommen wird, interessante

Perspektiven. Konkret erlaubt es CBRFlow, Abweichungen vom

vordefinierten Prozess mit Hilfe von CBR in annotierter Form

in einer Fallbasis zu speichern und die resultierenden F¨

alle in

ahnlichen Situationen wiederzuverwenden. Dabei dienen h¨

aufig

auftretende, ¨

ahnliche Abweichungen als Ansatzpunkt f¨

ur die Er-

mittlung von Prozessverbesserungen.

In diesem Beitrag zeigen wir anhand der von uns im Projekt

ProCycle vorgenommenen Integration von ADEPT und CBR-

Flow exemplarisch auf, wie durch Zusammenf¨

uhrung von adap-

tiver Prozess-Management-Technologie und CBR-Techniken ei-

ne vollst¨

andige Unterst¨

utzung des Prozesslebenszyklus m¨

oglich

wird. Neben der Durchf¨

uhrung von Prozess¨

anderungen erlaubt

das integrierte System (kurz: ProCycle), aus Erfahrungen zu ler-

nen. Einerseits werden Benutzer auf der Ebene einzelner Pro-

zessinstanzen durch Wiederverwendung von ¨

Anderungsf¨

allen un-

terst¨

utzt, andererseits werden auf Typ-Ebene die aus solchen

F¨

allen gewonnenen Erfahrungen genutzt, um zu verbesserten

Prozessen zu gelangen.

Dieser Artikel gliedert sich wie folgt: Kapitel 2 bietet Hin-

tergrundinformationen in Bezug auf Prozessmanagement, die f¨

das weitere Verst¨

andnis hilfreich sind. Kapitel 3 beschreibt die

Unterst¨

utzung des Prozesslebenszyklus in ProCycle, eine Dar-

stellung des implementierten Systems folgt in Kapitel 4. Kapitel

5 diskutiert verwandte Ans¨

atze und Kapitel 6 fasst die erzielten

Ergebnisse zusammen.

2 Grundlagen

PAIS erlauben es Benutzern, ihre Prozesse explizit zu modellie-

ren, auszuf¨

uhren und zu ¨

uberwachen. Wir skizzieren nachfolgend

die in diesem Zusammenhang gebotene Systemunterst¨

utzung.

Seite 1

KI-Zeitung, 2007 (to appear)

2.1 Prozessmodellierung

Die Orchestrierung der einzelnen Schritte eines Prozesses (sog.

Aktivit¨

aten) basiert auf einem vordefinierten Prozess-Schema.

Dieses legt die durchzuf¨

uhrenden Aktivit¨

aten, deren Kontroll-

und Datenflussbeziehungen, zugeh¨

orige Bearbeiterzuordnungen

sowie Gesch¨

aftsobjekte (zur Versorgung von Aktivit¨

ateneingaben

bzw. ¨

Ubernahme von Aktivit¨

atenausgaben) fest. F¨

ur jeden durch

das PAIS zu unterst¨

utzenden Gesch¨

aftsprozess (z.B. Buchen ei-

ner Gesch¨

aftsreise oder Bearbeiten eines Kreditantrags) wird ein

Prozess-Typ definiert, zu dem es verschiedene Schema-Versionen

geben kann, welche die zeitliche Entwicklung des Prozess-Typs

reflektieren. In Abb. 1 etwa sind Prozess-Schemata S1und S10

zwei unterschiedliche Versionen desselben Prozess-Typs.

DEF

Typ-Ebene Prozess-Schema S1

Instanz-Ebene

Prozess Instanz I1 Prozess Instanz I2 Prozess Instanz I3 (modifiziert)

Typ-Änderung

Prozess-Schema S1‘

Abbildung 1: Typ- und Instanzebene in PAIS

2.2 Prozessausf¨

uhrung

Basierend auf einem Prozess-Schema k¨

onnen neue (Prozess-) In-

stanzen erzeugt, verwaltet und ausgef¨

uhrt werden. Um zur Lauf-

zeit angemessen auf Ausnahmesituationen reagieren zu k¨

onnen,

m¨

ussen – wie eingangs erw¨

ahnt – Prozessteilnehmer zudem in

der Lage sein, vom vordefinierten Ablauf abzuweichen [1]. Die

Auswirkungen solcher instanzspezifischen ¨

Anderungen sollten lo-

kal bleiben, d.h. es d¨

urfen keine Effekte bezogen auf andere lau-

fende Instanzen desselben Typs resultieren. In Abb. 1 wurde z.B.

Instanz I3zur Laufzeit modifiziert, indem zwei Aktivit¨

aten X

und Ysowie eine Datenabh¨

angigkeit zwischen ihnen eingef¨

ugt

wurden. Durch diese ¨

Anderung weicht das Ausf¨

uhrungsschema

der Instanz I3vom Ausgangsprozess-Schema S1ab.

Da in der Praxis dieselben oder ¨

ahnliche Abweichungen ¨

ofter

auftreten k¨

onnen, sollte ein PAIS die Wiederverwendung von

Anderungen unterst¨

utzen. Dies ist sinnvoll, weil die Neudefiniti-

on von ¨

Anderungen immer mit gewissem Aufwand verbunden ist

und entsprechende Erfahrung seitens des Benutzers bedingt. Um

Anderungen wiederverwenden und somit existierende Erfahrun-

gen nutzen zu k¨

onnen, sollten die Instanz-¨

Anderungen mit ge-

eigneter Kontextinformation (z.B. zum Grund der Abweichung)

annotiert werden. Diese Kontextinformation ist vom PAIS zu

verwalten und kann dann dazu verwendet werden, um in einer

aktuellen Problemsituation F¨

alle zu ¨

ahnlichen, bereits gel¨

osten

Problemen zu suchen. Ferner stellt Kontextwissen sicher, dass

jeweils nur die f¨

ur die aktuelle Situation des Benutzers relevanten

Prozess-¨

Anderungen zur Auswahl angeboten werden [4, 5].

2.3 Prozessmonitoring

Um die Ausf¨

uhrung von Prozessinstanzen und eventuelle Instanz-

Anderungen nachvollziehbar zu machen, verwaltet ein PAIS ent-

sprechende Ausf¨

uhrungs- und ¨

Anderungslogs. Dadurch lassen

sich das Ausf¨

uhrungsschema und der Zustand einer bestimm-

ten Prozessinstanz f¨

ur jeden beliebigen Zeitpunkt rekonstruie-

ren. Ferner k¨

onnen die Log-Daten auch dazu genutzt werden,

Vorschl¨

age f¨

ur Prozessverbesserungen abzuleiten [6, 7], etwa

wenn eine bestimmte Ad-hoc-¨

Anderung wiederkehrend aufge-

treten ist. Die Umsetzung solcher Prozessverbesserungen erfolgt

durch einen Prozessverantwortlichen auf Typebene und f¨

uhrt in

der Regel zu einer neuen Schema-Version des entsprechenden

Prozess-Typs (siehe Abb. 1). ¨

Ublicherweise basieren zuk¨

unftig

erzeugte Instanzen dann auf dieser neuen Schema-Version. Im

Falle von langlaufenden Prozessinstanzen kann es dar¨

uber hin-

aus sinnvoll bzw. notwendig sein, bereits laufende Instanzen auf

die neue Schema-Version zu migrieren (siehe [8] f¨

ur Details).

3 Unterst¨

utzung des Prozesslebens-

zyklus mit Case-Based Reasoning

Abb. 2 zeigt wie in ProCycle der komplette Prozesslebenszy-

klus durch Kombination von adaptiver Prozess-Management-

Technologie und CBR durchg¨

angig unterst¨

utzt wird.

Case BaseS‘

Prozess-

teilnehmer

Examine

patient

Make

appointm

ent

Ente

orde

Inform

patient

Make

appointm

ent

Schema S:

Prozess-

verantwortlicher

Anlegen Prozess-Schema

A B C E

Instanzierung

Prozessausführung

gNotifizierung des

Prozess-

verantwortlichen über

Vorschlag zur

Prozessverbesserung

(häufige Abweichung)

Änderung Prozess-Schema

Prozessinstanz I:

A B D

Modifizierte Prozess-

instanz I:

Änderung einer

einzelnen Instanz durch

Hinzufügen oder

Wiederverwendung eines Falles

iMigration der

Case-Base

Case BaseS

A B D

Schema S‘:

Abbildung 2: Integrierter Prozesslebenszyklus

Zum Modellierungszeitpunkt wird eine initiale Repr¨

asentation

des betreffenden Gesch¨

aftsprozesses erstellt. Dies kann entwe-

der durch Prozessanalyse oder durch Anwendung von Process

Mining (d.h. durch die Beobachtung von Prozessausf¨

uhrungen

und deren Aktivit¨

aten) erfolgen (1). Ausgehend von einem so

gewonnenen Prozess-Schema k¨

onnen dann zur Laufzeit neue In-

stanzen erzeugt werden (2). Im Regelfall werden diese gem¨

aß

ihrem Ausgangsschema ausgef¨

uhrt und die jeweils anstehenden

Aktivit¨

aten den Prozessteilnehmern ¨

uber Arbeitslisten verf¨

ugbar

gemacht (3). Treten Ausnahmen auf, die eine bestimmte Instanz

betreffen, k¨

onnen Prozessteilnehmer instanzbezogen vom vorde-

finierten Schema abweichen. Benutzer k¨

onnen dabei entweder

neue Abweichungen definieren und mit Angabe von Gr¨

unden in

der Fallbasis (engl. Case Base; CB) speichern, oder sie k¨

onnen

eine zu einem fr¨

uheren Zeitpunkt in dieser CB abgelegte Ab-

weichung wiederverwenden (4). Des Weiteren ¨

uberwacht das

PAIS, wie h¨

aufig ein bestimmtes Schema instanziiert wird und

wie oft Abweichungen auftreten. Tritt eine bestimmte Abwei-

chung sehr h¨

aufig auf, wird der Prozessverantwortliche dar¨

uber

Seite 2

informiert, dass eine ¨

Anderung auf Typ-Ebene evtl. Sinn macht

(5). Er kann dann das Prozess-Schema entsprechend modifizie-

ren und als neue Schema-Version abspeichern (6). Zus¨

atzlich

werden F¨

alle, die auch f¨

ur die neue Schema-Version relevant

bleiben, in eine neue Version der CB ¨

ubergef¨

uhrt (7).

3.1 Repr¨

asentation und Wiederverwendung

von F¨

allen

In diesem Abschnitt beschreiben wir, wie CBR in ProCycle ein-

gesetzt wird, um die Semantik von Instanz-¨

Anderungen zu be-

schreiben, und wie diese ¨

Anderungen gespeichert, gesucht und in

ahnlichen Problemsituationen wiederverwendet werden. Zudem

gehen wir auf Maßnahmen zur Qualit¨

atssicherung von F¨

allen ein.

3.1.1 Fallrepr¨

asentation

Ein Fall repr¨

asentiert in unserem Ansatz eine konkrete Laufzeit-

abweichung, die f¨

ur eine oder mehrere Prozessinstanzen erfolgt

ist. Neben der vorgenommenen ¨

Anderung selbst beschreibt der

Fall auch den Kontext und die Gr¨

unde f¨

ur die Abweichung. In

der Regel werden neue F¨

alle immer dann ins System eingef¨

ugt,

wenn ein Benutzer eine Abweichung vornehmen will und kein f¨

eine Wiederverwendung geeigneter Fall im System vorliegt.

Ein konkreter Fall cumfasst eine textuelle Problembeschrei-

bung pdc, welche kurz die Ausnahmesituation erkl¨

art, die zur

Abweichung gef¨

uhrt hat. Die Gr¨

unde bzw. der Kontext f¨

ur die

Abweichung werden in unserem Ansatz als Menge von Frage-

Antwort-Paaren qaSetcrepr¨

asentiert, wobei jedes einzelne Frage-

Antwort-Paar qaieine konkrete Bedingung (z.B. das Zutreffen

eines medizinischen Problems) darstellt. Frage-Antwort-Paare

werden von uns auch verwendet, um in einer gegebenen Situa-

tion die bekannten F¨

alle mit ¨

ahnlichem (Problem-)Kontext zu

finden. Der L¨

osungsteil eines Falles solcschließlich besteht aus

einer Liste mit ¨

Anderungsoperationen, die ausgef¨

uhrt worden

sind, um die vorliegende Ausnahmesituation zu beheben.

Beispiel: Nehmen wir an, dass ein Arzt die zur Diagnostik ei-

nes Kreuzbandrisses normalerweise durchzuf¨

uhrende Magnetre-

sonanztomographie nicht anwenden kann, da der Patient einen

Herzschrittmacher hat. Die Gr¨

unde f¨

ur die Abweichung werden

dann als Frage-Antwort-Paar beschrieben (Frage: Hat der Pa-

tient einen Herzschrittmacher?– Antwort: Ja). Der L¨

osungsteil

umfasst die ¨

Anderungsoperationen am Prozess, die zur Behe-

bung des Problems angewendet werden (z.B. Auslassen der Ma-

gnetresonanztomographie und Ausf¨

uhren einer alternativen Un-

tersuchung).

Die Frage eines Frage-Antwort-Paars ist immer Freitext, die

Antwort kann entweder Freitext sein oder Ausdr¨

ucke enthalten.

Ausdr¨

ucke erlauben es uns bereits im System vorhanden Kon-

textinformation zu nutzen und verhindern, dass Daten mehrfach

erfasst werden m¨

ussen. Frage-Antwort-Paare, die Ausdr¨

ucke ent-

halten, werden automatisch vom System ausgewertet, indem

Werte f¨

ur Kontextattribute aus vorhandenen Datenquellen bef¨

ullt

werden. Da diese Kategorie von Frage-Antwort-Paaren keine Be-

nutzerinteraktion erfordert, k¨

onnen Fehler reduziert werden. Au-

ßerdem entf¨

allt der Zeitaufwand f¨

ur die Beantwortung der Fra-

gen durch den Benutzer. Freitextantworten werden verwendet,

wenn keine geeigneten Kontextattribute im System definiert sind

oder der Benutzer zu wenig erfahren ist, um Ausdr¨

ucke zu for-

mulieren. Alle Informationen ¨

uber Instanz-¨

Anderungen, die ein

bestimmtes Prozess-Schema betreffen, werden in einer schema-

spezifischen CB gespeichert.

3.1.2 Suchen und Wiederverwenden von F¨

allen

Wird zur Laufzeit eine Abweichung vom vordefinierten Prozess-

Schema notwendig, initiiert der Benutzer einen Suchdialog in

der CBR-Komponente, um F¨

alle mit ¨

ahnlicher Problemsituation

zu finden. F¨

ur das Suchen wird von uns Conversational Case-

based Reasoning (CCBR) verwendet. CCBR ist eine Erweite-

rung des CBR-Paradigmas und bindet den Benutzer aktiv in den

Suchprozess ein [9]. Ein CCBR-System stellt ein interaktives Sy-

stem dar, welches den Benutzer durch das Stellen von Fragen

und das Anzeigen relevanter Antwortm¨

oglichkeiten bei der Suche

unterst¨

utzt. Im Unterschied zu strukturiertem CBR muss keine

vollst¨

andige Anfrage vor Beginn des Suchprozesses spezifiziert

werden. Stattdessen assistiert das CCBR-System den Benutzer

die aktuelle Situation zu erfassen und relevante F¨

alle zu finden,

auch wenn er unter Umst¨

anden nur vage Vorstellungen dar¨

uber

hat wonach er eigentlich sucht. Benutzer k¨

onnen vorhandene In-

formationen auf ihre Initiative hin jederzeit ins System eingeben.

Aus diesem Grunde ist CCBR besonders geeignet, um unerfahre-

ne Benutzer in Ausnahmesituationen zu unterst¨

utzen, die nicht

automatisch abgehandelt werden k¨

onnen.

Beim Suchen nach ¨

ahnlichen F¨

allen pr¨

asentiert das System

dem Benutzer eine Liste von Fragen; Fragen, f¨

ur die es vordefi-

nierte Antworten mit Ausdruck gibt, werden automatisch durch

das System beantwortet. Andernfalls kann der Benutzer eine

Freitextantwort ausw¨

ahlen. F¨

ur jeden Fall cin der CB wird die

Ahnlichkeit zur aktuellen Problemsituation qberechnet. Die n

ahnlichsten F¨

alle werden dann dem Benutzer, nach ¨

Ahnlichkeit

absteigend sortiert, angezeigt. Die ¨

Ahnlichkeit wird dabei als

Anzahl der korrekt beantworteten Fragen minus der Anzahl der

inkorrekt beantworteten Fragen, dividiert durch die Gesamtan-

zahl der Fragen des Falls, berechnet [6].

sim1(q, c) = same(qaSetq,qaSetc)−diff (qaSetq,qaSetc)

|qaSetc|

Damit die ¨

Ahnlichkeit einen Wert zwischen 0 und 1 an-

nimmt, nehmen wir noch folgende Normalisierung vor:

sim2(q, c) = 1

2∗(sim1(q, c) + 1)

Im Anschluss an die Neuanzeige gefundener F¨

alle kann der

Benutzer (1) weitere Fragen in beliebiger Reihenfolge beantwor-

ten, (2) die Fallbasis filtern (z.B. nur F¨

alle mit einer bestimmten

Anderungsoperation werden betrachtet), oder (3) einen der an-

gezeigten F¨

alle zur Wiederverwendung selektieren. Entscheidet

sich der Benutzer f¨

ur Option 1 (Beantwortung weiterer Fragen)

wird die ¨

Ahnlichkeit entsprechend neu berechnet und die Liste

mit den n¨

ahnlichsten F¨

allen neu aufgebaut. W¨

ahlt der Benutzer

Option 2 (Filtern der CB) werden alle F¨

alle, die nicht dem Fil-

terkriterium entsprechen, aus der Anzeigeliste entfernt. Option 3

(Fall wiederverwenden) f¨

uhrt dazu, dass die ¨

Anderungsoperationen

im L¨

osungsteil des selektierten Falls an das PAIS weitergeleitet

werden und von diesem ausgef¨

uhrt werden.

Seite 3

3.1.3 Qualit¨

at von F¨

allen

Die Wiederverwendbarkeit von F¨

allen wird maßgeblich durch

die Qualit¨

at der in der Fallbasis gespeicherten Informationen

bestimmt [11]. Die F¨

alle werden in der Regel durch norma-

le Prozessteilnehmer und nicht durch erfahrene Benutzer (z.B.

Prozessverantwortliche) erfasst, so dass Maßnahmen zur Qua-

lit¨

atssicherung unumg¨

anglich sind. Aspekte, die sich kritisch auf

die Benutzerakzeptanz unseres CCBR-Ansatzes und damit auf

die resultierende Informationsqualit¨

at auswirken k¨

onnen, sind die

ggf. sehr langen Benutzerdialoge sowie inkonsistente oder feh-

lerhafte Fallinformationen.

Fehlerfreiheit von F¨

allen. Die Fallbasis w¨

achst inkremen-

tell; immer wenn neue Ausnahmesituationen auftreten, werden

neue F¨

alle ins System hinzugef¨

ugt. Unser Ansatz garantiert da-

bei syntaktische Korrektheit des L¨

osungsteils des Falles, d.h.

die Anwendung der ¨

Anderungsoperationen eines Falles auf das

Ausf¨

uhrungsschema einer Prozessinstanz f¨

uhrt im Anschluss wie-

der zu einem korrekten Ausf¨

uhrungsschema (mit konsistentem

Zustand) [1]. Syntaktische Korrektheit alleine reicht allerdings

nicht aus. Da Fallinformationen oftmals von unerfahrenen Be-

nutzern eingef¨

ugt werden, k¨

onnen auch (semantisch) fehlerhafte

F¨

alle in das System gelangen. Deshalb muss sichergestellt wer-

den, dass solche fehlerhaften F¨

alle keine hohe Wiederverwendung

erfahren. In unserem Ansatz k¨

onnen die F¨

alle daher nach ihrer

Anwendung auch hinsichtlich ihrer Brauchbarkeit bewertet wer-

den. Basierend auf diesen Evaluierungsergebnissen wird ein Re-

putation Score errechnet, der Aufschluss dar¨

uber gibt, wie erfolg-

reich der Fall in der Vergangenheit angewendet wurde [10]. Der

Reputation Score wird Benutzern im Suchdialog angezeigt (sie-

he Abb. 4). F¨

alle mit schlechten Evaluierungsergebnissen bzw.

niedrigem Reputation Score k¨

onnen vom Prozessverantwortli-

chen deaktiviert werden.

Refactoring von F¨

allen. Um den Suchprozess zu beschleu-

nigen und m¨

ogliche Fehleingaben auszuschalten, werden Ant-

worten mit (aus dem Datenkontext automatisch auswertbaren)

Ausdr¨

ucken den Freitextantworten vorgezogen. Allerdings wird

es in der Praxis immer wieder Situationen geben, in denen die

Eingabe von Freitext erforderlich wird, etwa wenn keine ent-

sprechenden Kontextattribute im System definiert sind oder der

Benutzer zu unerfahren ist, um Ausdr¨

ucke zu schreiben. Bei un-

serem Ansatz wird der Prozessverantwortliche informiert, wenn

die Antworth¨

aufigkeit einer Frage einen bestimmten Grenzwert

uberschreitet. Er wird dann darin unterst¨

utzt, ein Refactoring

von Freitextantworten zu Ausdr¨

ucken vorzunehmen, soweit sinn-

voll und m¨

oglich.

Zusammenlegen von F¨

allen. Generell ist es m¨

oglich, dass

mehrere F¨

alle auf eine Prozessinstanz angewendet werden. Durch

Analyse der Log-Daten k¨

onnen insbesondere Abh¨

angigkeiten zwi-

schen F¨

allen erkannt werden. Treten zwei F¨

alle immer in Kombi-

nation auf, kann die Probleml¨

osungseffizienz des Systems durch

Zusammenlegen der F¨

alle verbessert werden. Treten F¨

alle zwar

nicht immer, aber sehr h¨

aufig in Kombination auf, sollte das Sy-

stem den Benutzer bei der Auswahl eines Falles auf die Existenz

eventuell abh¨

angiger F¨

alle hinweisen (f¨

ur Details siehe [11]).

3.1.4 Ableitung von Prozessverbesserungen aus F¨

allen

Tritt eine bestimmte Instanzmodifikation h¨

aufig auf, kann es

sinnvoll sein, diese Abweichung auf Typ-Ebene zu ¨

ubertragen.

Dies bietet den Vorteil, dass das entsprechende Wissen f¨

ur zuk¨

unftige

Instanzen sofort verf¨

ugbar wird und nicht mehr einzeln abgeru-

fen und angewendet werden muss. Daher wird bei ¨

Uberschreiten

einer gewissen Wiederverwendungsrate der Prozessverantwort-

liche entsprechend benachrichtigt. Entscheidet er sich f¨

ur die

Ubernahme der Instanzmodifikation(en), erstellt er eine neue

Schema-Version; durch den Einsatz von ADEPT k¨

onnen auf

Wunsch auch bereits laufende Instanzen auf das neue Schema

migriert werden.

Die Erstellung einer neuen Schema-Version selbst ist kein

automatisierter Prozess, sondern wird vom Prozessverantwortli-

chen unter Zuhilfenahme der CB vorgenommen. Das darin ge-

sammelte Erfahrungswissen zu Ad-hoc-Abweichungen erleich-

tert den ¨

Anderungsprozess. Soll eine in einem Fall beschriebe-

ne ¨

Anderung immer (d.h. f¨

ur alle zuk¨

unftigen Instanzen) wirk-

sam sein, kann der L¨

osungsteil des Falls (d.h. die entsprechen-

den ¨

Anderungsoperationen) in der Regel ohne Anpassungen auf

das Schema angewandt werden. Aufwendiger wird es, wenn ei-

ne ¨

Anderung nur in gewissem Kontext (d.h. nur f¨

ur bestimmte

Instanzen) wirksam werden soll. Hier muss der L¨

osungsteil des

Falls um entsprechende Informationen (z.B. Auswahlpr¨

adikate)

erg¨

anzt werden. Wichtige Informationen hierzu kann der Pro-

zessverantwortliche aus den Frage-Antwort-Paaren des Falles zie-

hen. Weiters wird der Prozessverantwortliche bei der ¨

Ubernahme

von Instanzmodifikationen auf ein Typ-Schema auch dadurch

unterst¨

utzt, dass das System nur syntaktisch korrekte ¨

Anderungen

zul¨

asst. Alle verf¨

ugbaren ¨

Anderungsoperationen besitzen formale

Vor- und Nachbedingungen, welche deren korrekte Anwendung

sicherstellen (z.B. im Hinblick auf die Korrektheit von Daten-

fl¨

ussen).

3.2 Schemaevolution, Instanzmigration und

CB-Migration

Nehmen wir an, dass der Prozessentwickler sich, wie in Ab-

bildung 1 dargestellt, dazu entschieden hat die beiden Akti-

vit¨

aten Xund Yin ein Typ-Schema einzuf¨

ugen. Durch den Ein-

satz von ADEPT k¨

onnen dann laufende Instanzen auf Wunsch

des Prozessverantwortlichen noch auf die neue Schema-Version

S10migriert werden. Dabei muss sichergestellt werden, dass

die migrierten Instanzen weiterhin korrekt ausgef¨

uhrt werden,

d.h. dass Verklemmungen oder fehlerhafte Datenfl¨

usse ausge-

schlossen werden. Dazu ¨

uberpr¨

uft ADEPT zun¨

achst, welche der

laufenden Instanzen mit der neuen Schema-Version vertr¨

aglich

sind. Vereinfacht ausgedr¨

uckt ist dies der Fall, wenn die bishe-

rige Ausf¨

uhrungshistorie der jeweiligen Instanz (d.h. das Log-

file mit Eintr¨

agen zu Start- und Endereignissen von Instanz-

Aktivit¨

aten) auch auf dem neuen Schema erzeugbar ist. ADEPT

stellt dies durch einfache und effizient ¨

uberpr¨

ufbare Regeln (sog.

Compliance-Rules) sicher, die auf einer wohldefinierten, forma-

len Basis fußen (f¨

ur Details siehe [12]). Im Anschluss werden die

vertr¨

aglichen Instanzen migriert, w¨

ahrend alle anderen Instan-

zen weiterhin gem¨

aß ihres urspr¨

unglichen Schemas ausgef¨

uhrt

werden. Ferner nimmt ADEPT bei der Migration von Instan-

zen auf das neue Schema die erforderlichen Zustandsanpassun-

gen vor, sodass eine konsistente Fortf¨

uhrung der Ausf¨

uhrung

gew¨

ahrleistet ist. Anzumerken ist schließlich noch, dass Sche-

maevolution und Instanzmigrationen in ADEPT auch bei großer

Instanzzahl (d.h. tausenden von Prozessinstanzen) effizient be-

werkstelligt werden.

Die ¨

Anderung eines Prozess-Schemas macht in der Regel

Seite 4

nicht nur die Migration laufender Instanzen notwendig, sondern

f¨

uhrt auch dazu, dass Teile der CB f¨

ur Instanzen der neuen

Schema-Version obsolet werden. Insbesondere kann eine Typ-

Anderung dazu f¨

uhren, dass Teile des bisher in der CB vor-

handenen Wissens nun bereits in der neuen Schema-Version

ber¨

ucksichtigt sind. Deshalb muss f¨

ur Instanzen der neuen Schema-

Version auch eine neue Version der CB erstellt werden. Dabei

werden nur diejenigen F¨

alle in die neue CB-Version migriert, die

weiterhin relevant sind. F¨

alle, die von der Typ-¨

Anderung betrof-

fen sind, m¨

ussen entweder durch den Prozessverantwortlichen

angepasst oder – falls sie nicht mehr gebraucht werden – von

der Migration ausgeschlossen werden. Details zur Evolution von

Prozess-Schemata und die damit verbundene Migration der CB

finden sich in [10, 12].

4 Realisierung

Im Projekt ProCycle haben wir einen fortschrittlichen Prototyp

entwickelt, der den beschriebenen Prozesslebenszyklus abbildet

und die skizzierte Funktionalit¨

at bereitgestellt.

Das ProCycle-System besteht aus den zwei Komponenten

ADEPT und CCBR-Tool. Die ADEPT-Technologie [4] unterst¨

utzt

die Modellierung, Ausf¨

uhrung und das Monitoring von Prozes-

sen. Dar¨

uber hinaus gestattet ADEPT Ad-hoc-¨

Anderungen auf

Instanzebene sowie Prozess-¨

Anderungen auf Typ-Ebene mit der

damit verbundenen Migration laufender Prozessinstanzen. CCBR-

Tool erlaubt es, die Instanz-¨

Anderungen mit Kontextinformation

zu annotieren. Die resultierenden F¨

alle werden in der CB gespei-

chert und k¨

onnen sp¨

ater mittels CCBR-Tool wiederverwendet

werden. Im Rahmen von ProCycle wurden ADEPT und das Open

Source System CCBR-Tool (CCBR-Komponente von CBRFlow)

zu einem integrierten System kombiniert [13].

Im Folgenden beschreiben wir wie ADEPT und CCBR-Tool

zusammenwirken. Im Normalfall arbeitet der Benutzer mit der

f¨

ur ihn vom ADEPT-System generierten Arbeitsliste, d.h. er

f¨

uhrt die dort aufgef¨

uhrten T¨

atigkeiten aus. Wird es f¨

ur ei-

ne bestimmte Prozessinstanz erforderlich, die geplante Reihen-

folge von Aktivit¨

aten zu ¨

andern, neue Aktivit¨

aten einzuf¨

ugen

oder Aktivit¨

aten zu l¨

oschen, aktiviert der Benutzer die CBR-

Komponente (vgl. Abb. 3).

Abbildung 3: ADEPT-Worklist mit CBR-Aufruf

Suchen von F¨

allen. Nach dem Start von CCBR-Tool ¨

offnet

sich die graphische Benutzeroberfl¨

ache zum Suchen von F¨

allen

(siehe Abb. 4). In der oberen Bildschirmh¨

alfte werden die Fra-

gen angezeigt, die den Benutzer bei der Suche nach geeigne-

ten F¨

allen unterst¨

utzen sollen. Beliebige Fragen k¨

onnen direkt

uber die jeweils nebenstehenden Auswahlboxen beantwortet wer-

den. Damit einhergehend wird jeweils die angezeigte Liste der

ahnlichen F¨

alle (untere Bildschirmh¨

alfte) neu berechnet und sor-

tiert; die relevantesten F¨

alle werden immer an oberster Stelle

angezeigt.

Abbildung 4: Suchen von F¨

allen

Will der Benutzer einen Fall wiederverwenden, selektiert er

diesen und f¨

uhrt ihn aus. Dabei werden die ¨

Anderungsoperationen

aus dem L¨

osungsteil des Falls an das ADEPT-System weiterge-

leitet und auf die betreffende Prozessinstanz angewendet. Zum

Zwecke der Qualit¨

atssicherung hat der Benutzer die M¨

oglichkeit,

den Fall sp¨

ater mittels Feedbackformular zu bewerten. Falls kein

ahnlicher Fall gefunden wird, besteht die M¨

oglichkeit den Such-

dialog abzubrechen und einen neuen Fall anzulegen.

Anlegen eines neuen Falls. Die gew¨

unschten Prozess-

Anderungen werden zun¨

achst im graphischen Editor von ADEPT

vorgenommen. Die ¨

Anderungen werden dann an CCBR-Tool wei-

tergeleitet, wo sie annotiert werden k¨

onnen (siehe Abb. 5). Da-

zu m¨

ussen eine Problembeschreibung erfasst und die Gr¨

unde f¨

die Abweichung in Form von Frage-Antwort-Paaren angegeben

werden. Der Fall wird dann in der CB gespeichert, bevor die

Anderungsoperationen im ADEPT-System ausgef¨

uhrt werden.

Auch hier kann der Benutzer den Fall sp¨

ater mittels Feedback-

formular bewerten.

5 Verwandte Ans¨

atze

Dieser Beitrag hat aufgezeigt, wie durch Kombination von CBR

mit adaptiver Prozess-Management-Technologie eine integrierte

Unterst¨

utzung des Prozesslebenszyklus realisiert werden kann.

Unser Anliegen ist es, aus vergangenen Prozessausf¨

uhrungen zu

lernen und die gewonnenen Erfahrungen f¨

ur Prozessverbesserun-

gen zu nutzen.

Einen alternativen Ansatz zur Verbesserung der Qualit¨

at von

Prozessen bieten Process Mining Techniken [14]. Mittels Pro-

Seite 5

Abbildung 5: Anlegen neuer F¨

alle

cess Mining lassen sich Diskrepanzen zwischen modellierten Pro-

zessen und tats¨

achlichen Prozessausf¨

uhrungen rasch erkennen.

Bei der Delta-Analyse [15] etwa werden die modellierten Pro-

zesse mit einem aus den Ausf¨

uhrungshistorien generierten Mo-

dell verglichen. Im Unterschied dazu vergleicht Conformance Te-

sting [15] die Ausf¨

uhrungshistorie direkt mit einem gegebenen

Prozess-Schema, d.h. es wird ¨

uberpr¨

uft, ob eine vorliegende Pro-

zessausf¨

uhrung konform zu einem gegebenen Prozess-Schema

ist. Obwohl beide Techniken sich dazu eignen, Schwachstellen

und Flaschenh¨

alse aufzuzeigen, bleiben die Gr¨

unde f¨

ur Abwei-

chungen unklar. Wissen ¨

uber diese ist allerdings unabdingbar,

wenn das Prozessmodell geeignet verbessert werden soll.

Der Einsatz von CBR-Techniken zwecks verbesserter Pro-

zessunterst¨

utzung ist nicht neu, allerdings fokussieren bisherige

Ans¨

atze auf einzelne Teilaspekte des Prozesslebenszyklus.

Ahnlich wie unser Ansatz verwendet URANOS [16] CBR

in Verbindung mit der Anpassung von Prozessinstanzen. Um

den Benutzer hierbei zu unterst¨

utzen, werden bereits erfolgte

Anpassungen ¨

ahnlicher Instanzen (bzgl. Struktur und Kontext)

pr¨

asentiert. Im Unterschied zu ProCycle verwendet URANOS al-

lerdings klassisches CBR. Weiters liegt der Fokus in URANOS

auf ¨

Anderungen einzelner Instanzen, Typ-¨

Anderungen werden

momentan nicht ber¨

ucksichtigt.

CAKE [17] kombiniert Prozess-Management-Systeme, Agen-

tentechnologie und CBR-Techniken, um kurzlebige, zeitkritische

Prozesse im Notfallbereich (z.B. Feuerwehr) zu unterst¨

utzen.

CBR-Techniken werden dazu verwendet, Unterprozesse dyna-

misch auszuw¨

ahlen und zuzuweisen. Im Unterschied zu CAKE

ist unser Ansatz durch die Unterst¨

utzung von Schemaevolution

und Instanzmigrationen auch f¨

ur langlebige Prozesse geeignet.

CBR wird auch zur Unterst¨

utzung der Prozessmodellierung

[18, 19, 20], der Konfiguration komplexer Prozesse [21] sowie

der Behandlung von Ausnahmen [22] verwendet.

Planungsans¨

atze aus der K¨

unstlichen Intelligenz (KI), im

Speziellen Mixed Initiative Case-Based Planning (z.B., NaCo-

DAE/HTN [23], MI-CBP [24], SiN [25] und HICAP [26]) sind

komplement¨

ar zu unserem Ansatz. Unser Fokus liegt weniger

auf der Modellierung oder Planung einzelner Instanzen, sondern

vielmehr auf der Ausf¨

uhrung einer großen Zahl von Instanzen

zur Laufzeit. Prozess-Management-Ans¨

atze basieren deshalb in

der Regel auf einem vordefinierten Schema (d.h. Plan), das zur

Laufzeit in hohen Zahlen instanziiert wird. Im Unterschied da-

zu werden bei der KI-Planung die Benutzer bei der Erstellung

von Pl¨

anen unterst¨

utzt, wobei diese zumeist instanzspezifisch

sind und somit die ¨

Anderung eines Plans keine weitere ¨

Anderung

laufender Instanzen (desselben Plans) nach sich zieht. Im Un-

terschied dazu unterst¨

utzt unser Meta-Modell auch komplexe

Kontrollflusselemente (z.B. bedingte Verzweigungen, Schleifen-

und Fehlerr¨

uckspr¨

unge und Synchronisation paralleler Pfade).

Der Bereich des prozessorientierten Wissensmanagements

adressiert wissensintensive Prozesse. Ziel ist es, Benutzer bei

der Ausf¨

uhrung von Aktivit¨

aten zu unterst¨

utzen, indem ihnen f¨

den aktuellen Prozesskontext relevantes Wissen zur Verf¨

ugung

gestellt wird. FRODO TaskMan [27] etwa unterst¨

utzt die inte-

grierte Modellierung und Ausf¨

uhrung von schwach strukturierter

Prozesse. Wie in ProCycle erlaubt FRODO TaskMan Instanz-

Anderungen zur Laufzeit, Typ-¨

Anderungen werden hingegen nicht

unterst¨

utzt. Modelle in FRODO m¨

ussen zum Zeitpunkt der In-

stanziierung nicht vollst¨

andig sein, sondern k¨

onnen zur Laufzeit

erg¨

anzt bzw. verfeinert werden (Late Modelling).

6 Zusammenfassung und Diskussion

Aus der Integration von ADEPT und CBRFlow resultiert eine

neue Generation adaptiver Prozess-Management-Technologie, wel-

che die Implementierung neuer sowie die Adaption existieren-

der Prozesse signifikant erleichtert und beschleunigt. Einerseits

erm¨

oglicht das realisierte ProCycle-System rasche Anpassungen

von Prozessen und die Propagation von Typ-¨

Anderungen auf lau-

fende Instanzen. Andererseits erleichtert das System Benutzern

die Durchf¨

uhrung von Instanz-¨

Anderungen durch Verwendung

von CBR-Techniken. Weiters werden die Prozessverantwortli-

chen bei der Ableitung von Prozessverbesserungen unterst¨

utzt.

Derzeit arbeiten wir in ProCycle an der weiteren Implemen-

tierung des integrierten Systems, welches die Methoden und

Konzepte von ADEPT und CBRFlow kombiniert. Eine Evalu-

ierung ist geplant. Zuk¨

unftig soll der vorgestellte Ansatz dahin-

gehend erweitert werden, dass PAIS agil entwickelt und verwal-

tet werden k¨

onnen. Insbesondere sollen die Aufw¨

ande, die mit

Prozess¨

anderungen verbunden sind, weiter reduziert werden.

7 Danksagung

Die Autoren bedanken sich beim Tiroler Wissenschaftsfond, der

die Entwicklung des integrierten Prototyps mit finanziert hat.

Der Dank gilt außerdem Ulrich Kreher, Markus Lauer, Jakob

Pinggera und Stefan Zugal f¨

ur die Diskussionen und die Mitar-

beit an der Implementierung des integrierten Prototyps.

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Kontakt

Dr. Barbara Weber

Universit¨

at Innsbruck

Technikerstraße 21a, A-6020 Innsbruck

Tel.: +43 (0)512-507-6474

Fax: ++43 (0)512-507-9871

Email: Barbara.Weber@uibk.ac.at

Bild Barbara Weber ist wissenschaftliche Mitar-

beiterin am Institut f¨

ur Informatik an der

Uni Innsbruck. Ihre Dissertation hat sie zum

Thema ’Integration of Workflow Manage-

ment and Case-Based Reasoning’ verfasst.

Ihr prim¨

ares Forschungsinteresse gilt Metho-

den, Werkzeugen und Architekturen f¨

ur das

agile Management von Gesch¨

aftsprozessen.

Sie ist Mitglied zahlreicher Programmkom-

mitees und Organisator mehrerer internatio-

naler Workshops.

Bild Werner Wild ist seit mehr als 25 Jahren

selbst¨

andiger IT Berater mit Schwerpunkt

auf objektorientierten Software-Technologien

und agilen Entwicklungsmethoden. Er hat

Lehrverpflichtungen an den Universit¨

aten

Innsbruck und Bozen sowie am Management

Center Innsbruck (FH) und besch¨

aftigt sich

in der Forschung mit Gesch¨

aftsprozessen,

CBR und Agilen Methoden. Er leitet die

Expertsgroup Forschung und Innovation der

Wirtschaftskammer Tirol (UBIT).

Bild Manfred Reichert ist seit 2005 Associate

Professor am Lehrstuhl f¨

ur Informationssy-

stem an der Uni Twente. Dort besch¨

aftigt er

sich intensiv mit Prozessmanagement- und

Integrationstechnologien sowie deren Ein-

bettung in Service-orientierte Architekturen.

Daneben leitet er den Forschungsschwer-

punkt E-health, der sich insbesondere mit

der Unterst¨

utzung von Prozessen im Gesund-

heitswesen befasst. Zuvor war er Juniorpro-

fessur an der Uni Ulm.

Bild Peter Dadam ist seit 1990 Professor f¨

ur In-

formatik an der Uni Ulm und leitet dort das

Institut f¨

ur Datenbanken und Informations-

systeme. Seit mehreren Jahren besch¨

aftigt er

sich intensiv mit den technologischen Grund-

lagen von Prozess-Management-Systemen

sowie deren Einsatz in fortschrittlichen An-

wendungen und komplexen Arbeitsumgebun-

gen. Davor leitete er am Wissenschaftlichen

Zentrum der IBM in Heidelberg die For-

schung ¨

uber fortschrittliches Informations-

management.

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