Das Internet der Dinge (engl. Internet of Things, IoT), d.h. die Vernetzung von physischen Objekten über das Internet, verspricht eine neue Ära, in der Dinge, Menschen und virtuelle Realitäten auf effiziente Art und Weise interagieren. Immer häufiger nutzen Industrieunternehmen die Technologie, um Produktionsabläufe zu automatisieren. Zum Beispiel für die Instandhaltung: Um den richtigen Zeitpunkt für nötige Reparaturen an eingesetzten Geräten zu bestimmen, werden permanent Sensor- und Prozessdaten von Produktionsanlagen analysiert. So kann ein Techniker mit der Behebung eines Problems beauftragt werden, noch bevor es entsteht und Maschinen lange stillstehen müssen.

Das Beispiel der Instandhaltung ist auch aus Sicht des Prozessmanagements interessant: Zum einen muss natürlich der Fehler effektiv behoben werden, zum anderen muss dafür gesorgt werden, dass die Techniker vor Ort optimal ausgelastet sind. Um das zu organisieren, hat sich die Modellierung von Geschäftsprozessen (engl. Business Process Modelling, BPM) etabliert. Allerdings wurden IoT und BPM bislang weitgehend getrennt voneinander behandelt, so dass Informationen aus der IoT-Welt (z.B. in der Form: „mit 91,25 % Wahrscheinlichkeit fällt am Freitag der Hydraulikzylinder Nummer 312 aus“) aktuell nicht in die Modelle von Geschäftsprozessen integriert werden. Der Grund: Beide Bereiche haben sich unabhängig voneinander entwickelt, haben eigene Problemstellungen und arbeiten mit unterschiedlichen Formalismen. So sind die Daten aus IoT-Anwendungen oft wenig strukturiert und ändern sich schnell. Modellierte Geschäftsprozesse hingegen sind meist statisch und können mit Unstrukturiertheit und Dynamik schlecht umgeben.

Das Team von Professor Gruhn will gemeinsam mit den Partnern in BRIBOT eine Brücke von Geschäftsprozessmodellen hin zur Modellierung von IoT-Anwendungen schlagen. Im Kern entwickeln sie dazu die notwendigen Programmiermechanismen und Abstraktionslevel für die Modellierung. Geschäftsprozessmodelle werden in kleinschrittige Mikroprozesse zerlegt, die der Dynamik von IoT-Anwendungen gerecht werden. Darüber hinaus wollen die Wissenschaftler:innen die technische Grundlage entwickeln, um Geschäftsprozessmodelle, die auf IoT-Daten basieren, automatisch in ausführbare Software zu übersetzen. Hierdurch soll sich in den Unternehmen das Management von Geschäftsprozessen auch auf IoT-Ebene etablieren können.

*Das Projekt BRIBOT (Service-basierte Abstraktionen und Programmiermechanismen zur Überbrückung von Geschäftsprozessmodellen und IoT Big Data) wird von der Deutschen Forschungsgemeinschaft (DFG) und der National Natural Science Foundation of China (NSFC) für drei Jahre gefördert. Neben der Universität Essen sind die Universität Ulm, die North China University of Technology in Peking und die Fudan University in Shanghai involviert. weitere Infos in der DFG-Förderdatenbank GEPRIS