Bei der Geschäftsprozessmodellierung (Business Process Modeling, BPM) werden die internen Prozessabläufe eines Unternehmens, z.B. die Angebots- und Auftragserstellung, explizit dargestellt und das „Wer“, „Wie“ und „Was“ der Prozessaktivitäten beschrieben. Die Arbeitsgruppe Software Engineering (Prof. Gruhn) untersucht im Projekt ProPoneRe*, wie sich vermeiden lässt, dass Modellierer dabei Fehler machen oder wichtige Aspekte vergessen. Ihr Ansatz: Gemeinsam mit Forscher:innen der Universität Koblenz-Landau und der Westsächsischen Hochschule Zwickau wollen sie ein Recommender-System entwickeln, das während des Modellierens passende Modellelemente vorschlägt und auf mögliche Irrtümer hinweist.

Das Recommender-System soll auf der Basis von Mustern aus historischen Prozessmodellen arbeiten. Später, während der Modellierung werden diese Muster mit den eingegebenen Modellfragmenten abgeglichen. Zur Identifikation und Kategorisierung der Muster analysieren die Forscher:innnen die Beschriftungen in den historischen Prozessmodellen mittels maschineller Sprachverarbeitung (Natural Language Processing, NLP). Zudem sollen probabilistische Methoden (N-Gramme, probabilistische endliche Automaten) für die Arbeit mit Prozessmodellen angepasst werden, um Vorhersagen z.B. über weitere zu modellierende Prozesselemente oder wahrscheinliche Fehler zu treffen.

In Probandenstudien wird das Recommender-System anhand von Prozessmodellen aus der Wirtschaft evaluiert und der wissenschaftlichen Community als Programmbibliothek zur Verfügung gestellt.

*ProPoneRe (Unterstützung von Geschäftsprozessmodellierung durch musterbasierte Vorschlagssysteme) wird von der Deutschen Forschungsgemeinschaft DFG mit einer Laufzeit von 24 Monaten gefördert. Projektpartner von Prof. Dr. Volker Gruhn sind Prof. Dr. Patrick Delfmann (Universität Koblenz-Landau) und Prof. Dr. Ralf Laue (Westsächsische Hochschule Zwickau)