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Auflistung nach Autor:in "Dadashnia, Sharam"

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  • Zeitschriftenartikel
    Business process management for Industry 4.0 – Three application cases in the DFKI-Smart-Lego-Factory
    (it - Information Technology: Vol. 60, No. 3, 2018) Rehse, Jana-Rebecca; Dadashnia, Sharam; Fettke, Peter
    The advent of Industry 4.0 is expected to dramatically change the manufacturing industry as we know it today. Highly standardized, rigid manufacturing processes need to become self-organizing and decentralized. This flexibility leads to new challenges to the management of smart factories in general and production planning and control in particular. In this contribution, we illustrate how established techniques from Business Process Management (BPM) hold great potential to conquer challenges in Industry 4.0. Therefore, we show three application cases based on the DFKI-Smart-Lego-Factory, a fully automated “smart factory” built out of LEGO ® bricks, which demonstrates the potentials of BPM methodology for Industry 4.0 in an innovative, yet easily accessible way. For each application case (model-based management, process mining, prediction of manufacturing processes) in a smart factory, we describe the specific challenges of Industry 4.0, how BPM can be used to address these challenges, and, their realization within the DFKI-Smart-Lego-Factory.
  • Konferenzbeitrag
    The process model matching contest 2015
    (Enterprise modelling and information systems architectures, 2015) Antunes, Goncalo; Bakhshandeh, Marzieh; Borbinha, Jose; Cardoso, Joao; Dadashnia, Sharam; Francescomarino, Chiara Di; Dragoni, Mauro; Fettke, Peter; Gal, Avigdor; Ghidini, Chiara; Hake, Philip; Khiat, Abderrahmane; Klinkmüller, Christopher; Kuss, Elena; Leopold, Henrik; Loos, Peter; Meilicke, Christian; Niesen, Tim; Pesquita, Catia; Péus, Timo; Schoknecht, Andreas; Sheetrit, Eitam; Sonntag, Andreas; Stuckenschmidt, Heiner; Thaler, Tom; Weber, Ingo; Weidlich, Matthias
    Process model matching refers to the automatic identification of correspondences between the activities of process models. Application scenarios of process model matching reach from model validation over harmonization of process variants to effective management of process model collections. Recognizing this, several process model matching techniques have been developed in recent years. However, to learn about specific strengths and weaknesses of these techniques, a common evaluation basis is indispensable. The second edition of the Process Model Matching Contest in 2015 hence addresses the need for effective evaluation by defining process model matching problems over published data sets. This paper summarizes the setup and the results of the contest. Next to a description of the contest matching problems, the paper provides short descriptions of all matching techniques that have been submitted for participation. In addition, we present and discuss the evaluation results and outline directions for future work in the field of process model matching.
  • Konferenzbeitrag
    Process–Mining–unterstützte Ad-hoc-Produktionsplanung – Konzept und prototypische Implementierung
    (Workshops der INFORMATIK 2018 - Architekturen, Prozesse, Sicherheit und Nachhaltigkeit, 2018) Gutermuth, Oliver; Dadashnia, Sharam; Houy, Constantin; Fettke, Peter
    Konzepte und Techniken, die unter dem Begriff Industrie 4.0 subsumiert werden, unterstützen neuartige Ansätze zur Steuerung der Fertigung in Industriebetrieben. Ermöglicht wird dies durch die Vernetzung und Integration von Informationssystemen sowie die Erfassung und zielgerichtete Verwendung anfallender Daten. Obwohl Industrie-4.0-Konzepte verschiedene Vor¬teile für die Produktionssteuerung bereithalten, werden entsprechende Potentiale bisher kaum für die Produktionsplanung genutzt. Herkömmliche Verfahren zur Produktionsplanung erfordern häufig aufwendige Berechnungen und ermöglichen es nicht immer, flexibel auf Änderungen zu reagieren oder kurzfristige Anpassungen ad-hoc umzusetzen. Zur Milderung dieses Problems zeigt der vorliegende Artikel mit dem Konzept für eine Process-Mining-unterstützte Ad-hoc-Produk-tionsplanung einen Lösungsansatz sowie erste Ergebnisse einer prototypischen Implementierung. Das Konzept sieht vor, dass unter bestimmten Voraussetzungen keine vollständige Produktions-planung durchgeführt wird, sondern stattdessen geeignete bzw. ähnliche Produktionsfälle aus der Vergangenheit identifiziert werden. Entsprechende Prozessabschnitte können dann zur Gestaltung neuer Soll-Prozesse wiederverwendet werden. Das Verfahren ermöglicht somit eine Ad-hoc-Produktionsplanung und flexible Reaktionen auf veränderte Umstände in der Produktion.