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Auflistung nach Autor:in "Schreiber, Clemens"

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  • Workshopbeitrag
    An Interdisciplinary Perspective on Managing Process Model Simulation Data
    (Modellierung 2024 Satellite Events, 2024) Schreiber, Clemens; Schiefer, Gunther; Oberweis, Andreas
    Managing process model simulation data in a findable, accessible, interoperable, and reusable way faces several challenges. We discuss three main challenges of simulation data documen- tation, which we encountered in an interdisciplinary research project on research data management. These challenges refer to (1) the definition of a discipline-specific metadata model, (2) the development of user support to ensure metadata quality and (3) the interlinking of the simulation data across research areas. Based on the identified challenges and the reported insights gained from the research project, we provide novel ideas for the development of process model simulation tools, enabling a better documentation of simulation data in the future.
  • Textdokument
    On the notion of diversity in the context of information aggregation in BPM
    (INFORMATIK 2021, 2021) Schreiber, Clemens
    Assuming a set of diverse process variants, information aggregation is used to provide an aggregated overview of the overall process. The main challenge is to provide a condensed but accurate overview, while avoiding redundant information. Although there exist different approaches for information aggregation, none of them actually consider the diversity of the multiple process variant attributes, such as resources, cost or duration. But this hinders from gaining an overview of the process diversity, i.e. the variance of multiple process attributes. Hence, valuable information regarding resource and time variability can get lost. Diversity measures can be used to evaluate the significance of a single process variant, based on multiple attributes. This short paper introduces existing diversity measures from different research disciplines and elaborates on their application in BPM for the purpose of information aggregation.
  • Zeitschriftenartikel
    Process Mining bei hybriden Vorgehensmodellen zur Umsetzung von Unternehmenssoftware
    (Informatik Spektrum: Vol. 44, No. 3, 2021) Alpers, Sascha; Karle, Thomas; Schreiber, Clemens; Schönthaler, Frank; Oberweis, Andreas
    Process Mining hat sich in den vergangenen Jahren zur Analyse von Prozessdaten etabliert und wird in verschiedenen Kontexten, wie beispielsweise Industrie 4.0, eingesetzt. Die Potenziale dieser Technologie liegen jedoch nicht nur in der Analyse von Wertschöpfungsprozessen im Kontext von Produktion und Verwaltung. Die Technologie kann darüber hinaus auch für die Verbesserung des Vorgehens bei den dazugehörigen – meist großen und komplexen – Softwareprojekten genutzt werden. Für die Umsetzung der für Industrie‑4.0‑Prozesse erforderlichen Unternehmenssoftware werden häufig agile oder hybride Vorgehensmodelle eingesetzt. Software Innovations unterstützen die Umsetzung in zweierlei Hinsicht. Software Innovations bezeichnen zum einen Innovationen für das Software Engineering durch neue Vorgehensmodelle, Methoden und Werkzeuge. Zum anderen umfasst der Begriff Innovationen, welche durch (neuartige) Software ermöglicht werden. Ausgehend von diesen beiden Aspekten von Software Innovations beschreibt der Beitrag, wie Process Mining zur Analyse und Verbesserung des Vorgehens bei Unternehmenssoftwareprojekten verwendet werden kann. Der Schwerpunkt liegt auf der Anwendung und Verbesserung von hybrid durchgeführten Entwicklungs- und Konfigurationsprojekten. Das vorgestellte Verfahren kann jedoch auch für klassisch oder agil durchgeführte Projekte angewendet werden. Es dient generell dazu, den Prozess zur Softwareerstellung kontinuierlich, anhand von Erkenntnissen aus laufenden und abgeschlossenen Projekten, automatisiert zu analysieren und zu verbessern. Hierzu wird exemplarisch der hybride Referenzprozess aus dem Vorgehensmodell eines mittelständischen Software- und Beratungsunternehmens als Anwendungsfall betrachtet.