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Auflistung nach Schlagwort "Event Log"

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  • Konferenzbeitrag
    Das Blindenhund-Werkzeug: Autokorrektur von Petrinetzen mithilfe von halbgeordneten Verhaltensdaten
    (Modellierung 2024 Satellite Events, 2024) Bergenthum, Robin; Kovář, Jakub; Lueg, Nico
    Petrinetze haben eine formale Semantik und eine einfache graphische Repräsentation. Mit Petrinetzen können wir Abhängigkeiten und Nebenläufigkeiten zwischen Aufgaben innerhalb von realen Systemen problemadäquat modellieren. Trotzdem ist das Modellieren verteilter Systeme eine schwierige und fehleranfällige Aufgabe. Das Blindenhund-Werkzeug ist ein Prototyp, der einen Ansatz für die Autokorrektur von Petrinetzen implementiert. Um ein Petrinetz zu reparieren, benötigen wir neben dem Modell eine Spezifikation des gewünschten Verhaltens. Das Blindenhund-Werkzeug kann die gewünschte Sprache in Form eines Event Logs oder als Spezifikation aus halbgeordneteten Beispielabläufen importieren. Modellieren wir gegen solch eine Spezifikation und ist das Modell nicht in der Lage die Spezifikation auszuführen, bekommen wir durch unser Blindenhund-Werkzeug einen Hinweis auf den Fehler und eine Liste von möglichen Reparaturvorschlägen. Damit kann das Blindenhund-Werkzeug Petrinetze reparieren, angehenden Modellierern die Semantik der Petrinetze interaktiv näherbringen und dabei verschiedene Reparaturvorschläge bewerten. Das Blindenhund-Werkzeug und einen zugehörigen Screencast gibt es auf der Internetseite www.fernuni-hagen.de/ilovepetrinets/guidedog.
  • Konferenzbeitrag
    Synthesizing of Process-Aware Digital Twin Cockpits from Event Logs
    (Software Engineering 2023, 2023) Bano, Dorina; Michael, Judith; Rumpe, Bernhard; Varga, Simon; Weske, Mathias
    In this work, we summarize our article “Process-Aware Digital Twin Cockpit Synthesis from Event Logs” published in the Journal of Computer Languages (COLA). The engineering of digital twins and their user interfaces with explicated processes, namely process-aware digital twin cockpits (PADTCs), is challenging due to the complexity of the systems and the need for information from different disciplines within the engineering process. Therefore, we have investigated how to facilitate their engineering by using already existing data, namely event logs. We present a low-code development approach that reduces the amount of hand-written code needed to derive PADTCs using process mining techniques. We describe what models could be derived from event log data, which generative steps are needed for the engineering of PADTCs, and how process mining could be incorporated into the resulting application. A PADTC prototype is created based on the MIMIC III dataset, which simulates an automated hospital transportation system. Initially, our approach requires no hand-written code and empowers the domain expert to iteratively create PADTC prototypes.