Die elektronische Vernetzung intelligenter Objekte mit dem Internet hat in vielen Bereichen – so etwa durch die RFID-Technologie oder durch den OPC-Standard zur herstellerunabhängigen Kommunikation in der Automatisierungstechnik – einen hohen Reifegrad erreicht und eröffnet damit breite Vermarktungschancen.
Der international etablierte Begriff »Internet of Things« (IOT) steht für das Phänomen, dass intelligente, physische Objekte untereinander und mit Rechnersystemen über Internettechnologien kommunizieren können.

Das Potenzial des IOT kann sich erst dann voll entfalten, wenn die automatische Erkennung geschäftsrelevanter Ereignisse zusammen mit der Verarbeitung dynamischer Informationen stärker in den Mittelpunkt rücken. Eine flexibel steuerbare Vernetzung der damit verbundenen Geschäftsprozesse erfordert eine neuartige, komplexe »Software-Landschaft«. In ADiWa verfolgt ein leistungsstarkes Konsortium aus Wirtschaft und Wissenschaft das Ziel, die entsprechenden Mechanismen zu erforschen, umzusetzen und zu erproben. Im Vordergrund stehen dabei Geschäfts-prozesse, die auf Basis ausgewerteter Informationen aus der realen Welt dynamisch steuer- und veränderbar sind. Dazu wird ein umfassender Satz entsprechender Werkzeuge und Mechanismen für den Entwurf und die Laufzeit von Geschäftsprozessen angepasst bzw. neu geschaffen.

Mehrkriterielle dynamische Prozesse

Im Fokus stehen Methoden, welche die überragende visuelle Wahrnehmungsfähigkeit des Menschen ansprechen. Damit wird ein effizientes Arbeiten mit Informationssystemen hoher Komplexität überhaupt erst ermöglicht. In der Folge sind so auch Entscheidungsfindungen in sich dynamisch ändernden Szenarien weitestgehend objektiv unterstützbar. Als Anwender adressiert werden dabei sowohl strategisch als auch operativ tätige Mitarbeiter von Unternehmen oder sonstigen Entscheidungsgremien.

»Wie kommt man schneller zu guten Prozessen?«  Dazu dient das »playBoard«, ein intuitives Werkzeug, das Prozesse auf einem virtuellen Spielbrett entwickelt. Jedem Prozess-Block entspricht eine Aufgabenkarte, die Projekt-Teilnehmer agieren gemäß aktuell »aufgedeckter Karten« – und werden so auf ihrem Weg durch den Prozess unterstützt. Die »playBoard« Komponente liefert damit die Plattform für ein interaktives Projekt- und  Prozessmanagement. »Drowning in information, and thirsting for knowledge!« Solche Situationen sind typisch für die Ãœberwachung, Steuerung und Optimierung komplexer Prozessverläufe und Verlaufsvarianten. Eine dynamische Entscheidungsfindung wird hier durch »knowCube« unterstützt, eine Komponente zur multikriteriellen Exploration heterogener Datenensembles. Das »user-friendly interface« ermöglicht dabei ein intuitives Surfen in Szenarien mittels Methoden, die auch von Nicht-Experten anwendbar sind. Beide Komponenten sind in einem Portal verknüpft.

Komplexe Ereignisse

Im Rahmen der Grundideen von ADiWa entstehen auch neue Anforderungen für den Bereich der Datenanalyse. Ein Schwerpunkt liegt dabei auf der Verarbeitung von Ereignisdaten z.B. über den Verlauf von Geschäftsprozessen und von relevanten, ungesteuerten Vorgängen der realen Welt (Wetter, Straßenverkehr, Veranstaltungen etc.) mit der Möglichkeit einfache Ereignisse zu komplexen Strukturen zusammen zu setzen. Die Ereignisverarbeitung verfolgt dabei zwei wesentliche Ziele:

• Die Erkennung »neuer«, für den betrachteten Geschäftsprozess wahrscheinlich relevanter, komplexer Ereignismuster.
• Die Prognose zukünftiger komplexer Ereignisse auf der Basis von Daten aus der Vergangenheit.

 

Prinzipiell sind zur Bearbeitung der oben genannten Probleme bereits Data-Mining-Verfahren verfügbar, nämlich aus dem Bereich Mining in zeitabhängigen Daten bzw. Datenströmen. Diese setzen jedoch andere, erheblich einfachere Datenstrukturen voraus, weshalb Modifikationen und Weiterentwicklungen der Algorithmen nötig sind. Konkret wird im Projekt das Problem der Erkennung von Ereignismustern adressiert. Dabei wird ein Ansatz verfolgt, bei dem der Nutzer der Ereigniserkennung zunächst grobe Schemata für zu entdeckende Ereignismuster vorgibt, im zweiten Schritt Kandidaten mittels Clusteranalyse ermittelt werden um schließlich eine finale Wahl unter Benutzung von mathematischen Bewertungsmaßen zu treffen.

• Veröffentlichungen

  • Trinkaus, H.L.:
    Online Decision Support for the Management of Multi Criteria Dynamic Processes. Operations Research Proceedings, Springer-Verlag, Berlin, Heidelberg, New York, 2011 (to appear).
  • Trinkaus, H.L.:
    knowCube® for Exploring Decision Spaces – Sandwiches, Foams and Drugs.
    Proceedings of I-KNOW '10, pp.267-278, J.UCS, Graz, 2010.
  • Trinkaus, H.L.:
    Innovation Play/Board – Knowledge, Project and Process Management.
    Kongressband zur KnowTech 2009: IT-gestütztes Wissensmanagement in Unternehmen und Organisationen; pp.485-492, CMP-WEKA Verlag, München, 2009.