Institut für Informatik: Facts and Figures

1. Lehr- und ForschungsgebietWirtschaftsinformatikhttp://winf.in.tu-clausthal.deProf. Dr. Jörg MüllerProf. Dr. Niels PinkwartTechnische Universität ClausthalInstitut für InformatikJulius-Albert-Str. 438678 Clausthal-Zellerfeldmueller@in.tu-clausthal.deTel. +49 5325 727141

2. Institut für Informatik: Facts and Figures • Gegründet 1982 • seit 1985: Diplom-Studiengang Informatik • seit 1998: Diplom-Studiengang Wirtschaftsinformatik • 12 Professoren, 2 Junior-Professoren, 2 Apl. Professoren • Zur Zeit ca. 50 Mitarbeiterinnen und Mitarbeiter

3. Institut für Informatik: Organisation Institutsdirektor z.Zt. Prof. Dix Institutsvorstand Forschungsschwerpunkt Grundlagen der Informatik Computational Intelligence, Prof. J. Dix Theoretische Informatik, Prof. B. Hammer Grafische DV & Multimedia, Prof. G. Zachmann Computergrafik, Prof. K. Hormann (JP) Human-Centered Computing Wirtschaftsinformatik, Prof. J. P. Müller Interoperable Betriebl. Informationssysteme, Prof. N. Pinkwart (JP) Datenbanksysteme, Prof. S.. Hartmann Softwaretechnik, Prof. A. Rausch Komm. und Verteilte Systeme, N.N. Grid Computing Rechnernetze, Prof. H. Richter Hardwareentwurf und Robotik, Apl. Prof. G. Kemnitz Embedded Systems Engineering (Prof. Siemers*) Forschungsschwerpunkt Human.-Centered Computing Infrastruktur- gruppe Forschungsschwerpunkt Wirtschaftsinformatik und Informationssysteme Instituts- verwaltung Forschungsschwerpunkt Paralleles und Vernetztes Rechnen Forschungsschwerpunkt Technische Informatik * Kooperationsvereinbarung mit FH Nordhausen

4. Wirtschaftsinformatik an der TU Clausthal: Unsere Ziele • Lehre: • Etablierung eines qualitativ hochwertigen, national und international anerkannten Lehrangebots in der Wirtschaftsinformatik • Lehrstuhl Wirtschaftsinformatik als Bindeglied zwischen Informatik, Mathematik, Wirtschafts- und Ingenieurs-wissenschaften an der TU Clausthal • Forschung: • Nachhaltige Etablierung einer international anerkannten Forschungsgruppe • Ausnutzung von Synergien an der TU Clausthal im Rahmen fachübergreifender Aktivitäten • Stärkung der Region durch Zusammenarbeit mit lokalen Unternehmen • Industriekooperationen in strategischen Gebieten

5. Stefanie Cronjäger Junior-Prof. Dr. Niels Pinkwart Dipl.WiInf. Patrick Stiefel Dipl.Inf. Christoph Gerdes* Sonja Schäfer Dipl.Inf. Fabian Stäber* Prof. Dr. Jörg P. Müller Dipl.WiInf. Alexander Hornung Dipl.Inf. Markus Melato Elisabeth Höhne Die Arbeitsgruppe Wirtschaftsinformatik * Externer Doktorand, Siemens AG Corporate Technology, München Dipl.Inf. Udo Bartlang*

6. Lehrangebot • Diplomstudiengänge • Wirtschaftsinformatik • Wirtschaftsingenieurwesen • Bachelor- / Master-Studiengänge • B.Sc. Informatik / Wirtschaftsinformatik (6 Semester, ab WS2006/07) mit Vertiefungen • Business Computing • Informationssysteme in der Industrie • Operations Research • B.Sc. Technische Betriebswirtschaftslehre • M.Sc. Wirtschaftsinformatik (4 Semester, ab WS2007/08) • M.Sc. Operations Research (ditto)

7. Grundstudium / B.Sc. WI1 (Schwerpunkt: Grundlagen der WI u. Datenmanagement) 3V + 1Ü Grundstudium / B.Sc. WI2 (Schwerpunkt:Geschäftsprozessmodellierung) 2V + 2Ü Hauptstudium / B.Sc. WI3 (Schwerpunkt:Integrierte Anwendungssysteme) 2V + 2Ü Hauptstudium / Master WI4 (Schwerpunkt: E-Commerce/E-Business) 3V + 1Ü Hauptseminar Wirtschaftsinformatik 2S Spezialvorlesungen Wirtschaftsinformatik 2V Projektseminar / Fortgeschrittenenprojekt Wirtschaftsinformatik 4P Spezialvorlesung Wirtschaftsinformatik 2V Lehrangebot Wirtschaftsinformatik Wintersemester Sommersemester

8. Research Roadmap (Cross-)Enterprise Collaboration Mobile & Enterprise Computing Lab Enterprise Interoperability Technologies Model-driven Enterprise Automation

9. Current research agenda • Enterprise Interoperability technologies • Model-driven development of cross-enterprise business processes • From business models to IT systems and back • (Cross-)enterprise collaboration • Decentral product-related collaboration infrastructure • IT support for collaborative, event-driven interactions • Model-driven enterprise automation • Model-driven and context-aware enactment and monitoring of distributed and mobile supply network processes • Agent technology for decision support and coordination

10. Examples of our work • ATHENA IP: • P2P Business Resource Management • Model-driven development of Cross-enterprise business processes • Decentral Product Collaboration Infrastructure • Context-aware process monitoring in supply networks • Outline: Production-to-Maintenance information infrastructure

11. Research Roadmap (Cross-)Enterprise Collaboration Mobile & Enterprise Computing Lab Enterprise Interoperability Technologies Model-driven Enterprise Automation

12. Interoperability – Example of our work: ATHENA European Project http://www.athena-ip.org • Advanced Technologies for interoperability of Heterogeneous Enterprise Networks and their Applications • European research project (FP6, 2004-2007) • Largest EU-funded Electronic Business project • „Cross-Sector“, with four application domains including Automotive and Telecoms • 19 Partners: SAP, IBM, FIAT, EADS, Siemens, IntraCom, Gruppo Formula, DFKI/IWI, Fraunhofer IPK, … • Strategic objective: „Establish, become and be recognized in research and industry as a permanent world-class European Hub acting as a reference point in interoperability“

13. Interoperability “the ability of two or more systems or components to exchange information and to use the information that has been exchanged” [IEEE Computer Dictionary] Levels of interoperability Enterprise interoperability technologies [source: IDEAS roadmap]

14. Business Resource Management Framework • Observation: P2P Computing has shown benefit in first business applications such as telecomms network management and VoIP telefony. • Hypothesis: In the context of Virtual Enterprise and SME, P2P concepts can contribute to make distributed IT systems more adaptive, more performant, and more robust • Objective: explore applicability, challenges, limitations and trade-offs of P2P computing for managing distributed business resources • Result: BRMF – a P2P Framework for decentral management of business resources (business documents, objects, services, processes)

15. Research Roadmap (Cross-)Enterprise Collaboration Mobile & Enterprise Computing Lab Enterprise Interoperability Technologies Model-driven Enterprise Automation

16. Was bedeutet „Produkt-Kollaboration“? • Definition der ProduktePflegen eines zentralen Produktstammes • ÄnderungsverfolgungManagement von Produktänderungen. Interne Teams, Supply Chain Partner und Kunden arbeiten während des gesamten Produktänderungsprozesses in Echtzeit zusammen. • Dokumenten-ManagementDokumentenbereitstellung, Zugriff auf aktuelle, korrekte Informationen, sichere Kontrolle über das geistige Eigentum im erweiterten Unternehmen • Erzeugnis-ManagementHerstellerlisten und Produktinformation werden festgelegt, überwacht und ausgetauscht. Transparenz und Kontrolle über standortspezifische Produktinformationen. Information über Kosten, Qualität und Verfügbarkeit, die bei Bedarf, z.B. bei Änderung eines Fertigungsauftrages, zu aktualisieren sind. Produkt-Kollaboration ermöglicht • höhere Produktivität, bessere Qualität, und niedrigere Kosten für Produktentwicklung und Materialverbrauch • kürzere Zykluszeiten und schnellere Umsetzung bei Produktverbesserungen

17. Grenzen der Anwendbarkeit zentraler Architekturen • Besonders in der frühen Phase der Produktentwicklung: • Partner, Dienste und Applikationen noch nicht vollständig bekannt • Instabile Struktur der Kollaboration • Fehlendes Vertrauen und Konkurrenz • Im strategischen Sourcing gehen betriebswirtschaftliche und technische Bewertungsprozesse Hand in Hand • Grosse Anzahl an Produktmodellen, häufige Modifikation von Spezifikationen und Produktmodellen • Unterstützung lose gekoppelter, ereignisgetriebener Workflows • Sicherheitsaspekte (Kontrolle über sensitive Daten) • Dennoch besteht schon in dieser Phase ein hoher Effizienzdruck • Frühe Entscheidungen sind essentiell, Fehler sind teuer • Wie findet man die benötigten / geeigneten Partner, Dienste, Applikationen? • Wie findet man geeignete Regeln (Policies) für Kollaboration und Datenzugang? • Wie migriert man die so gefundene dezentrale Kollaborationsumgebung in eine (effizientere und stabilere) Groupware-IT-Architektur

18. Einsatz dezentraler Architekturen in der kollaborativen Produktentwicklung Anwendungsszenario: Produktentwickler möchte neues Produkt entwickeln und benötigt dazu das Know-Howdiverser Partner. Die Partner verfügen über domänenspezifisches Wissen. Durch den temporären Zusammen-schluss in der kollaborativenEntwicklungsplattform entstehtein Wissensnetzwerk. Vorteile: Das Wissensnetzwerk existiert nur solange, bis genügend Ideen für dasneue Produkt gesammelt wurden. Erst danach wird das Produkt beim Entwickler persistent gespeichert. Jeder Teilnehmer behält die vollständigeKontrolle über die veröffentlichtenProduktdaten „P2P Product Collaboration Platform“ (PCP)

19. Applikationsebene:Modellierungs- und Kollaborations-werkzeuge PCP-Middleware:Basisdienste für Produkt-kollaboration Verteiltes Ressourcen-managementVirtualisierung, Veröffentlichen, Entdecken von produktbezogenen Ressourcen Die PCP-Architektur

20. Der PCP-Prototyp STEP 3D Viewer Stellt mit den Produktenverknüpfte 3D Modelle grafisch dar. Repository View Hierarchische Auflistung von Modellgesuchen und Vorschlägen Part Details View Listet globale Eigenschaftenund Attribute eines Bauteils

21. Research Roadmap (Cross-)Enterprise Collaboration Mobile & Enterprise Computing Lab Enterprise Interoperability Technologies Model-driven Enterprise Automation

22. Model-driven enterprise automation • Context-aware business process monitoring and automation • Describe, monitor, route, and process distributed business events • Compose, automate, and track business processes based on web services technology • Enterprise decision support technologies • Agent-based recommendation services for transport logistics • Mobile, context-aware decision support systems • Model-driven development of business information systems • Goal: Close the gap between business-level enterprise models and running IT systems • Maintain and synchronize different levels of models

23. Monitoring überbetrieblicher Geschäftsprozesse • Aktuelle Informationen und Bewertungen der Prozesse als Entscheidungsunterstützung benötigt • Kosten sparen durch Informationstransparenz der Geschäftsprozesse • Zeitnahe Abbildung der Prozessrealität aus verschiedenen Sichten: anderer Abteilungen und/oder andere Unternehmen • Monitoring als Bestandteil des continuous process improvement

24. Monitoring überbetrieblicher Geschäftsprozesse: Anforderungen • Automatische Messung, Vorverarbeitung, Filterung von Messwerten vor Ort – Entlastung der Netzwerke und Backendsysteme • Schaffung eines skalierbaren und robusten Systems für den Austausch monitoring relevanter Kennzahlen von überbetrieblichen Geschäftsprozessen • Schaffung einer skalierbaren und robusten Architektur für die Verwaltung mehrerer 1000 smart devices • Langfristig: • Verlagerung von Teilen der Geschäftslogik in Form von Services (Teilprozesse, Aktivitäten) auf smart devices ( z.B. Sensornetzwerkknoten) am Ort der Prozessausführung • Bei Ausfall eines smart items: automatische Neuzuordnung von Services • Annahme: • Rechenleistung, Hauptspeicher und Energiekapazität von smart items wird mittelfristig ausreichend sein, um TCP/IP Stack zu laden, Peer eines P2P-Netzwerkes auszuführen und Sensormesswerte zwischenzu-speichern sowie periodisch zu aktualisieren

25. Versuch eines MDA-Ansatzes für das Geschäftsprozessmonitoring

26. Detaillierung der Kennzahlen in der Monitoring-Anwendung Hauptprozesse der Supply Chain (nach SCOR-Referenzmodell, Return weggelassen) Source Make Deliver Deliver From Stock Kennzahlen zum Prozesselement „Deliver From Stock“: Mittlere Lieferterminabweichung: ## h Mittlere Durchlaufzeit bzw. Prozesszeit: ## h Anzahl an Prozessinstanzen mit Temperaturüberschreitungen: # eEPK der Prozessinstanz mit grafischen Erweiterungen zur Darstellung der Kennzahlen und deren Datenbasis Auswahl einer Prozessinstanz zur Darstellung

27. Systemarchitektur

28. Services und Devices • Auf den Devices (Server, PCs, PDAs, Sensornetzwerknoten) sind Service-Container installiert, diese führen Services aus • Zuordnung von Services und Devices zur Entwurfszeit • P2P Netzwerk kann selbst Services ausführen/ anbieten • Registrierung neuer Devices und Neuzuordnung von Services auf Devices zur Laufzeit automatisch mit Hilfe des P2P-Netzwerkes • Berechnung von Durchschnittswerten mit Hilfe von Multicast-Gruppen in einem P2P-Netzwerk

29. Example of our work: Model-driven business process management • Starting point: Siemens Reference Process House • Modelling all BPs in ARIS • Iterative Refinement • No formal / defined relationships between abstraction layers • Goal: Consistent overall architecture • Propagation / mapping of changes in modeling layers to IT layer • Up-to-date visibility of models and IT-layer model components (Topologies, configurations) for the Business Modeling Layer. • Approach: • Model-driven development based on OMGs Model-Driven Architecture (MDA) • Underlying service-oriented architecture

30. Future topics • Human-centered business process automation • Warum hat Workflow Management nicht funktioniert? • Wie behandelt man manuelle Prozesse in einer service-orientierten IT-Umgebung? • Flexibler Umgang mit dem Kontinuum manuell  automatisiert • Schlüssel: Kontextrepräsentation • Semantic reconciliation for enterprise interoperability • IT-Standardisierung funktioniert nicht  Entwicklung von Konnektor-Architekturen • Ontologien als Heilmittel auf der "semantischen Ebene"? • Funktioniert Ontologie-Standardisierung … ??  Abbildung zwischen Ontologien?  Ontology agreement / negotiation?

31. Production Shipment Assembly Operation & Maintenance Future topics • Production-to-Maintenance Information Infrastructure • Durchgängiges Informationsmanagement über die Phasen eines PLM oder Anlagenbauprozesses hinweg • Phasenspezifische Sichten aus Aggregation und Transformation von Informationsmodellen • Nutzung von Smart-Item, Agenten- und Ambient Intelligence-Technologien

32. Backup

33. Business process awareness adaptability "Interaction / collaboration rules" Business Objects standards "Cross"-EAI Standards establishment & rollout, SW Engineering Prozesse Dimensionen der Interoperabilität • Organisation • Standardisierung • Informations- technologie

34. Interoperabilität: Unsere Forschungsthemen Service-orientierte Architekturen Verteilte Web-Service Infrastrukturen Modell- und wissensbasierte Interoperabilität

35. Beispiel unserer Arbeit: ATHENA EU-Projekt http://www.athena-ip.org • Advanced Technologies for interoperability of Heterogeneous Enterprise Networks and their Applications • Europäisches Forschungsprojekt (FP6, 2004-2007) • Bislang größtes von der EU gefördertes Projekt im Bereich Electronic Business • „Cross-Sector“, derzeit vier Anwendungsdomänen, darunter Automotive und Telecoms • 19 Partner: SAP, IBM, FIAT, EADS, Siemens, IntraCom, Gruppo Formula, DFKI/IWI, Fraunhofer IPK, … • Laufzeit: 2004-2007 • Zielsetzung: „Establish, become and be recognized in research and industry as a permanent world-class European Hub acting as a reference point in interoperability“

36. Beispiel unserer Arbeit: P2P for Business • Beobachtung: P2P Computing hat bereits seinen Nutzen in Business-Anwendungen wie Telecomms network management, VoIP telefony gezeigt • Hypothese: Konzepte des P2P können dazu beitragen, verteilte IT-Systeme adaptiver, performanter und robuster zu machen (Virtual Enterprise, KMU) • Ziel: erforsche die Anwendbarkeit, Herausforderungen, Grenten und Kompromisse beim Einsatz des P2P Computing für das Management verteilter "Business-Ressourcen"

37. Enterprise A Enterprise D Enterprise C Enterprise B Business Business Business Business P P Knowledge Knowledge Knowledge Knowledge P Semantics Semantics Semantics Semantics Application Application Application Application P Data Data Data Data Information Space P P Peer Resource P P P Peer-to-Peer Information Space Metaphor Mechanisms to manage resources in an enterprise network, i.e. resources (metadata on documents, business objects, services, processes) can be: • registered - resources can be written into the information space • retrieved - resources can be read from the information space. • searched - registered resources can be found (based on a query language) • subscribed - the user can be informed of changes to the information space. • allocated - resources can be reserved and released • coordinated - service-level agreements related to resources can be set up

38. Business Actor Management Layer API Business Object Management Layer API Resource Management Layer API Communication Layer API P2P Business Resource Management Framework Decentral web service registry, SOAP tunneling, robust service/process execution Structured queries, notification, access policies, DMS connector, Support for business object and service standards (e.g. Rosetta.Net) Event handling, Lease, Heartbeat, Resilience, Replication, basic servicediscovery Registration, Lookup

39. Forschungsgebiete • IT-Unterstützung für Verteilte / Virtuelle Unternehmen • Technologien für Interoperabilität • Service-orientierte Architekturen • Methoden und betriebliche Anwendungen von Grid&P2P-Computing • Modell- und wissensbasierte Interoperabilität • Selbstorganisierende IT-Systeme: Dynamic IT • Methoden und Anwendungen der Selbstorganisation in der Business-IT • Engineering von „Self-X“ Systemen für betriebliche Anwendungen • Modelle und Mechanismen dezentraler Systeme: Multiagentensysteme • Modellgetriebene Automatisierung • Agententechnologie für intelligente Entscheidungsunterstützung • Geschäftsprozess- und Workflow-Automatisierung • End-to-End-Entwicklungsprozesse (z.B. MDA-basierend)

40. Modellgetriebene AutomatisierungUnsere Forschungsthemen Geschäftsprozess- und Workflow-Automatisierung Intelligente Agenten über- wachen, automatisieren und optimieren verteilte Geschäftsprozesse Intelligente Entscheidungsunterstützung und agentenbasierte Simulation Intelligente Agenten über- wachen, automatisieren und optimieren verteilte Geschäftsprozesse Modell-getriebene Entwicklung betrieblicher IT-Systeme Vom Geschäftsprozess zur Implementierung und zurück

41. Beispiel unser Arbeit: Modellgetriebenes Management von Geschäftsprozessen • Ausgangspunkt: Siemens Referenz-Prozesshaus • Modellierung aller Geschäftsprozesse als Referenzprozesse in ARIS • Iterative Detaillierung • Keine Beziehung zwischen Ebenen • Ziel: Durchgängige Architektur • Propagierung /Abbildung von Änderungen auf der Modellierungsebene auf die IT-Ebene • Sichtbarkeit der Modelle (Topologien, Konfigurationen) der IT-Ebene für die Business-Modellierungsebene • Ansatz: Modellgetriebene Entwicklung + Service-orientierte Architektur

42. Computational Independent Model (CIM), describes the business (logic) and therefore defines business processes and domain specifics. Platform-Independent Model (PIM), describes a software system that supports some business and is independent from any implementation technology. Platform-Specific Model (PSM) developed/generated from the PIM, depending on the underlying technology. Target platform implementation mappings to multiple middleware platforms CIM PIM BPEL4WSModel Java/EJBModel PSM CORBA Model OtherImpl BPEL4WSImpl Java/EJBImpl CORBA Impl Model Driven Architecture (MDA)

43. ARIS (architecture of integrated information systems) BPMN (Business Process Modeling Notation) mapped to Business Process Definition Metamodel (BPDM) mapped to J2EE J2EE Other … BPEL4WS ARIS Other … BPEL4WS BPMN Other … Resource Process Information Model-driven business modeling / automation • UML 2.0 (Unified Modeling Language) • BPDM (Business Process Definition Metamodel) CIM PIM PSM

44. Model-driven development of Cross-Enterprise Business Processes: Approach • Semi-automated end-to-end transformation of models from business to execution level, e.g. ARIS Two-way model transformation Process management methodology Specify/support human involvement UML / BPDM Two-way model transformation BPEL4WS Business Process Engine

45. Model-driven development of Cross-Enterprise Business Processes: Benefits • More rapid enforcement of business-driven process changes at ICT systems level • More up-to-date business-level views on evolving ICT systems • Sync business level with ICT level more easily • Ultimately: Enable end-to-end business process solutions • Gain experience in vendor-independent notations and tools for business process models (ARIS toolset vs. UML Eclipse …)

46. BiographieProf. Dr. Jörg Müller • Studium Informatik mit Nebenfach Wirtschaftswissenschaften, Universität Kaiserslautern (1985-1991) • Wissenschaftlicher Mitarbeiter am Deutschen Forschungszentrum für Künstliche Intelligenz (DFKI) in Saarbrücken (1992-1996) • Promotion zum Dr.rer.nat. an der Universität des Saarlandes (1996) • Mitbegründer des Mitsubishi-Electric Internet-Startups Zuno Ltd. (Digital Libraries, Electronic Publishing-Software), London (1996-1998) • Verantwortlich für E-Commerce-Modul für Wiley Interscience John Wiley & Sons, London (1998-1999) • Leiter des Kompetenzfeldes Agenten & Peer-to-Peer-Technologien, Siemens AG Corporate Technology, München (1999-2005) • seit März 2005: Professur an der TU Clausthal