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In vielen Unternehmen werden Referenzmodelle genutzt, um Geschäftsprozesse zu verwalten und zu beschreiben. Dabei hat sich die adaptive Referenzmodellierung bewährt, um den Anpassungsaufwand für einzelne Anwendungsfälle und Prozesse gering zu halten. Mit Hilfe dieser können Referenzmodelle auf projektspezifische Ausprägungen beschränkt werden. Das Institute for Data and Process Science der Hochschule Landshut hat hierfür einen auf BPMN basierenden Modeler Namens ADAMO entwickelt, mit dem adaptive Referenzmodelle kollaborativ erstellt werden können.
Die Adaption des Referenzmodells basiert hierbei auf einer booleschen Termauswertung. Elementen werden hierbei Terme zugeordnet, welche Variablen beinhalten. Bei der Auswertung werden Evaluationswerte übergeben, mit denen die Termauswertung stattfindet. Elemente mit Term-Ergebnis 0 werden anschließend entfernt und Elemente mit Term-Ergebnis 1 bleiben bestehen.
Ziel dieser Arbeit ist die Umsetzung einer graduellen Verarbeitungslogik für den ADAMO-Modeler. Dieser graduelle Ansatz wird erforscht, da eine rein boolesche Vorgehensweise bei der Adaption in verschiedenen Anwendungsfällen nicht ausreichend differenzieren kann, ohne sich zu Lasten der Übersichtlichkeit in eine Mehrzahl verschiedener Unterfälle aufteilen zu müssen. Um den Nutzen eines graduellen Vorgehens für diese Fälle prüfen zu können, soll eine prototypische graduelle Termauswertungslogik konzipiert und implementiert werden. Dafür wurde der bisherige ADAMO-Modeler analysiert und boolesche und graduelle Logik recherchiert. Anschließend wurden auf Basis der Anforderungen des Institute for Data and Process Science sowie dem bisherigen ADAMO-Modeler Anforderungen an eine solche Logik und einer dazugehörigen Testumgebung erhoben, ein Umsetzungskonzept entwickelt und sowohl Logik als auch Testumgebung realisiert. Ergebnis der Arbeit ist ein funktionsfähiger Prototyp einer graduellen Termverarbeitungslogik sowie eine dazugehörige Testumgebung.