Authors

Peter Fettke

Abstract

Anwender mischen (englisch „merge") und integrieren digitale Daten routinemäßig mithilfe von Computern. Auch Modellierer haben vielfältigen Bedarf an dieser Grundoperation, beispielsweise im Rahmen der Konsolidierung von Prozessvarianten, der verteilten Modellierung oder der Fusion mehrerer Unternehmen. Auch wenn bereits verschiedene Methoden zur Modellintegration bekannt sind, konzentrieren sich vorherrschende Ansätze auf die Integration weniger Prozessmodelle (Integration im Kleinen). Dagegen entstehen bei der Integration vieler Prozessmodelle Herausforderungen (Integration im Großen), die bis-her nur unzureichend adressiert werden. Der vorliegende Beitrag präsentiert ein Konzept zur Bewältigung dieser Herausforderungen. Das im Kern auf einer hierarchisch-agglomerativen Cluster-Analyse beruhende Konzept wird prototypisch implementiert und anhand ausgewählter Szenarien experimentell angewendet. Die Ergebnisse verdeutlichen, dass die Integration vieler Prozessmodelle durch eine Cluster-Analyse erst praktikabel wird.

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