title: Supporting behavioral consistency in adaptive case management
Creators: name: Kaineder, Christoph
Publisher: name: :none
Year: 2019

description: Adaptive Case Management (ACM) ist Teil eines sich abzeichnenden Trends im Bereich des Geschäftsprozessmanagements, der hochflexible, prozess-getriebene Informationssysteme ermöglichen soll. ACM folgt dabei einem nicht-präskriptiven Paradigma, was bedeutet, dass die Geschäftsbenutzer die Freiheit haben zu entscheiden, was zu tun ist, um ein Geschäftsziel zu erreichen. Folglich sind die Prozesse in ACM halbstrukturierten bis vollständig unstrukturiert, und Ad-hoc-Aktionen können als Reaktion auf unvorhersehbare Ereignisse ausgeführt werden. Diese hohe Flexibilität ist mit Herausforderungen hinsichtlich der Konsistenz mit erwünschtem Verhalten während der Fallausführung verbunden. Viele wissensintensive Bereiche unterliegen einer großen und ständig wachsenden Anzahl von Verhaltensbeschränkungen, die sich aus Quellen wie Gesetzen, Standards, Geschäftsverträgen und Best Practices ergeben, um nur einige zu nennen. Um die hohe Flexibilität von ACM während der Umsetzung von Fällen zu bewahren, müssen solche Verhaltensbeschränkungen mit großer Sorgfalt integriert werden. Insbesondere muss vermieden werden, dass irgendeine Art von Starrheit eingeführt wird, die ein Hindernis für die Flexibilität bei der Behandlung von Fällen darstellen würde, da Flexibilität das Kernmerkmal und ein wichtiges Verkaufsargument von ACM ist. Bei der Entwicklung von Fallvorlagen, die als Grundlage für die Umsetzung von Fällen verwendet werden können, werden Geschäftsadministratoren darüber hinaus aufgefordert, keine Fehler einzuführen, die zu Verhaltensinkonsistenzen während der Fallausführung führen würden. Während der Stand der Technik zahlreiche Ansätze für die Verhaltensverifizierung von flussgetriebenen Geschäftsprozessen bietet, ist die Fallmodellierung ein relativ neues Paradigma mit einem Mangel an ausreichender Unterstützung für die Verhaltensverifizierung. Diese Arbeit zielt darauf ab, formale/technische sowie empirische Beiträge zur Unterstützung der Verhaltenskonsistenz in ACM zu leisten. Zur Unterstützung von Unternehmensadministratoren bei der Erstellung oder Änderung von Fallvorlagen wird in dieser Arbeit ein Ansatz zur effizienten Verhaltensverifikation von Fallvorlagen vorgeschlagen, der auf Reduktionstechniken und Modellprüfungen basiert. Durch die Bereitstellung eines geschäftsorientierten Ansatzes auf der Grundlage von Geschäftsontologie und hoch abstrahierte Verhaltensmustern zur Schaffung von Verhaltensbeschränkungen können Geschäftsbenutzer Verhaltensbeschränkungen anhand der Sprache und Terminologie ihres Geschäftsbereichs festlegen. Dieser Ansatz verlagert die Kontrolle über die implementierten Einschränkungen auf die Geschäftsdomäne, und die Einschränkungen werden während der Fallausführung verwendet, um die Geschäftsbenutzer dabei zu unterstützen, mit den gewünschten Verhaltensweisen konsistent zu bleiben. Auf der technischen Seite werden Verhaltensbeschränkungen häufig in zeitlichen Logiken formalisiert, vor allem in Linear Temporal Logic (LTL). Während Geschäftsbenutzer durch hoch abstrahierte Muster von der Komplexität temporaler Logiken abgeschirmt sind, sind technische Benutzer, die diese Muster implementieren, gefordert, korrekte LTL-Formeln zu schreiben. Um die Erstellung korrekter LTL-Formeln zu unterstützen, wird eine Plausibilitätsprüfung von LTL-Formeln vorgeschlagen. Der Plausibilitätsprüfungsansatz verwendet Event Processing Language (EPL) zur Erstellung von Plausibilitätsspezifikationen. Die Ergebnisse von drei kontrollierten Experimenten zur Verständlichkeit von Verhaltensbeschränkungsdarstellungen (mit 70, 146 und 215 Teilnehmern) legen nahe, dass EPL-Spezifikationen wesentlich verständlicher sind als LTL-Spezifikationen. Die gleichen empirischen Studien deuten auch darauf hin, dass der höchste Grad an Verständlichkeit durch die Verwendung eines musterbasierten Ansatzes für Verhaltenskonsistenzspezifikationen gegeben ist, was auch zeigt, dass dieser Ansatz sehr geeignet ist, um Verhaltensbeschränkungen in ACM zu definieren. Eine weitere empirische Studie mit 116 Teilnehmern konzentrierte sich auf die Verständlichkeit von textuellen und graphischen Muster-basierten Verhaltensbeschränkungsdarstellungen. Die Ergebnisse dieser Studie deuten darauf hin, dass es keine signifikanten Unterschiede in der Verständlichkeit von textuellen und graphischen Muster-basierten Verhaltensbeschränkungsdarstellungen gibt.
description: Adaptive Case Management (ACM) is part of an ongoing trend in the field of business process management that aims to enable highly flexible process-aware information systems. ACM follows a non-prescriptive paradigm. That is, the business users have the freedom to decide what is to be done in order to achieve a business goal. Consequently, processes in ACM range between semi-structured and completely unstructured, and ad hoc actions can be performed in reaction to unforeseeable events. This high degree of flexibility comes along with challenges regarding behavioral consistency. Many knowledge-intensive domains are subject to a vast and ever-growing amount of behavioral constraints stemming from sources such as laws, standards, business contracts, and best practices, to name but a few. To preserve the high flexibility of ACM during case execution, such behavioral constraints must be integrated with great care. In particular, it must be avoided to introduce any kind of rigidness that would pose an obstacle for flexibility during case execution since flexibility is the core feature and a major selling point of ACM. Moreover, during the design of case templates, which can be used as basis for case execution, business administrators are challenged not to introduce errors that would lead to behavioral inconsistencies during case execution. While the state of the art provides numerous approaches for behavioral verification of flow-driven business processes, case modeling is a relatively new paradigm with a lack of sufficient support for behavioral verification. This thesis aims to make formal/technical as well as empirical contributions to support behavioral consistency in ACM. To support business administrators during the creation or amendment of case templates, this thesis proposes an approach for the efficient behavioral verification of case templates based on reduction techniques and model checking. By offering a business-driven approach based on business ontology and high-level behavioral patterns for the creation of behavioral constraints, business users are enabled to specify behavioral constraints using the language and terminology of their business domain. This approach shifts the control over the implemented constraints to the business domain, and the constraints are used during case execution for supporting the business users in staying consistent with desired behaviors. On the technical side, behavioral constraints are often formalized in temporal logics, most notably Linear Temporal Logic (LTL). While business users are shielded from the complexity of temporal logics by highly abstracted patterns, technical users who implement these patterns are challenged to write correct LTL formulas. To support the creation of correct LTL formulas, plausibility checking of LTL formulas is proposed. The plausibility checking approach makes use of Event Processing Language (EPL) for the creation of plausibility specifications. The results of three controlled experiments on the understandability of behavioral constraint representations (with 70, 146 and 215 participants) suggest that EPL specifications are significantly more understandable than LTL specifications. The same empirical studies also suggest that the highest degree of understandability is provided by using a pattern-based approach for behavioral consistency specifications, which provides evidence that this approach is highly suitable for defining behavioral constraints in ACM. Another empirical study with 116 participants focused on the understandability of textual and graphical pattern-based behavioral constraint representations. The results of this study suggest that there are no significant differences in understandability between graphical and textual pattern-based behavioral constraint representations.