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BPMNE4IoT: a framework for modeling, executing and monitoring IoT-driven processes

Zitieren Sie bitte immer diese URN: urn:nbn:de:bvb:20-opus-304097
  • The Internet of Things (IoT) enables a variety of smart applications, including smart home, smart manufacturing, and smart city. By enhancing Business Process Management Systems with IoT capabilities, the execution and monitoring of business processes can be significantly improved. Providing a holistic support for modeling, executing and monitoring IoT-driven processes, however, constitutes a challenge. Existing process modeling and process execution languages, such as BPMN 2.0, are unable to fully meet the IoT characteristics (e.g.,The Internet of Things (IoT) enables a variety of smart applications, including smart home, smart manufacturing, and smart city. By enhancing Business Process Management Systems with IoT capabilities, the execution and monitoring of business processes can be significantly improved. Providing a holistic support for modeling, executing and monitoring IoT-driven processes, however, constitutes a challenge. Existing process modeling and process execution languages, such as BPMN 2.0, are unable to fully meet the IoT characteristics (e.g., asynchronicity and parallelism) of IoT-driven processes. In this article, we present BPMNE4IoT—A holistic framework for modeling, executing and monitoring IoT-driven processes. We introduce various artifacts and events based on the BPMN 2.0 metamodel that allow realizing the desired IoT awareness of business processes. The framework is evaluated along two real-world scenarios from two different domains. Moreover, we present a user study for comparing BPMNE4IoT and BPMN 2.0. In particular, this study has confirmed that the BPMNE4IoT framework facilitates the support of IoT-driven processes.zeige mehrzeige weniger

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Metadaten
Autor(en): Yusuf Kirikkayis, Florian Gallik, Michael Winter, Manfred Reichert
URN:urn:nbn:de:bvb:20-opus-304097
Dokumentart:Artikel / Aufsatz in einer Zeitschrift
Institute der Universität:Medizinische Fakultät / Institut für Klinische Epidemiologie und Biometrie
Sprache der Veröffentlichung:Englisch
Titel des übergeordneten Werkes / der Zeitschrift (Englisch):Future Internet
ISSN:1999-5903
Erscheinungsjahr:2023
Band / Jahrgang:15
Heft / Ausgabe:3
Aufsatznummer:90
Originalveröffentlichung / Quelle:Future Internet (2023) 15:3, 90. https://doi.org/10.3390/fi15030090
DOI:https://doi.org/10.3390/fi15030090
Allgemeine fachliche Zuordnung (DDC-Klassifikation):0 Informatik, Informationswissenschaft, allgemeine Werke / 00 Informatik, Wissen, Systeme / 004 Datenverarbeitung; Informatik
Freie Schlagwort(e):BPM; BPMN; IoT; IoT-driven processes
Datum der Freischaltung:07.03.2024
Datum der Erstveröffentlichung:22.02.2023
Lizenz (Deutsch):License LogoCC BY: Creative-Commons-Lizenz: Namensnennung 4.0 International