Automatisierung von mehrstufigen Geschäftsprozessen mittels SCXML, XQuery und RestXQ

Translated title of the contribution: Automating multilevel Business Processes with SCXML, XQuery und RestXQ
  • Katharina Kaiser

Research output: ThesisMaster's / Diploma thesis

Abstract

Moderne Geschäftsprozessverwaltungssysteme (Business Process Management Systems, BPMS) unterstützen den Ablauf betrieblicher Geschäftsprozesse durch deren teilweise Automatisierung. Mehrstufige Geschäftsprozesse, mittels MultilevelBusiness Artifact (MBA) modelliert, erlauben die kompakte Darstellung von Geschäftsprozessen auf den unterschiedlichen Ebenen eines Unternehmens sowie Zusammenhänge zwischen den Abläufen auf den einzelnen Ebenen. Der Einsatz von MBAs zur Automatisierung mehrstufiger Geschäftsprozesse bedarf einer maschinenlesbaren Darstellungsform. State Chart XML (SCXML), eine XML-basierte Notation für Zustandsautomaten, bietet eine Möglichkeit, mehrstufige Geschäftsprozesse für die Automatisierung abzubilden. Die vorliegende Arbeit präsentiert eine Implementierung eines SCXML-Interpreters zur Automatisierung mehrstufiger Geschäftsprozesse. Die Implementierung des SCXML-Interpreters erfolgt in XQuery, die standardisierte Abfrage- und Programmiersprache für XML-Dokumente, unter Verwendung von RESTXQ, einer Schnittstelle für die Erstellung von RESTful Web Services mittels XQuery. Die Verwendung von RESTXQ ermöglicht die Umsetzung iterativer Abläufe trotz deklarativer Natur von XQuery, die keine Reihenfolge von Update-Operationen vorsieht.
Translated title of the contributionAutomating multilevel Business Processes with SCXML, XQuery und RestXQ
Original languageGerman (Austria)
Supervisors/Reviewers
  • Schrefl, Michael, Supervisor
  • Schütz, Christoph Georg, Co-supervisor
Publication statusPublished - Dec 2016

Fields of science

  • 102 Computer Sciences
  • 102010 Database systems
  • 102015 Information systems
  • 102016 IT security
  • 102025 Distributed systems
  • 102027 Web engineering
  • 102028 Knowledge engineering
  • 102030 Semantic technologies
  • 102033 Data mining
  • 502050 Business informatics
  • 503008 E-learning

JKU Focus areas

  • Computation in Informatics and Mathematics
  • Management and Innovation

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