Proceedings
Graph-basierte Privacy-orientierte Optimierung von Geschäftsprozessmodellen
Graph-based privacy-orientated optimization of business process models
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Dipl.-Inf.
Arkadius Schier
Fraunhofer-Institut für Materialfluss und Logistik IML, Dortmund
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Lucas Petrich
Fraunhofer-Institut für Materialfluss und Logistik IML, Dortmund
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Prof. Dr.
Michael ten Hompel
Fraunhofer-Institut für Materialfluss und Logistik IML, Dortmund
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Dipl.-Inf.
Björn Schwarzbach
Institut für Wirtschaftsinformatik, Universität Leipzig
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Prof. Dr.
Bogdan Franczyk
Institut für Wirtschaftsinformatik, Universität Leipzig
Abstracts
Mit der herausragenden Effizienz und dem allgemeinen Erfolg des Cloud-Computings sind Cloud-Innovationen ein alltäglicher Bestandteil der Industrie geworden. Besondere Bedeutung gewinnen darin Cloud-gestützte Geschäftsprozesse, welche dynamisch, als direkte Reaktion auf einen Kundenauftrag, angepasst und ausgeführt werden können. Gerade durch die Cloud-Basis wird dies für kooperative und interindustrielle Anwendungen genutzt. Dabei gewinnen unter der Kontrolle der Kollaborationspartner Privacy-Anforderungen im Sinne des Datenschutzes sowie Datensicherheits- und Vertraulichkeitsanforderungen erheblich an Wert. Gegenstand dieses Artikels ist die Erweiterung des Konzeptes und der Architektur einer zentralen Cloud-Plattform zur Konfiguration, Ausführung und Überwachung von kollaborativen Logistik-Prozessen. Auf dieser Plattform können Geschäftsprozesse modelliert und in ihren Privacy-Eigenschaften parametrisiert werden. Ein Schwerpunkt wird dabei auf die optimale Bestimmung eines Prozessflusses unter besonderer Berücksichtigung von Privacy-Anforderungen sowie ökologischer und ökonomischer Kosten gelegt. Dieser Prozessfluss wird daraufhin einem Nutzer der Plattform gemäß zuvor festgelegter Prioritäten vorgeschlagen.
Because of the outstanding efficiency and the overall success of cloud computing, cloud innovations have become an everyday part of the industry. Cloud-based business processes, which can be dynamically, in direct response to a customer order, adjusted and executed, are of particular importance. These are used for cooperative and inter-industrial applications straight through the cloud-base. Privacy requirements in terms of data protection, data security and confidentiality requirements are gaining considerably in value under the control of the collaboration-partner. Subject of this article is the extension of the concept and the architecture of a central cloud platform for the design, execution and monitoring of collaborative logistics processes. On this platform, business processes can be modeled and parameterized in their privacy properties. An emphasis is placed on the optimal determination of a process flow with special consideration of privacy requirements and environmental and economic costs. This process flow is then proposed for an user of that platform in accordance with predetermined priorities.
Keywords
Recommended citation
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Schier A, Petrich L, ten Hompel M, Schwarzbach B, Franczyk B (2016). Graph-basierte Privacy-orientierte Optimierung von Geschäftsprozessmodellen. Logistics Journal : Proceedings, Vol. 2016. (urn:nbn:de:0009-14-44770)
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