Hallo!

Sch?n, dass Du uns auf unserer Webseite besuchst! Wir sind Teil der Lehrprofessur für nebenl?ufige Systeme und wollen die Lehrprofessur auf dieser Seite einmal kurz vorstellen. Wenn Du mehr erfahren oder uns eine Frage stellen m?chtest, kannst Du natürlich auch gerne jederzeit Kontakt zu uns aufnehmen. Via Mail sind wir meistens erreichbar, wenn wir nicht gerade im Urlaub sind. Dienstags und Mittwochs ist die Wahrscheinlichkeit aber auch hoch, uns spontan im Büro anzutreffen.

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Unser Lehrangebot umfasst im Bachelor Grundlagenveranstaltungen im Bereich der praktischen und theoretischen Informatik in den ersten drei Studiensemestern. Dazu geh?ren unter anderem besonders die Veranstaltungen Informatik 1 und Informatik 2, die im Wechsel von uns und von Dr.-Ing. Martin Frieb geleitet wird, sowie der Programmierkurs in C und in Java.

Im Master bieten wir weiterführende Veranstaltungen in unserem Forschungsgebiet, Process Mining, an. Dazu geh?ren besonders die Vorlesung Process Mining und ein Master-Seminar zum Thema Process Mining.

Die Lehrprofessur für nebenl?ufige Systeme besch?ftigt sich in ihrer Forschung mit Process Mining.

Aber was ist Process Mining und was hat es mit nebenl?ufigen Systemen zu tun?

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Stell Dir vor, Du m?chtest an einer Informatik-Grundveranstaltung teilnehmen. Was musst Du dafür alles tun? Zu einer m?glichen Liste geh?ren die folgenden Punkte:

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• Im Digicampus für die Vorlesung anmelden (DC-V),
• Im Digicampus für eine ?bung anmelden (DC-?),
• Anfangen, die Vorlesungen zu besuchen (VL),
• Anfangen, die ?bungen zu besuchen (?-Besuch),
• Anfangen, die ?bungsbl?tter abgeben (und korrigieren zu lassen) (?-Abgabe),
• Die Klausur schreiben (K1),
• Die Wiederholungsklausur mitschreiben (wenn es mit der Klausur nicht geklappt hat) (K2),
• Die Grundveranstaltung wiederholen (wenn es auch mit der Wiederholungsklausur nicht geklappt hat) (WDH).

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Aber ist das auch wirklich das, was passiert, wenn Du an einer Grundveranstaltung teilnimmst? Das willst Du vielleicht genauer herausfinden und listest auf, was bei deinen bisherigen Veranstaltungen geschehen ist:

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Damit hast Du nun etwas erstellt, was für uns sehr interessant ist: Einen sogenannten Event Log. In diesem steht einfach nur, wie oben, geschrieben, welche Abl?ufe in welchen F?llen aufgetreten sind. Mit ihm k?nnen wir mit Hilfe von verschiedenen Verfahren ein Prozessmodell erstellen, das auf einen Blick zeigt, was es in der Vergangenheit für Abl?ufe gab. Bevor wir zeigen, wie ein solches Prozessmodell aussehen kann, zeigen wir hier erst einmal ein paar Bausteine, aus denen so ein Prozessmodell zusammengesteckt werden kann. Denn wir benutzen für unsere Modelle gerne sogenannte Petrinetze, die sich leicht grafisch aufschreiben und verstehen lassen, aber trotzdem sehr viele Eigenschaften (wie zum Beispiel Parallelit?t) des Prozesses ausdrücken k?nnen.

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Führen wir unser Veranstaltungs-Beispiel fort. Zuerst erkennen wir an unserem Event Log oben, dass wir uns immer erst bei der Digicampus-Veranstaltung der Vorlesung angemeldet haben, bevor wir uns für die Digicampus-Veranstaltung der ?bung angemeldet haben. Diese beiden Ereignisse geschehen also in sequentieller Reihenfolge, was wir in einem Petrinetz wie folgt darstellen:

Die blauen, runden Kreise nennen wir dabei Stellen und die grauen quadrate Transitionen. Eine Stelle ist einfach nur dazu da, um sogenannte Marken zu speichern. Diese kann man sich wie Münzen vorstellen, die gebraucht werden, damit eine Transition, die mit der Stelle durch einen Pfeil verbunden ist, in Aktion treten kann (wir sagen dann, dass die Transition schaltet). Die Münze wird dafür von der Transition aus der Stelle entfernt. Dafür legt die Transition aber in alle Stellen eine Münze ab, auf die sie mit einem Pfeil zeigt. An dem Beispiel oben br?uchte die Stelle ganz links also eine Münze, damit DC-V passieren kann. Ist das geschehen, befindet sich keine Münze mehr in der Stelle links und DC-V legt eine Münze in die Stelle in der Mitte. Dadurch wird kann dann die Transition DC-? passieren, welche die Münze dann aus der Stelle in der Mitte wegnimmt und dafür eine Münze in die Stelle ganz rechts legt. Durch den Einsatz dieser Münzen k?nnen wir also sicherstellen, dass DC-? niemals vor DC-V passieren kann.

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Anhand des Event Logs sehen wir au?erdem, dass wir nicht immer an der Wiederholungsklausur teilgenommen haben. Die Teilnahme an dieser ist also optional, was wir wie folgt darstellen k?nnen:

Hier sehen wir nun eine besondere Form der Transition, n?mlich eine stille Transition (markiert mit dem griechischen Buchstaben tau). Wenn diese stille Transition eine Münze von der Stelle links nimmt, so steht dies für "tue nichts" - ansonsten verh?lt sich die stille Transition aber genau so wie eine normale. Wir k?nnen also entweder K2 ausführen und die entsprechende Transition schalten oder gar nichts tun und damit die tau-Transition schalten lassen. Von diesen beiden Transitionen kann aber nur genau eine eine Münze aus der Stelle ganz links nehmen, denn sobald eine von ihnen es tut, ist die Münze in der linken Stelle nicht mehr vorhanden und kann entsprechend nicht von einer anderen Transition genommen werden.

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Zuletzt erkennen wir, dass zwischen dem Besuch der Vorlesung und der Anmeldung zur Vorlesung im Digicampus keine feste Reihenfolge besteht. Tats?chlich k?nnen wir frei entscheiden, in welcher Reihenfolge wir diese Schritte durchführen, oder ob wir sie sogar gleichzeitig machen. Das ist ein gutes Zeichen für Parallelit?t, die wir wie folgt darstellen:

Wie wir hier sehen, k?nnen stille Transitionen Münzen vermehren. Die linke zum Beispiel nimmt eine Münze aus der Stelle links und legt eine Münze in die Stelle oben hinter sich und eine Münze in die Stelle unten hinter sich. Damit haben jetzt sowohl DC-V als auch VL die M?glichkeit, eine Münze zu nehmen, ohne sich dabei in die Quere zu kommen. In welcher Reihenfolge sie dies tun, ist ihnen überlassen - entweder DC-V kommt vor VL, VL kommt vor DC-V oder beide passieren gleichzeitig. Diese Strukturen machen Petrinetze zu Modellen, die auch Parallelit?t darstellen k?nnen (was viele andere Modelle nicht k?nnen) - wir k?nnen sie also als nebenl?ufige Systeme bezeichnen. Und da haben wir auch schon den Teil von dem Namen unserer Lehrprofessur, der vielleicht noch nicht ganz klar war: Wir interessieren uns ganz besonders für solche Modelle, die auch Parallelit?t darstellen k?nnen und hei?en deshalb "Lehrprofessur für nebenl?ufige Systeme".

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Mit diesem Wissen k?nnen wir nun ein m?gliches Prozessmodell, das wir aus dem oben gezeigten Event Log gewinnen k?nnen, besser verstehen:

Falls Du es doch nicht verstehen kannst, ist das natürlich kein Problem - ohne das Wissen, was Petrinetze sind, ist es nicht leicht, im Detail zu verstehen, was Process Mining tut. Wenn Du es aber gerne lernen m?chtest, kannst Du sehr gerne die Master-Veranstaltung Process Mining besuchen, wo wir Dir all die n?tigen Basics und noch vieles mehr beibringen.

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Das oben gezeigte Petrinetz k?nnen wir jetzt für viele weitere Analysen verwenden. Zum Beispiel k?nnen wir prüfen, ob es wirklich zu den Daten im Event Log passt oder ob nicht doch etwas bei der Konstruktion schief gelaufen ist. Au?erdem k?nnen wir prüfen, ob wir vielleicht ein etwas leichteres Petrinetz finden k?nnen, das einfacher zu lesen ist, aber den Prozess genauso gut (oder zumindest nicht wesentlich schlechter) beschreibt. Und natürlich wollen wir so ein Prozessmodell nicht per Hand erstellen! Es gibt daher viele Algorithmen, die dies automatisiert für einen übernehmen, sodass man auch für wesentlich gr??ere Event Logs leicht ein Prozessmodell finden kann.

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All diese Dinge (und noch einige mehr) geh?ren zum Forschungsgebiet Process Mining, mit dem wir uns besch?ftigen. Uns pers?nlich interessiert dabei besonders die Theorie, aber es macht auch Spa?, immer mal wieder praktisch auszuprobieren, ob unsere theoretischen ?berlegungen auf realen Daten funktionieren.