Diploma Thesis DIP-2015-12

BibliographyMormul, Mathias: Entwicklung eines Situationsmodells als Schnittstelle zwischen Situationserkennung und Workflows.
University of Stuttgart, Faculty of Computer Science, Electrical Engineering, and Information Technology, Diploma Thesis No. 12 (2015).
76 pages, german.
CR-SchemaD.2.2 (Software Engineering Design Tools and Techniques)
D.2.11 (Software Engineering Software Architectures)
D.4.4 (Operating Systems Communications Management)
H.2.1 (Database Management Logical Design)
H.2.4 (Database Management Systems)
Abstract

Neue Paradigmen wie das Internet of Things und Industrie 4.0 erwecken das Interesse vieler Unternehmen und ermöglichen das Erstellen von Smart Factories, Smart Homes und vielen weiteren autonom agierenden Umgebungen. Grundlage hierfür sind Sensoren, die Umweltdaten der sich dynamisch ändernden Umgebungen ermitteln. Die große Anzahl von Sensorwerten und deren Verarbeitung stellen die IT-Welt vor neue Herausforderungen. Zusätzlich werden auf Anwendungsseite Mechanismen benötigt, die autonom und situationsbezogen agieren, um sich an die Umgebung anzupassen. Es existiert bereits eine Reihe von Anwendungen, die auf Situationen reagieren, wobei die Sensoren allerdings fest in die Anwendung integriert sind und sich deshalb nur für spezielle Anwendungsfälle eignen. In dieser Arbeit wird das Forschungsprojekt SitOPT vorgestellt und entwickelt, dessen Ziel es ist, ein General-Purpose-System für eine effiziente Situationserkennung als Voraussetzung für die Verwendung von adaptiven situationsbezogenen Workflows zu ermöglichen. Die vorgestellten Methoden und Konzepte sollen ein flexibles und leicht erweiterbares System gewährleisten und durch die Entkopplung derWorkflowdomäne von der Situationserkennung auf beiden Seiten zur einfacheren und voneinander unabhängigen Entwicklung beitragen.

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Department(s)University of Stuttgart, Institute of Parallel and Distributed Systems, Applications of Parallel and Distributed Systems
Superviser(s)Mitschang, Prof. Bernhard; Wieland, Dr. Matthias
Entry dateJuly 30, 2018
   Publ. Department   Publ. Institute   Publ. Computer Science