Das Ziel der Prozesskonfiguration besteht darin, typische Bauprozesse wie Planungsprozesse, Ausführungsprozesse, Steuerungs- und Entscheidungsprozesse zu unterstützen. Infolgedessen bilden die Prozesse und der Einsatz von Prozessmodellen für verschiedene Aufgabenbereiche im Bauwesen die Grundlage für die computerunterstützte Bearbeitung von Bauvorhaben. Die Bauprozessmodelle werden meistens in einer semi-formalen Sprache dargestellt. Das erlaubt die weitere Formalisierung zum Zweck der intelligenten Konfiguration der Prozesse. Das bedeutet, dass die Prozesse auf Basis des formal beschriebenen Prozesswissens konfiguriert, zusammengestellt und instanziiert werden können. Solche Prozesse sind besonders aktuell im Bereich des Risikomanagements, das in den letzten Jahren im Bauwesen an Bedeutung gewonnen hat. Die Prozesse sollen bei der Suche nach einem alternativen Ablauf im Fall einer Prozessstörung ad-hoc konfiguriert und zur Verfügung gestellt werden. Dies kann semi-automatisch mit Einsatz wissensbasierter Methoden realisiert werden. Die Prozesse im Bauwesen bergen diverse spezielle Eigenschaften in sich, die die Problematik der typischen Konfigurationsvorgehensweise sichtbar werden lassen. Wesentliche Merkmale der Bauprozesse sind der durchgängige Informationsfluss und der hohe Kommunikationsbedarf zwischen allen Beteiligten im Bauprojekt. Das impliziert Anforderungen an eine effektive Interoperabilität innerhalb des Bauprojekts. In einem signifikant großen Projekt wie beispielsweise dem Flughafenbau, bei dem sich die Baustelle auf tausenden Hektar Fläche erstreckt und mehrere Dutzende Baufirmen involviert sind, die über unterschiedliche Software und Baudatenmodelle und Standards verfügen, ist die Koordination sowie ein effektiver Informationsaustausch und als Folge die Prozesskonfiguration gravierend erschwert. Dementsprechend spielt die Anwendung einer übergeordneten Struktur, die die Heterogenität der verteilten Umgebung einkapselt, eine bedeutende Rolle. Des Weiteren bringt ein ontologiebasierter Ansatz wesentliche Vorteile bei der Betrachtung der existierenden Problematik. Ontologie ist eine explizite, formale Spezifikation einer gemeinsamen Konzeptualisierung (Gruber 1993). Darunter kann eine konzeptuelle Formalisierung von Wissensbereichen und Begriffssystemen verstanden werden. Mittels Ontologie kann Wissen verteilt werden, was eine verbesserte Interoperabilität in komplexen Systemen mit vielen heterogenen Ressourcen, wie beispielsweise Bauwesensystemen, gewährleistet. Anwendungsbereiche der Ontologie sind Kommunikation und Repräsentation sowie Wiederverwendung von Wissen. Die Ontologie wird in der Regel in Form einer Taxonomie dargestellt. Solche Konstrukte ermöglichen es, Struktur in ein heterogenes Umfeld zu bringen. So kann eine allgemeine bereichsübergreifende Ontologie, eine Top-Level Ontology, eine übergeordnete Baustruktur gut abbilden. Potenziell ermöglicht eine Ontologie die Analyse des Domänenwissens auf semantischer Basis, wie Schlussfolgerung, Konsistenzprüfung und gezielte Suche. Die Flexibilität bei der Konfiguration wird durch die regelbasierte Anwendung unterstützt. Darüber hinaus können intelligente Lösungen durch Anwendung verschiedener Baustrategien, die den Prozessablauf optimieren, erzielt werden. Die Prozesse, Ontologien und Regeln können verschiedene Arten von Wissen abbilden und als Kombination eine effiziente, wissensbasierte Prozesskonfiguration ermöglichen. Der Schwerpunkt dieser Arbeit liegt auf dem Schließen der Prozesskonfigurationslücke, in dem eine Kombination aus Prozessen, Prozesskonfiguration, Ontologien und Regeln präsentiert wird. Dabei zählt zu den wichtigsten Beiträgen der Arbeit, Interoperabilität innerhalb des Bauprojekts voran zu bringen, eine unternehmensübergreifende, übergeordnete ontologische Struktur für die effektive Zusammenarbeit in den verteilten Bauumgebungen zu erarbeiten und eine intelligente Prozesskonfiguration und -rekonfiguration zu gewährleisten.

Process modeling is used in construction to plan and manage the construction process and to support various simulation tasks. A major problem is that due to the one-of-a-kind character of construction projects a lot of work is spent manually developing an overall process schedule for each project. However, the total individual process is typically structured into multiple stages containing a number of recurring similar, but unequal, subprocesses that can be standardized, if appropriately generalized, to generic reusable process patterns. Moreover, not only processes, but also many general construction methods and strategies can be standardized and stored in the form of patterns and configuration rules, which will improve the consistency of modeling and also improve modeling time. The presented work addresses these issues and presents a new approach for the ontology-based process modeling and its combination with the rule-based process configuration. The proposed system supports the generation of process workflows for construction projects that could be later used in discrete-event simulation software or workflow programs. A formal high-level model for construction processes and a methodology for using process patterns in the configuration of complex construction tasks are the main focuses of this work. The base idea of the proposed approach is the development and use of two separate, but interrelated, ontologies and their integration with a general-purpose rule-engine. The first ontology is the Process Pattern Ontology, which is used to store reusable process patterns. The second is the Process Instance Ontology, which has similar taxonomy to the Process Pattern Ontology but is uniquely populated with specific process assertions for each construction case. The developed approach also suggests the application of the process patterns for the configuration of construction processes. This includes the mechanism of the process pattern retrieval, describing the extraction of the required process pattern from the Process Pattern Ontology, the intermediate adaptation step and the configuration step. The configuration step focuses on the integration of the rule-engine with the ontological knowledge-base, as well as on the application of different configuration strategies. With the help of these configuration strategies, realised by means of hierarchical rule sets, first a variation of the process and second a solution for the quick process configuration can be found. As a practical implementation of the proposed methodology a software prototype called Process Configurator is implemented within this work. This prototype realizes the interaction between all components of the ontology-based configuration approach presented in this work and supports the generation of process schedules for construction projects with the help of reusable process patterns and configuration rules.:1. Introduction 13 1.1. Motivation 13 1.2. Problem statement 14 1.3. Hypotheses 15 1.4. Objectives 15 1.5. A new approach of process modeling and configuration 17 1.6. Thesis outline 20 2. Process modeling 22 2.1. Basic issues 22 2.2. Business process modeling 25 2.3. Process modeling techniques 28 2.3.1. Integration Definition IDEF 28 2.3.2. UML 30 2.3.3. EPC 32 2.3.4. BPMN 35 2.3.5. Traditional modeling techniques 37 2.4. Process modeling in construction industry 41 2.4.1. Main features of process modeling in construction industry 41 2.4.2. Existing approaches in construction industry 44 3. Ontology-based modeling 58 3.1. Knowledge-based models 58 3.2. Ontology 64 3.2.1. Ontology description languages 65 4. Modeling of construction processes and process patterns 78 4.1. Reference modeling 78 4.2. Process pattern 81 4.2.1. Examples 83 4.3. Ontological framework 88 4.3.1. Motivation for using ontologies instead of databases 88 4.3.2. Ontology for process patterns 93 4.3.3. Ontology for process instances 99 5. Configuration of construction processes 103 5.1. Generation and configuration 103 5.2. Process pattern retrieval 104 5.3. Process adaptation 107 5.4. Process configuration 109 5.4.1. Configuration rules 109 5.4.2. Homogenous approach 111 5.4.3. Hybrid approach 115 5.4.4. Types of rules 119 5.4.5. Configuration strategies 122 6. Implementation 128 6.1. System architecture and its components 128 6.2. Process configurator 130 6.2.1. BPMN mapping 136 7. Case study 140 7.1. Case 1 140 7.2. Case 2 146 8. Conclusions and future research 149 8.1. Conclusions 149 8.2. Outlook 150 9. Appendix A. 156 A.1. Process Pattern 156 A.2. Rules overview 158 A.3. Rules implementation 160 10. References 163 / Prozessmodellierung wird im Bauwesen für die Planung des Bauablaufes genutzt, sowie insbesondere für die Unterstützung unterschiedlicher Simulationsprozesse. Das Hauptproblem ist, dass man wegen des Unikatcharakters der Bauprojekte viel Aufwand und Zeit braucht, um jedes Mal einen Prozessablaufplan des Projektes manuell zu erstellen. Allerdings besteht ein einzelner Gesamtprozess normalerweise aus mehreren Teilen, die ähnliche, aber nicht gleiche Subprozesse beinhalten. Diese Subprozesse können standardisiert, abstrahiert und dann als wiederverwendbare Referenzprozesse generalisiert werden. Außerdem lassen sich nicht nur Prozesse, sondern auch viele Baumethoden und Baustrategien in Form von Konfigurationsregeln formalisieren und speichern. Dies kann die Wiederspruchfreiheit der Modellierung gewährleisten und hat auch das Potential, die Modellierungszeit zu reduzieren. Die vorliegende Arbeit zielt darauf ab, diese Aspekte zu analysieren und einen neuen Ansatz zur Kombinierung der ontologiebasierten Prozessmodellierung mit der regelba-sierten Prozesskonfiguration vorzustellen. Das dargestellte System unterstützt die Erstellung der Prozessablaufpläne für die Bauprojekte, die danach mit Hilfe von Simulationssoftware simuliert werden. In dieser Dissertation werden die Entwicklung eines formalen Modells für Bauprozesse und die Methodologie der Nutzung der Referenzprozesse bei der Konfigurierung komplexer Bauaufgaben beschrieben. Die grundlegende Idee des vorgeschlagenen Ansatzes ist die Entwicklung und die Verwendung zweier Ontologien. Die erste Ontologie wird als Process Pattern Ontologie bezeichnet und zur Speicherung der wiederverwendbaren Referenzprozesse eingesetzt. Die zweite Ontologie mit der Bezeichnung Process Instance Ontologie speichert die Prozessinstanzen für die spezifischen Bauprojekte. Die beiden Ontologien haben ähnliche, aber nicht gleiche, Strukturen und sind über eine Regel-Engine integriert. Der entwickelte Ansatz beinhaltet ebenfalls die Nutzung der Referenzprozesse im Konfigurationsprozess. Dies umfasst sowohl einen Mechanismus zur Abfrage der Referenzprozesse, welcher das Extrahieren des benötigten Referenzprozesses aus der Ontologie beschreibt, als auch die Anpassung der Referenzprozesse sowie deren Konfiguration mit Regeln. In der Konfiguration liegt der Fokus auf der Integration der Regel-Engine mit der ontologischen Wissensbasis und die Anwendung unterschiedlicher Konfigurationsstrategien. Mittels Konfigurationsstrategien, die mit Hilfe von hierarchischen Regelmengen realisiert werden, kann eine intelligente Lösung für die schnelle Prozesskonfiguration gefunden werden. Als praktische Implementierung der vorgeschlagenen Methodologie wird ein Prototyp, als Process Configurator bezeichnet, entwickelt. Der Process Configurator realisiert die Interaktion zwischen allen Komponenten des Systems und unterstützt die Erstellung der Prozessablaufpläne mit Hilfe der Referenzprozesse und Konfigurationsregel.:1. Introduction 13 1.1. Motivation 13 1.2. Problem statement 14 1.3. Hypotheses 15 1.4. Objectives 15 1.5. A new approach of process modeling and configuration 17 1.6. Thesis outline 20 2. Process modeling 22 2.1. Basic issues 22 2.2. Business process modeling 25 2.3. Process modeling techniques 28 2.3.1. Integration Definition IDEF 28 2.3.2. UML 30 2.3.3. EPC 32 2.3.4. BPMN 35 2.3.5. Traditional modeling techniques 37 2.4. Process modeling in construction industry 41 2.4.1. Main features of process modeling in construction industry 41 2.4.2. Existing approaches in construction industry 44 3. Ontology-based modeling 58 3.1. Knowledge-based models 58 3.2. Ontology 64 3.2.1. Ontology description languages 65 4. Modeling of construction processes and process patterns 78 4.1. Reference modeling 78 4.2. Process pattern 81 4.2.1. Examples 83 4.3. Ontological framework 88 4.3.1. Motivation for using ontologies instead of databases 88 4.3.2. Ontology for process patterns 93 4.3.3. Ontology for process instances 99 5. Configuration of construction processes 103 5.1. Generation and configuration 103 5.2. Process pattern retrieval 104 5.3. Process adaptation 107 5.4. Process configuration 109 5.4.1. Configuration rules 109 5.4.2. Homogenous approach 111 5.4.3. Hybrid approach 115 5.4.4. Types of rules 119 5.4.5. Configuration strategies 122 6. Implementation 128 6.1. System architecture and its components 128 6.2. Process configurator 130 6.2.1. BPMN mapping 136 7. Case study 140 7.1. Case 1 140 7.2. Case 2 146 8. Conclusions and future research 149 8.1. Conclusions 149 8.2. Outlook 150 9. Appendix A. 156 A.1. Process Pattern 156 A.2. Rules overview 158 A.3. Rules implementation 160 10. References 163

Dans un contexte de personnalisation de masse, la configuration concourante du produit et de son processus d’obtention constituent un défi industriel important : de nombreuses options ou alternatives, de nombreux liens ou contraintes et un besoin d’optimisation des choix réalisés doivent être pris en compte. Ce problème est intitulé O-CPPC (Optimization of Concurrent Product and Process Configuration). Nous considérons ce problème comme un CSP (Constraints Satisfaction Problem) et l’optimisons avec des algorithmes évolutionnaires. Un état de l’art fait apparaître : i) que la plupart des travaux de recherche sont illustrés sur des exemples spécifiques à un cas industriel ou académique et peu représentatifs de la diversité existante ; ii) un besoin d’amélioration des performances d’optimisation afin de gagner en interactivité et faire face à des problèmes de taille plus conséquente. En réponse au premier point, ces travaux de thèse proposent les briques d’un modèle générique du problème O-CPPC. Ces briques permettent d’architecturer le produit et son processus d’obtention. Ce modèle générique est utilisé pour générer un benchmark réaliste pour évaluer les algorithmes d’optimisation. Ce benchmark est ensuite utilisé pour analyser la performance de l’approche évolutionnaire CFB-EA. L’une des forces de cette approche est de proposer rapidement un front de Pareto proche de l’optimum. Pour répondre au second point, une amélioration de cette méthode est proposée puis évaluée. L’idée est, à partir d’un premier front de Pareto approximatif déterminé très rapidement, de demander à l’utilisateur de choisir une zone d’intérêt et de restreindre la recherche de solutions uniquement sur cette zone. Cette amélioration entraine des gains de temps de calcul importants. / In a context of mass customization, the concurrent configuration of the product and its production process constitute an important industrial challenge: Numerous options or alternatives, numerous links or constraints and a need to optimize the choices made. This problem is called O-CPPC (Optimization of Concurrent Product and Process Configuration). We consider this problem as a CSP (Constraints Satisfaction Problem) and optimize it with evolutionary algorithms. A state of the art shows that: i) most studies are illustrated with examples specific to an industrial or academic case and not representative of the existing diversity; ii) a need to improve optimization performance in order to gain interactivity and face larger problems. In response to the first point, this thesis proposes a generic model of the O-CPPC problem. This generic model is used to generate a realistic benchmark for evaluating optimization algorithms. This benchmark is then used to analyze the performance of the CFB-EA evolutionary approach. One of the strengths of this approach is to quickly propose a Pareto front near the optimum. To answer the second point, an improvement of this method is proposed and evaluated. The idea is, from a first approximate Pareto front, to ask the user to choose an area of interest and to restrict the search for solutions only on this area. This improvement results in significant computing time savings.

L'évolution rapide dans les environnements métier d'aujourd'hui impose de nouveaux défis pour la gestion efficace et rentable des processus métiers. Dans un tel environnement très dynamique, la conception des processus métiers devient une tâche fastidieuse, source d'erreurs et coûteuse. Par conséquent, l'adoption d'une approche permettant la réutilisation et l'adaptabilité devient un besoin urgent pour une conception de processus prospère. Les modèles de processus configurables récemment introduits représentent l'une des solutions recherchées permettant une conception de processus par la réutilisation, tout en offrant la flexibilité. Un modèle de processus configurable est un modèle générique qui intègre de multiples variantes de procédés d'un même processus métier à travers des points de variation. Ces points de variation sont appelés éléments configurables et permettent de multiples options de conception dans le modèle de processus. Un modèle de processus configurable doit être configuré selon une exigence spécifique en sélectionnant une option de conception pour chaque élément configurable.Les activités de recherche récentes sur les modèles de processus configurables ont conduit à la spécification des langages de modélisation de processus configurables comme par exemple configurable Event-Driven Process Chain (C-EPC) qui étend la notation de l'EPC avec des éléments configurables. Depuis lors, la question de la conception et de la configuration des modèles de processus configurables a été étudiée. D'une part, puisque les modèles de processus configurables ont tendance à être très complexe avec un grand nombre d'éléments configurables, de nombreuses approches automatisées ont été proposées afin d'assister leur conception. Cependant, les approches existantes proposent de recommander des modèles de processus configurables entiers qui sont difficiles à réutiliser, nécessitent un temps complexe de calcul et peuvent confondre le concepteur du processus. D'autre part, les résultats de la recherche sur la conception des modèles de processus configurables ont mis en évidence la nécessité des moyens de soutien pour configurer le processus. Par conséquent, de nombreuses approches ont proposé de construire un système de support de configuration pour aider les utilisateurs finaux à sélectionner les choix de configuration souhaitables en fonction de leurs exigences. Cependant, ces systèmes sont actuellement créés manuellement par des experts du domaine qui est sans aucun doute une tâche fastidieuse et source d'erreurs .Dans cette thèse, nous visons à automatiser le soutien de la variabilité dans les modèles de processus configurables. Notre objectif est double: (i) assister la conception des processus configurables d'une manière à ne pas confondre les concepteurs par des recommandations complexes et (i) assister la création des systèmes de soutien de configuration afin de libérer les analystes de processus de la charge de les construire manuellement. Pour atteindre le premier objectif, nous proposons d'apprendre de l'expérience acquise grâce à la modélisation des processus passés afin d'aider les concepteurs de processus avec des fragments de processus configurables. Les fragments proposés inspirent le concepteur du processus pour compléter la conception du processus en cours. Pour atteindre le deuxième objectif, nous nous rendons compte que les modèles de processus préalablement conçus et configurés contiennent des connaissances implicites et utiles pour la configuration de processus. Par conséquent, nous proposons de bénéficier de l'expérience acquise grâce à la modélisation et à la configuration passées des processus afin d'aider les analystes de processus dans la construction de leurs systèmes de support de configuration. / Today's fast changing environment imposes new challenges for effective management of business processes. In such a highly dynamic environment, the business process design becomes time-consuming, error-prone, and costly. Therefore, seeking reuse and adaptability is a pressing need for a successful business process design. Configurable reference models recently introduced were a step toward enabling a process design by reuse while providing flexibility. A configurable process model is a generic model that integrates multiple process variants of a same business process in a given domain through variation points. These variation points are referred to as configurable elements and allow for multiple design options in the process model. A configurable process model needs to be configured according to a specific requirement by selecting one design option for each configurable element.Recent research activities on configurable process models have led to the specification of configurable process modeling notations as for example configurable Event-Driven Process Chain (C-EPC) that extends the EPC notation with configurable elements. Since then, the issue of building and configuring configurable process models has been investigated. On the one hand, as configurable process models tend to be very complex with a large number of configurable elements, many automated approaches have been proposed to assist their design. However, existing approaches propose to recommend entire configurable process models which are difficult to reuse, cost much computation time and may confuse the process designer. On the other hand, the research results on configurable process model design highlight the need for means of support to configure the process. Therefore, many approaches proposed to build a configuration support system for assisting end users selecting desirable configuration choices according to their requirements. However, these systems are currently manually created by domain experts which is undoubtedly a time-consuming and error-prone task.In this thesis, we aim at automating the support of the variability in configurable process models. Our objective is twofold: (i) assisting the configurable process design in a fin-grained way using configurable process fragments that are close to the designers interest and (ii) automating the creation of configuration support systems in order to release the process analysts from the burden of manually building them. In order to achieve the first objective, we propose to learn from the experience gained through past process modeling in order to assist the process designers with configurable process fragments. The proposed fragments inspire the process designer to complete the design of the ongoing process. To achieve the second objective, we realize that previously designed and configured process models contain implicit and useful knowledge for process configuration. Therefore, we propose to benefit from the experience gained through past process modeling and configuration in order to assist process analysts building their configuration support systems. Such systems assist end users interactively configuring the process by recommending suitable configuration decisions.

Configurable process models are integrated representations of multiple variants of a process model in a given domain, e.g. multiple variants of a shipment-to-delivery process in the logistics domain. Configurable process models provide a basis for managing variability and for enabling reuse of process models in Process-Aware Information Systems. Rather than designing process models from scratch, analysts can derive process models by configuring existing ones, thereby reusing proven practices. This thesis starts with the observation that existing approaches for capturing and managing configurable process models suffer from three shortcomings that affect their usability in practice. Firstly, configuration in existing approaches is performed manually and as such it is error-prone. In particular, analysts are left with the burden of ensuring the correctness of the individualized models. Secondly, existing approaches suffer from a lack of decision support for the selection of configuration alternatives. Consequently, stakeholders involved in the configuration of process models need to possess expertise both in the application domain and in the modeling language employed. This assumption represents an adoption obstacle in domains where users are unfamiliar with modeling notations. Finally, existing approaches for configurable process modeling are limited in scope to control-flow aspects, ignoring other equally important aspects of process models such as object flow and resource management. Following a design science research method, this thesis addresses the above shortcomings by proposing an integrated framework to manage the configuration of process models. The framework is grounded on three original and interrelated contributions: (i) a conceptual foundation for correctness-preserving configuration of process models; (ii) a questionnaire-driven approach for process model configuration, providing decision support and abstraction from modeling notations; (iii) a meta-model for configurable process models covering control-flow, data objects and resources. While the framework is language-independent, an embodiment of the framework in the context of a process modeling language used in practice is also developed in this thesis. The framework was formally defined and validated using four scenarios taken from different domains. Moreover, a comprehensive toolset was implemented to support the validation of the framework.