Business process automation improves organizations’ efficiency to perform work. In existing business process management systems, process instances run independently from each other. However, synchronizing instances carrying similar characteristics, i.e., sharing the same data, can reduce process execution costs. For example, if an online retailer receives two orders from one customer, there is a chance that they can be packed and shipped together to save shipment costs. In this paper, we use concepts from the database domain and introduce data views to business processes to identify instances which can be synchronized. Based on data views, we introduce the concept of batch regions for a context-aware instance synchronization over a set of connected activities. We also evaluate the concepts introduced in this paper with a case study comparing costs for normal and batch processing. / Die Automatisierung von Geschäftsprozessen unterstützt Unternehmen, die Ausführung ihrer Prozesse effizienter zu gestalten. In existierenden Business Process Management Systemen, werden die Instanzen eines Prozesses völlig unabhängig voneinander ausgeführt. Jedoch kann das Synchronisieren von Instanzen mit ähnlichen Charakteristiken wie z.B. den gleichen Daten zu reduzierten Ausführungskosten führen. Zum Beispiel, wenn ein Onlinehändler zwei Bestellungen vom selben Kunden mit der gleichen Lieferanschrift erhält, können diese zusammen verpackt und versendet werden, um Versandkosten zu sparen. In diesem Papier verwenden wir Konzepte aus dem Datenbankbereich und führen Datensichten für Geschäftsprozesse ein, um Instanzen zu identifizieren, welche synchronisiert werden können. Auf Grundlage der Datensichten führen wir das Konzept der Batch-Regionen ein. Eine Batch-Region ermöglicht eine kontext-bewusste Instanzen-Synchronisierung über mehrere verbundene Aktivitäten. Das eingeführte Konzept wird mit einer Fallstudie evaluiert, bei der ein Kostenvergleich zwischen der normalen Prozessausführung und der Batchverarbeitung durchgeführt wird.

Business process models are abstractions of concrete operational procedures that occur in the daily business of organizations. To cope with the complexity of these models, business process model abstraction has been introduced recently. Its goal is to derive from a detailed process model several abstract models that provide a high-level understanding of the process. While techniques for constructing abstract models are reported in the literature, little is known about the relationships between process instances and abstract models. In this paper we show how the state of an abstract activity can be calculated from the states of related, detailed process activities as they happen. The approach uses activity state propagation. With state uniqueness and state transition correctness we introduce formal properties that improve the understanding of state propagation. Algorithms to check these properties are devised. Finally, we use behavioral profiles to identify and classify behavioral inconsistencies in abstract process models that might occur, once activity state propagation is used. / Geschäftsprozessmodelle sind Abstraktionen konkreter operationaler Vorgänge, die im täglichen Geschäftsablauf von Organisationen auftreten. Um die Komplexität solcher Modelle zu bewältigen, wurde die Geschäftsprozessmodelabstraktion eingeführt. Ziel ist dabei, von einem detaillierten Prozessmodel mehrere abstrakte Modelle abzuleiten, um so auf einer höheren Abstraktionsstufe ein Verständnis für den Prozess zu bekommen. Während viel in der Literatur über Techniken zur Konstruktion abstrakter Modelle berichtet wurde, ist wenig über die Beziehungen zwischen Prozessinstanzen und abstrakten Modellen bekannt. In dieser Arbeit zeigen wir, wie der Zustand einer abstrakten Aktivität aus den Zuständen ihrer entsprechenden detaillierten Prozessaktivitäten zur Laufzeit berechnet werden kann. Der Ansatz basiert dabei auf der Übertragung des Aktivitätszustands. Mit der Zustandseindeutigkeit und der Korrektheit der Zustandstransitionen führen wir formale Kriterien ein, die das Verständnis der Zustandsübertragung erleichtern. Zudem sind Algorithmen entwickelt worden, um diese Kriterien zu überprüfen. Außerdem nutzen wir Verhaltensprofile um Inkonsistenzen im Verhalten abstrakter Prozessmodelle zu identifizieren und zu klassifizieren, die auftreten können, wenn die Aktivitätszustände gemäß den Regeln abgebildet werden.