Cebit 2015

CeBIT 2015

Hannover, 16. - 20. März 2015

Beteiligungen der Bayerischen Universitäten an der CeBit 2015

Exponate:

Process Workbench: agiles Prozessmanagement leicht gemacht

Am Lehrstuhl für Angewandte Informatik IV wird im Rahmen des Forschungsprojekts KpPQ (Kompetenzzentrum für praktisches Prozess- und Qualitätsmanagement) die Process Workbench zur Unterstützung eines agilen Prozessmanagements entwickelt. Organisationen werden mit dieser Plattform in die Lage versetzt, Prozessmodelle aus Protokolldaten zu rekonstruieren, nachträglich zu verfeinern und schließlich zu automatisieren. Neben ablauforientierten Formaten wie BPMB für Routineprozesse werden hierbei auch regelbasierte Formate wie CMMN unterstützt, deren Fokus auf Agilität und Flexibilität liegt. Ziel der Process Workbench ist die Unterstützung einer innovativen Vorgehensweise für agiles Geschäftsmanagement. Die Vorgehensweise gliedert sich in drei Schritte, die jeweils von einem Teilsystem der Process Workbench unterstützt werden. Die Plattform wird bereits von den Kooperationspartnern des KpPQ-Projekts aus der Industrie evaluiert.

Universität Bayreuth
Lehrstuhl für Angewandte Informatik IV
(Datenbanken und Informationssysteme)
Prof. Dr.-Ing. Stefan Jablonski
Universitätsstraße 30
D-95547 Bayreuth
Tel.: 0921/55 7625
Fax: 0921/55 7622
E-Mail: michaela.baumann@uni-bayreuth.de
www.ai4.uni-bayreuth.de

ASCENS : Autonomic Self-Adaptive Systems

Es werden die wichtigsten Forschungsergebnisse des EU-Projektes ASCENS (www.ascens-ist.eu) vorgestellt. Hierzu gehört die Simulation des Verhaltens und der Kommunikation von autonomen kooperativen Agenten anhand von konkreten Szenarien im E-Mobility und Cloud Computing Bereich. Diese Agenten werden mittels autonomer Laufzeitkomponenten modelliert und die Kooperation anhand von zielorientierten dynamischen Gruppen von Komponenten (sogenannten Ensembles) ermöglicht. Der Fokus liegt dabei auf autonomem Verhalten und dem Bewusstsein für die Umgebung zur Laufzeit. Zusätzlich sollen einige der Methoden, Sprachen und Werkzeuge zur Entwicklungs- und Laufzeitverkürzung von Ensembles präsentiert werden. Die im Projekt ASCENS entwickelten Softwaretechniken, Sprachen und Werkzeuge decken sowohl die bekannten Designphasen (Anforderungsanalyse, Modellierung, Programmierung, Validierung und Verifikation) als auch die bei autonomen kooperativen Systemen relevanten Phasen der Ausführung (Beobachtung, logische/ probabilistische Schlussfolgerung, Lernen und dynamische Anpassung) ab. Zusätzlich kann das Design von der Rückmeldung aus der Ausführung profitieren und zum Deployment einer verbesserten Version eines solchen Systems genutzt werden.

Ludwig-Maximilians-Universität München-LMU
Lehrstuhl für Programmierung und Softwaretechnik
Prof. Dr. Martin Wirsing
Oettingstraße 67
D-80538 München
Tel.: 089/2180 9181
Mobil: 0172 957 3258
E-Mail: kochn@ifi.lmu.de
http://www.pst.ifi.lmu.de/Personen/team/wirising

Mobile Fußgängernavigation mit Indoor-Lokalisierung

Mobile Fußgängernavigation mit Landmarken für Indoor- und Outdoor. Die Navigation und die Routenplanung orientieren sich an Bedürfnisse und Präferenzen der Nutzer (z.B. handicaps oder Witterung) und passen sich dynamisch an. Die Indoor-Lokalisierung kommt alleine mit der Inertialsensorik eines Smartphones aus.

Universität Regensburg
Informationslinguistik
Prof. Dr. Bernd Ludwig
Universitätsstr. 31
D-93053 Regensburg
Tel.: 0941/943 – 3600
Fax: 0941/943 – 1954
E-Mail: bernd.ludwig@ur.de
http://www-iw.ur.de

Parallel Data Generation Framework (PDGF)

Das Parallel Data Generation Framework (PDGF) ist ein generischer Datengenerator, mit dem sich schnell und einfach realistische Testdaten für beliebige Datenbanksysteme und Big-Data-Anwendungen zur Überprüfung der Funktionalität und Optimierung großer IT-Systeme generieren lassen. Ein konkreter Anwendungsbereich ist z.B. die Testdatenerzeugung für Kundenbenchmarks, wie sie regelmäßig von Hardware- und Softwareherstellern bei großen Angebotserstellungen durchgeführt werden. Weiterhin werden die generierten Testdaten zum Testen und Benchmarken von (eingebetteten) Datenbanksystemen wie beispielsweise in Navigationssystemen von Hubschraubern eingesetzt. Darüber hinaus wird PDGF von Standardisierungsgremien zur Messung der Leistungsfähigkeit von Datenbanksystemen verwendet.

Universität Passau

Ausgründung

bankmark UG (haftungsbeschränkt)
Leopoldstraße 4
94032 Passau
Tel.: 0851/ 509 3515
Fax: 0851/ 509 3516
E-Mail: sebastian.schindler@bankmark.de
www.bankmark.de

QuantifiedCode
Big Data meets Source Code

QuantifiedCode entwickelt Big-Data Lösungen zur Analyse, Verbesserung und Visualisierung von Source Code. Das Unternehmen hilft damit seinen Kunden, Softwarefehler automatisiert zu erkennen, Fähigkeiten von Programmierern zu bewerten, umfangreiche Bibliotheken durch Visualisierung besser zu verstehen, Code-Duplikate zu identifizieren und Lizenz- und Copyright Probleme aufzudecken.
Um ein besseres Verständnis von Quellcode zu gewinnen, baut QuantifiedCode den weltgrößten Code Graphen. Dazu speichert QuantifiedCode den weltweit verfügbaren (Open) Source Code in einer einzigen Datenstruktur. Damit können Zusammenhänge erkannt werden, die bei Betrachtung einzelner Codebasen nicht zu Tage treten. Der Ansatz erlaubt darüber hinaus Code maschinell besser zu verarbeiten und Machine Learning sowie Big Data Verfahren anzuwenden.

Ludwig-Maximilians-Universität München-LMU