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业务流程模型和符号 (BPMN)
业务流程模型和符号 (BPMN) 3 入门 5 示例图 8 图表类型 9 业务流程图 10 编排图 13 协作图 15 对话图 18 常见类型 21 模型结构和重用 23 流程模拟 25 BPMN 模拟 27 创建 BPMN 模拟模型 28 初始化变量和条件 30 BPSim 业务模拟 32 模型验证 35 交换 BPMN 模型 36 业务流程执行语言 (BPEL) 38 BPEL 2.0 模型 39 创建 BPEL 2.0 模型结构 41 建模 BPEL 2.0 流程 43 开始事件 44 中间事件 46 活动 48 网关 50 结束事件 51 数据对象 53 属性 54 序列流 56 池 57 分配 59 创建 BPEL 2.0 Web 服务操作 61 生成BPEL 2.0 64 BPEL 模型验证 65 从先前版本迁移 66 更多信息 68
bpmn - 业务流程模型和符号
- 描述序列流的极限（可能不会留下池）→适合在整个过程中以主权显示的限制 - 从根本上讲总是在客户和公司之间接壤 - 公司和客户在BPMN不同的过程→池的XML元素的意义上是“参与者” - 客户不能称为“参与者” - 客户不能像客户一样。显示“黑框”池
通用统计业务流程模型
GSBPM 代表通用统计业务流程模型。它是一种灵活的工具，用于描述和定义生成官方统计数据所需的业务流程集。GSBPM 提供标准框架和统一术语，帮助统计组织实现统计计算系统的现代化，并整合数据和元数据标准。（https://unece.org/statistics/mo dernstats/gsbpm）
业务流程模型和符号（BPMN），版本2.0
遵守以下所有条款和条件，本规范中的版权所有者在此授予您完全付费的，不可区分的，不可收缩的，可转让的，永久的，全球的许可证（无权订婚的权利），使用此规范来创建和分配此规范，以使用此规范，并使用此规范，并使用此规范，并分配副本，并分配副本，并使用该规范，并使用该规范。前提是：（1）上面确定的版权通知，此许可通知出现在本规范的任何副本上； （2）规格的使用是出于信息目的，不会在任何网络计算机或任何媒体上广播中复制或发布，否则不会出于商业目的转售或转让； （3）对此规范没有任何修改。此有限的许可将自动终止，如果您违反了这些条款或条件中的任何一个，则无通知。终止后，您将立即销毁所拥有或控制中规格的任何副本。
从文本描述到业务流程模型-Cal -Tek
当前，公司越来越多地转向处理建模，作为理解和增强其内部运营的工具，从而提高了效率。但是，执行这些过程有效地对组织构成了重大挑战。过程建模是朝着促进验证或模拟的正式模型的关键步骤，但对过程的初始描述通常依赖于自然语言。从此文本描述过渡到更正式的BPMN（业务流程模型和符号）表示，对于专家来说，这仍然是一项耗时且艰巨的任务。本文提出了探索生成人工智能的使用，尤其是大型模型语言模型（LLM），例如GPT（生成性预训练的变压器），以从文本描述中生成BPMN业务流程模型。此过程包括各种步骤，包括自然语言理解，相关信息的提取以及将此数据转换为结构化的BPMN元素。通过采用生成人工智能，目标是自动化和简化此过程，为业务过程建模提供更有效的方法。
大型流程模型：生成人工智能时代的业务流程管理愿景
摘要 大型语言模型 (LLM) 和其他生成式人工智能方法的持续成功凸显了大型信息语料库相对于严格定义的符号模型的优势，但也证明了纯基于统计的方法在安全性和可信度方面所面临的挑战。作为一个将 LLM 和其他基于基础模型的技术的潜力和局限性情境化的框架，我们提出了大型流程模型 (LPM) 的概念，它将 LLM 的关联能力与基于知识的系统和自动推理方法的分析精度和可靠性相结合。LPM 有望直接利用专家积累的丰富流程管理经验，以及具有不同特征（例如规模、地区或行业）的组织的流程绩效数据。在这一愿景中，拟议的 LPM 将使组织能够接收特定于上下文的（定制的）流程和其他业务模型、深入分析和改进建议。因此，它可以大大减少业务转型所需的时间和精力，同时还能获得比以前更深入、更有影响力、更具可操作性的见解。我们认为实施 LPM 是可行的，但也强调了实施 LPM 愿景的特定方面需要解决的限制和研究挑战。
将业务流程模型转换为系统动力学模型——开发转换工具
论文表明，虽然该工具成功证明了自动将BPMN转换为SD模型的可行性，但需要一个更稳定的开发平台来扩展平台的功能。此外，还需要进一步改进以优化自动转换，以方便使用更复杂的模型。该研究不仅为业务流程管理领域BPMN到SD模型的（自动）转换提供了实用的解决方案，而且为未来整合不同建模方法以更深入地理解和优化组织流程的研究奠定了基础。
寻求一种使组织业务价值与其 BPMN 流程模型保持一致的方法
摘要 组织商业价值的战略一致性对于成功至关重要，需要与流程模型无缝集成以有效推进战略目标。本研究解决了流程模型偏离基本商业价值导致与组织使命脱节的挑战。通过验证交换商业价值的图形表示，本研究提出了一种审查 BPMN 流程模型中价值规范的方法。由于商业价值感知具有主观性和无形性，受质量、价格和情感因素等因素的影响，因此使用模糊逻辑解决了衡量商业价值感知的障碍。通过这种方式，该研究旨在减轻主观性和模糊性，更准确地理解利益相关者的价值感知。该分析旨在确定感知价值与 BPMN 模型中指定的价值之间的一致性，以与组织目标保持稳健一致。
使用基于方案的测试来验证自动驾驶系统：场景生成的FUSE4REP流程模型作为“ Dresden Metho
基于抽象方案的测试是验证自动驾驶系统（AD）的主要方法，从而确保了安全的道路交通。因此，所使用的测试方案应代表相应的操作设计域（奇数）的流量事件，并应涵盖从正常驾驶到事故的交通状况。为此，建议将警察事故数据和基于视频的交通观察数据融合到一个数据库中，以进行后续方案。因此，本文作为Dresden方法的一部分介绍了FUSE4PRESTISTITION（FUSE4REP）过程模型，该过程有助于将异质数据集融合到一个奇特代理数据库中，以实现精益，快速且全面的场景生成。特此，统计匹配用作可能匹配变量的融合方法构建，例如3位事故类型，碰撞类型和参与者的不当行为。此外，本文显示了如何以这种方式生成的方案来假设验证ADS，例如在结合人类驾驶员行为模型的随机交通模拟中。未来的研究应在实践中应用FUSE4REP模型并测试其有效性。
为业务流程中的决策建模信息收集
摘要 虽然流程模型通常包含决策，但普遍的观点是，最好将业务流程的决策方面与流程行为分开建模，以实现重用并降低复杂性。为了促进这一点，决策模型和符号 (DMN) 已被提议作为对流程中的决策点进行建模的标准，以补充业务流程模型和符号 (BPMN) 和案例管理模型和符号 (CMMN) 等流程建模标准。决策是基于输入信息元素做出的，这些信息元素在流程步骤中收集，从而得出与决策相对应的决策点。虽然已经对业务流程及其决策的集成建模进行了研究，但关于如何为业务流程中的决策建模信息收集的研究较少。本文讨论了为业务流程中的决策收集信息的不同策略，从结构化到灵活。结构化信息收集策略可以编码在流程模型中，而灵活的方法可以基于决策支持技术计算有效的信息收集策略。