Für einen gemeinsamen Beitrag mit Kollegen aus St. Petersburg erhielten Michael Fellmann und Kurt Sandkuhl auf der 14. IFIP WG 8.1 Working Conference zum Thema „Practice of Enterprise Modelling (PoEM 2021)“ in Riga, Lettland, die Auszeichnung „Best Paper Award“. Der Beitrag zum Thema „Machine Learning-Based Enterprise Modeling Assistance: Approach and Potentials“ wurde von Nikolay Shilov, Walaa Othman, Michael Fellmann und Kurt Sandkuhl erarbeitet. Nikolay Shilov forscht am St. Petersburg Federal Research Center der Russische Akademie der Wissenschaften (SPC RAS); Walaa Othman ist hier studentische Mitarbeiterin. Der Beitrag ist ein Ergebnis der seit vielen Jahren etablierten Kooperation des Computer-Aided Integrated System Labors von Prof. Alexander Smirnov beim SPC RAS und des Lehrstuhls Wirtschaftsinformatik an der Universität Rostock von Prof. Kurt Sandkuhl.
Gegenstand des Beitrags ist die Konzeption und experimentelle Erprobung einer Assistenzfunktion zur Unternehmensmodellierung. Motivation hierzu bildet zunächst die Erkenntnis, dass in Organisationen zwar große Modellsammlungen mit tausenden von Unternehmensarchitekturmodellen existieren. Das in ihnen enthaltene Wissen wird aber bisher nicht systematisch und explizit bei der Konstruktion neuer Modelle wiederverwendet. Dies rührt unter Anderem daher, dass eine Kenntnis aller relevanten Modelle eine zeitintensive Sichtung und Einarbeitung in den Modellbestand erfordert, die in der Praxis oft schwer umsetzbar ist. Das in dem Beitrag beschriebene Verfahren stellt eine mögliche Lösung für diese Problem dar, indem es ermöglicht, über maschinelles Lernen vollautomatisch und damit ohne Aufwand relevante Vorschläge während der Modellkonstruktion zu generieren. Mittels der Vorschläge kann die Modellierung potenziell vereinfacht und beschleunigt werden und Wissen aus einer großen Zahl existierender Modelle kann in die Konstruktion neuer Modelle einfließen.