Ontology type: schema:ScholarlyArticle
2017-12
AUTHORSJulian Dörndorfer, Christian Seel
ABSTRACTMobile Endgeräte halten immer stärker Einzug in den beruflichen Alltag. Beispielsweise wird mittlerweile die Warenannahme in vielen Betrieben über Tablets abgewickelt oder die Nachbestellung von Waren aus den Supermarktregalen wird über mobile Endgeräte ausgeführt. Diese Entwicklung weg von stationären Computern hin zu mobilen Endgeräten und Anwendungen führt dazu, dass Geschäftsprozesse immer mobiler, das heißt ortsunabhängiger, werden. Gleichzeitig enthalten mobile Endgeräte eine Vielzahl von Sensoren, die auch nachgerüstet werden können. Zudem können weitere Datenquellen durch die Verbindung zum Internet abgefragt werden. Diese Vielzahl an Daten eröffnet die Möglichkeit, den Kontext einer mobilen Anwendung zu erkennen. Mithilfe des erkannten Kontextes kann die mobile Anwendung zur Laufzeit an den jeweiligen Ablauf adaptiert werden. Bezogen auf den Geschäftsprozess, den die jeweilige Anwendung unterstützt, bedeutet dies, dass Prozessschritte vorselektiert und dem Nutzer Informationen bedarfsgerechter präsentiert werden können. Beispielsweise können während eines Verkaufsprozesses bestimmte Schritte übersprungen werden, wenn sie nicht erforderlich oder redundant sind, wie das Erfassen der Kundendaten bei Bestandskunden. Somit sollen mobile Anwendungen den für den aktuellen Kontext irrelevanten Teil der Anwendung ausblenden und die relevanten Funktionen in den Vordergrund rücken. Um diesen Anforderungen gerecht zu werden, muss die bisher statische Architektur mobiler Anwendungen entsprechend neu gestaltet werden. Deshalb wird in diesem Artikel eine neue hybride Architektur zur Implementierung kontext-sensitiver mobiler Anwendungen vorgeschlagen und prototypisch umgesetzt, die es erlaubt mobile Anwendungen zur Laufzeit an den jeweiligen Kontext anzupassen. More... »
PAGES993-1004
http://scigraph.springernature.com/pub.10.1365/s40702-017-0335-0
DOIhttp://dx.doi.org/10.1365/s40702-017-0335-0
DIMENSIONShttps://app.dimensions.ai/details/publication/pub.1090614782
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