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How low-code platforms support digital twins of processes

  • 16.07.2025
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Abstract

Dieser Artikel untersucht das Potenzial von Low-Code-Entwicklungsplattformen (LCDPs) zur Unterstützung der Erstellung und Wartung digitaler Prozesszwillinge (PDTs) und bietet eine Lösung für die Komplexität, die häufig mit traditionellen Methoden in Verbindung gebracht wird. Der Text beginnt mit einer Skizze der Vorteile von PDTs, einschließlich Echtzeitüberwachung, Simulation und Optimierung von Prozessen, und hebt die Herausforderungen bei ihrer Entwicklung und Wartung hervor. Anschließend werden LCDPs als vielversprechendes Werkzeug zur Bewältigung dieser Herausforderungen vorgestellt und ihre Merkmale und Vorteile diskutiert, wie etwa die rasche Anwendungsentwicklung und minimale Kodierungsanforderungen. Der Artikel präsentiert drei Fallstudien, die die Implementierung von PDTs anhand von LCDPs veranschaulichen, wobei sich jeder auf ein anderes Szenario konzentriert: ein gemeinschaftsbasiertes organisiertes Müllprojekt, ein Gasteinladungssystem der Universität und ein Auftragsmanagementsystem. Diese Fallstudien zeigen die Vielseitigkeit von LCDPs bei der Unterstützung verschiedener PDT-Merkmale, einschließlich Echtzeit-Synchronisation, Prozesssimulation und Datenanalyse. Der Text untersucht auch die Beschränkungen von LCDPs in bestimmten Bereichen, wie Prozesssimulation und vorausschauende Analysen, und schlägt zukünftige Arbeiten vor, um diese Lücken zu schließen. Der Artikel schließt mit der Betonung des Potenzials der LCDPs, PDTs für nicht-technische Interessengruppen leichter zugänglich zu machen und eine breitere Übernahme in verschiedenen Bereichen zu fördern. Dieser Artikel bietet einen umfassenden Überblick über die wichtigsten Merkmale von PDTs und deren Implementierung mittels LCDPs und ist eine wertvolle Ressource für Fachleute, die die digitale Transformation in ihren Organisationen nutzen wollen.

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Titel
How low-code platforms support digital twins of processes
Verfasst von
Arianna Fedeli
Amleto Di Salle
Daniela Micucci
Luciana Rebelo
Maria Teresa Rossi
Leonardo Mariani
Ludovico Iovino
Publikationsdatum
16.07.2025
Verlag
Springer Berlin Heidelberg
Erschienen in
Software and Systems Modeling / Ausgabe 5/2025
Print ISSN: 1619-1366
Elektronische ISSN: 1619-1374
DOI
https://doi.org/10.1007/s10270-025-01310-4
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    Bildnachweise
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