Drei Wege zu Synixx

Das lebende Modell: ein Modell, jede Sicht

Ein lebendes Modell ist ein lauffähiges BPMN-Modell, das jeder Beteiligte in seiner Sicht filtert und in dem er Simulationen mit echten Daten live mitverfolgt. Sachbearbeitung, Digitalisierung, Audit und Leitung arbeiten mit demselben Modell — jede Rolle sieht nur, was sie braucht.

Was Synixx ausmacht

• Standard-BPMN bleibt Standard-BPMN. Alles, was Synixx zusätzlich weiß — Ebenen, Themen, Rollen, Sichten, Prozessdaten —, steht in den Erweiterungsfeldern, die der BPMN-Standard dafür vorsieht. Unsere Beispielmodelle bestehen die Prüfung gegen das offizielle BPMN-2.0-Schema.
• Die Sichten wandern mit der Datei. Kein Repository, keine Portal-Konfiguration: Wer die Datei weitergibt, gibt die Sichten mit. Ein bpmn.io-Werkzeug, das Synixx nicht kennt, lässt die Angaben beim Speichern stehen.
• Fachliche Sichten statt Modellkopien. Filter nach Ebenen, Themen und Verantwortung in einem Modell — gespeichert, umschaltbar und per Zugangscode einer Rolle zugewiesen.
• Durchspielen statt lesen. Simulation mit Formularen, Prozessdaten, DMN-Tabellen und verteilten Rollen; der KI-Assistent läuft auf Wunsch auf eigener Hardware.
• KI-Agenten mit Rückfallweg. Eine Service-Aufgabe ruft einen externen Dienst oder KI-Agenten über einen festen Vertrag auf. Antwortet er nicht oder unbrauchbar, übernimmt ein angehefteter Ausnahmeverlauf, oft der Mensch. In der Simulation mit Beispielantworten, in Synixx BPMN Team auch echt, in Camunda 8 als REST-Connector. Braucht ein Agent länger, wird er beauftragt und meldet sich über einen geschützten Rückruf; ohne Antwort greift ein Zeitlimit. Das Format ist an das offene Agent2Agent-Protokoll (A2A) angelehnt; dieselben Modelle sprechen über die Verbindung auch A2A 1.0 und laufen in Camunda 8 über REST- und Webhook-Konnektor.
• Die Skizze ergänzt das bestehende Modell. Einen neuen Pfad an ein vorhandenes Gateway zeichnen oder fotografieren: Die KI schlägt die Änderung vor, alles Vorhandene behält Kennung, Lage, Ebene und Thema. Erst „Übernehmen“ baut, jeder Schritt ist rückgängig zu machen.

Der Synixx Ansatz, seit 2003 gereift

Synixx ist die Werkzeug gewordene Umsetzung einer Methode, die seit 2003 in über 100 Unternehmensprojekten und in der Hochschullehre entwickelt wurde: Prozesse fachlich und technisch gestalten — Zusammenspiel zuerst, Ausbau in Ebenen, jeder Stand lauffähig; mit Zielen, Einbettung, Adressaten und Digitalisierung im Blick. Der Synixx-Ansatz im Detail → Was das Werkzeug mit dem fertigen Modell macht, beschreibt das Synixx-Werkzeugkonzept (Dokumente →).

bpmn-js, dmn-js und die Token-Simulation der bpmn.io-Community bilden das technische Fundament (Open Source, Lizenzen verlinkt).

Der Synixx-Ansatz · Methode seit 2003

Zusammenspiel zuerst, Ausbau in Ebenen, jeder Stand lauffähig.

Eine Methode, wie ein Prozessmodell entsteht — Schritt für Schritt, für Menschen und KI in derselben Schrittfolge.

Das Vorgehen Am Beispiel ansehen

Das Vorgehen

Der Synixx-Ansatz ist eine Methode: Synixx leitet an, wie ein Prozessmodell entsteht — Schritt für Schritt, und jedes Inkrement ist lauffähig. Der Ansatz ist unabhängig vom Werkzeug; die Synixx-Software unterstützt diesen Ansatz. In welchen Schritten die Synixx-Software unterstützt, beschreibt das Synixx-Werkzeugkonzept (unten, Living BPMN).

1. Vorgaben klären. Ziele, Beginn und Ende, für wen das Modell ist, ob digitalisiert wird.
2. Prozessteilnehmer. Wer ist beteiligt? Was unter einer gemeinsamen Leitung steht, ist ein Teilnehmer — in BPMN ein Pool.
3. Kooperation. Was tauschen die Teilnehmer aus, in welcher Reihenfolge? „Vertrag zuerst“: vereinbart, bevor es ins Detail geht.
4. Teilnehmerprozesse. Wie arbeitet jeder Teilnehmer — Ebene für Ebene: Standardverlauf, alternative Verläufe, Ausnahme- und Fehlerverläufe. Jede Ebene ergibt einen Ausbaustand, und jeder Ausbaustand ist vollständig und simulierbar. Was fachlich zusammengehört, wird ein Teilprozess, und in seinem Inneren beginnt dasselbe von vorn.
5. Prüfen. Jeder Weg durch das Modell wird einmal durchgespielt. Findet sich ein Fehler, geht es zurück in Stufe 4.

Stufe 1: vier Fragen, bevor das erste Symbol entsteht

Die Vorgaben beantworten vier Fragen. Prozesse gelingen, wenn ihre fachliche und ihre technische Gestaltung zusammen gedacht werden — und die Werkzeuge setzen jede Antwort um.

Die Hauptarbeit: Stufe 4 in drei Zyklen

Erst der Standardverlauf, dann die alternativen Verläufe, zuletzt die Ausnahme- und Fehlerverläufe. Jeder Teilschritt durchläuft denselben Arbeitszyklus — modellieren, Teilprozesse prüfen, Themen und Rollen setzen, Sicht anlegen, simulieren, bei Bedarf als Workflow ausgeben, Feedback der Anwender — und darf mehrmals laufen, bis sein Ausbaustand fertig ist.

Mensch und KI im Gleichschritt

Der KI-Assistent baut in derselben Reihenfolge wie der Mensch (Synixx-Alignment): ein Gerüst aus Zusammenspiel und Standardverlauf, dann die alternativen Verläufe, dann die Ausnahme- und Fehlerverläufe — jeder Bauschritt als Vorschlag, den der Mensch bestätigt, oder auf Wunsch in einem Zug. Dasselbe Vorgehen gibt auch den Sprint-Fahrplan vor, wenn ein Team agil arbeitet. Beides ausführlich in den Arbeitspapieren unter Dokumente →

Die vier Säulen: ein Modell, viele Sichten

Beim Bauen entstehen vier Ordnungen im Modell. Eine Sicht kombiniert sie — und jeder Adressat bekommt sein Bild aus demselben Modell.

Eine Sicht blendet ein und aus, sie ändert nie den Inhalt. Synixx speichert Sichten im Modell; eine Sicht lässt sich auch als eigenes BPMN-Modell ausgeben.

Living BPMN — ein Modell, das lebt

Ein Prozessmodell soll nicht im Archiv liegen oder als Poster an der Wand hängen. In Synixx bleibt es ein lebendes Modell, aus dem sich jede Zielgruppe ihre Sicht zieht — und das jederzeit ausführbar ist.

Der Name

Das Zeichen: eine Aufgabe, an deren Kante der Token andockt — das Modell ist keine Zeichnung, es wird gleich ausgeführt.

Syn·ixx [ˈzyːnɪks] — aus dem griechischen syn („zusammen") und einem doppelten x. syn steht für das Zusammen, das den Ansatz auszeichnet: Fachlichkeit und Technik in einem Modell, Menschen gleichzeitig am selben Prozess, Mensch und KI synchron beim Modellieren, viele Sichten auf ein Modell. x × x steht für die zwei Perspektiven fachlich × technisch — und das X ist in BPMN das Zeichen des exklusiven Gateways, der Entscheidung.

Das Beispiel: Ein Autofahrer bucht eine Inspektion, die Werkstatt prüft, führt die Inspektion durch und rechnet ab. Das Plus-Zeichen in jeder Szene sagt, was Synixx an dieser Stelle des Vorgehens beiträgt. Zahlen in den Bildern sind Beispielwerte.

Stufe 1 · Vorgaben

1Bevor das erste Symbol entsteht

CarBoost will Inspektionen ohne Telefon-Chaos abwickeln. Das Team klärt vier Fragen: Woran wird der Prozess gemessen? Wo beginnt und endet er und wie ist er in die Prozesslandschaft eingebettet? Wer liest das Modell? Werden Ablauf und Arbeitsaufgaben digitalisiert?

Das Vorgehen beginnt mit Zielen, nicht mit Kästchen.

Stufe 2 · Prozessteilnehmer

2Wer ist beteiligt?

Zwei Teilnehmer: der Autofahrer und die Werkstatt CarBoost. Sie sprechen über zwei Dinge, den Auftrag und die Übergabe des Fahrzeugs. Das Konversationsdiagramm hält genau das fest: Teilnehmer und Konversationen, noch ohne einzelne Nachrichten.

Zuerst das Zusammenspiel, dann die Abläufe.

Stufe 3 · Kooperation

3Wer schickt wann was?

Fachexpertin und Modellierer legen im Choreographiediagramm in der Kooperation von Autofahrer und CarBoost die Reihenfolge der Nachrichten fest: erst die Anfrage, dann Termin, späterer Termin oder Absage, danach das Fahrzeug hin und zurück. An der Verzweigung zeigt das Diagramm, wer entscheidet: CarBoost. Alternativ diktiert oder beschreibt der Modellierer den Ablauf im Chat und die KI baut ein Gerüst, aus dem Synixx Konversationen und Choreographie daraus ableitet.

Erst der „Vertrag“ (Contract first) zwischen den Teilnehmern, dann die Abläufe. Später prüft Synixx, ob beides zusammenpasst.

Stufe 4 · Teilnehmerprozesse in drei Ebenen

4Gemeinsam den Standardverlauf bauen

Fachexpertin und Modellierer arbeiten gleichzeitig am selben Modell, jede Änderung erscheint sofort beim anderen. Der Standardverlauf ist die erste Ebene, im Werkzeug grün markiert.

Gemeinsam modellieren, live und konfliktfrei.

5Der erste Testlauf

Schon dieser Stand „läuft“. Ein Token wandert durch den Prozess, das Formular für den Termin wird ausgefüllt, die Werte erscheinen im FEEL-Viewer.

Durchspielen statt Lesen — jeder Ausbaustand ist lauffähig.

Als Clip ansehenTestlauf mit Formular und FEEL-Viewer · 27 s

6Eine Skizze ergänzt das Modell

Die Fachexpertin zeichnet mit dem Stift einen neuen Weg an ein Gateway. Die KI liest die Skizze und baut genau diese Änderung; das bestehende Modell wird gezielt ergänzt nicht neu gebaut.

Eine Skizze ändert ein bestehendes Modell, statt es neu zu zeichnen.

Als Clip ansehenSkizze ins Modell zeichnen, die KI baut die Änderung · 19 s

6bDasselbe mit lokaler KI

Eine Skizze am Teilprozess „Inspektion durchführen“, diesmal ausgewertet von Qwen auf lokaler Hardware: ein Abzweig an einem Gateway. Qwen baut Gateway und Aufgabe; das Ende des neuen Wegs fehlt noch. „Modell prüfen“ zeigt die Lücke, das Ende ergänzt der Modellierer von Hand. Claude setzt dieselbe Skizze vollständig um (Clip 13).

Lokale KI: Prozessdaten müssen das Haus nicht verlassen.

7Regeln als Entscheidungstabellen

Im DRD entsteht zuerst die Struktur: zwei verkettete Entscheidungen, die Eingabedaten als eigene Symbole mit ihrem Datentyp. Danach werden die Tabellen gefüllt; in der Simulation entscheidet die DMN, die Trefferzeilen leuchten.

Regeln als Tabelle, testbar und im „Lauf“ ausgewertet.

Als Clip ansehenDMN-Viewer zeigt die getroffene Regel · 35 s

8Ausnahme- und Fehlerverläufe

Angeheftete Ereignisse fangen ab, was schiefgeht: ein Fahrzeugtyp, der nicht angenommen wird, kein freier Termin, Zusatzkosten. Die Erreichbarkeits-Analyse zeigt, welche Enden von einem Schritt aus noch möglich sind.

Ausbau in Ebenen, und jeder Stand bleibt lauffähig.

8bKontrolle: lesbar machen

Nach den Bauschritten prüft der Modellierer, was entstanden ist. Er schiebt Elemente, bis kein Fluss mehr durch ein fremdes Element läuft, und macht die Zusammenführung vor „Absage senden“ mit einem Gateway sichtbar. „Durchgängig machen“ ergänzt die Ebene am neuen Fluss. Das Verhalten des Prozesses bleibt dabei gleich.

Die KI baut, der Mensch kontrolliert und macht lesbar.

8cFormal vollständig

„Modell prüfen“ geht jeden Weg beider Teilnehmer samt Nachrichten durch: 76 Zustände, kein Deadlock, und Choreographie und Kollaboration erlauben dieselben Nachrichtenfolgen. Fehlt eine Nachricht, auf die ein Teilnehmer wartet, meldet es, wo die Simulation stecken bleibt; ein Klick zeigt die Stelle, und „KI erklären“ sagt in Worten, was fehlt.

Jeder Ausbaustand ist nachweisbar lauffähig, nicht nur der eine durchgespielte Fall.

9Der Innenausbau - Details modellieren

„Inspektion durchführen“ wird ein eigener Prozess, als Aufruf verknüpft. Die Simulation läuft in einem eigenen Fenster durch ihn hindurch und trägt die Ergebnisse zurück. Stellt die Werkstatt dabei Zusatzkosten fest, löst das am Aufruf das angeheftete Ereignis aus: Der Service informiert den Kunden.

Ganze Prozesslandschaften durchgängig simulieren.

Als Clip ansehenAufgerufenen Prozess im eigenen Fenster durchspielen · 46 s

10Wer macht was?

Lanes werden zu Rollen, Aufgaben zeigen, ob ein Mensch oder ein System sie erledigt; Themen ordnen Schritte nach Fachgebieten. Die Fachexpertin schreibt an die Service-Schritte Arbeitsanweisungen, mit Links zu Nachschlagestellen wie dem Kraftfahrt-Bundesamt oder Herstellerangaben.

Klassifizierung und Dokumentation stecken im Modell selbst.

Stufe 5 · Prüfen

11Jedem Betrachter eine eigene Sicht

Die Leitung sieht nur den Standardverlauf, der Service seinen Teil. Beide Sichten sind in der BPMN-Datei gespeichert und lassen sich per Zugangscode zuweisen. Ihre Anmerkungen schreiben beide als Kommentar direkt an den Schritt; das Prozess-Dossier sammelt sie.

Fachliche Sichten statt Modellkopien.

12Entscheiden mit Zahlen

Aus den Simulationsläufen rechnet die KPI-Analyse Kosten, Durchlaufzeit und Auslastung; die Monte-Carlo-Simulation zeigt die Streuung. Der Kennzahlen-Bericht landet als PDF im Prozess-Dossier.

Entscheidungen auf Grundlage durchgespielter Fälle.

13Ausführen in Camunda 8

Dieselbe Datei öffnet sich unverändert im Camunda Modeler. Synixx deployt sie direkt nach Camunda 8: Formulare, Entscheidungstabelle und der aufgerufene Prozess werden transformiert, die Anfrage startet eine Instanz. Sendeschritte übergibt Camunda an einen Job-Worker.

Standardkonformes BPMN, kein Werkzeug-Lock-in.

Betrieb

14aGemeinsam durchgespielt

Die Fachexpertin erklärt den Prozess im Team in einer moderierten Simulation. Sie zieht die Beteiligten auf ihre Schritte: den Kunden auf den Start, die Service-Mitarbeiterin auf „Fahrzeugtyp prüfen“, „Termin prüfen“ und „Fahrzeug übergeben“. Jeder füllt sein Formular am eigenen Gerät aus; der Kunde gibt die Fahrzeugklasse an, der Service sieht sie nur noch. Die anderen verfolgen, wer gerade dran ist und was eingetragen wurde.

Living BPMN im Team: die Beteiligten spielen ihren Prozess selbst.

38 sClip: Moderierte Simulation mit drei Beteiligten · 38 s

14bVerständlich erklärt

Die KI führt den Sachbearbeiter in seiner Sicht Schritt für Schritt durch den Prozess.

Erklären in der Sicht des Empfängers.

15Im Alltag nachschlagen

Die Sachbearbeiterin meldet sich mit ihrem Zugangscode an; Synixx zeigt die Sicht „Service ohne Abrechnung und Ausnahmen“, nur lesend. Sie hebt die Rolle „Service“ hervor, liest an „Fahrzeugtyp prüfen“ die Arbeitsanweisung und folgt dem Link zum Kraftfahrt-Bundesamt. Ihren Verbesserungsvorschlag schreibt sie als Kommentar an den Schritt; er landet im Prozess-Dossier und stößt die nächste Runde an.

Das lebende Modell wird zum Nachschlagewerk, die Rückkopplung aus dem Einsatz schließt den Zyklus.

Am Ende des Prozesses steht ein Modell, das simuliert, ausgeführt und jedem in seiner Sicht erklärt werden kann — und das mit jeder Rückmeldung weiter wächst.

Camunda Modeler · Open Source · MIT

Synixx-Werkzeuge direkt im Camunda Modeler.

Vier Plugins für fachliche Arbeit und Analyse — kostenlos, quelloffen, ohne Telemetrie. Weitere folgen.

Auf GitHub ansehen Release-Zips laden

Weitere plugins sind in Vorbereitung: FEEL-Referenz · DMN-Referenz · XML-Inspektor.

Installation

1. Release-Zip des Plugins herunterladen.
2. In den plugins-Ordner des Camunda Modelers entpacken (der Zip-Ordnername stimmt bereits).
3. Camunda Modeler neu starten — fertig.

Alle Plugins stehen unter MIT-Lizenz. Die Analyse-Engine (Token-Spur, Pfad-Ebenen, KPI) ist Teil der Synixx-Produkte und (noch) nicht Teil dieser Sammlung.

BPMN erleben statt betrachten

Der Token läuft mit echten Daten, der FEEL-Viewer zeigt die Werte des Falls, die Simulationsläufe ergeben Wegverteilung, Durchlaufzeit und Kosten. Zahlen im Bild sind Beispielwerte.

• Token-Simulation mit Prozessvariablen (FEEL)
• FEEL-Editor & FEEL-Viewer (Werte live beobachten)
• DMN-Editor mit Tabellentest und DRD-Auswertung
• Benutzer-Formulare in der Simulation (UserTask/Start)
• Externe Dienste und KI-Agenten an Service-Aufgaben, in der Simulation mit Beispielantworten
• Pfad-Ebenen: Standardverlauf, alternative Verläufe, Ausnahme- und Fehlerverläufe ein- und ausblenden
• Themen, Rollen, Detailtiefe und gespeicherte Sichten
• KPI-Analyse & Prozesskostenrechnung aus Sim-Läufen
• Reporte als PDF/PNG/SVG

Das Werkzeug in Bewegung

Alle Clips zeigen das selbe Beispiel — die Inspektion beim Autoservice CarBoost, unserem Lehrbeispiel aus „Ein Prozess entsteht“: Autofahrer und Werkstatt tauschen Nachrichten, der Preis kommt aus einer DMN-Tabelle, die Inspektion selbst ist ein aufgerufener Prozess. Jeden Clip gibt es in zwei Schärfen: Standard und HD.

Simulieren & Entscheiden

Sichten & Struktur

Ein Vorgehen, ein Team

In Synixx BPMN Team arbeiten mehrere Menschen gleichzeitig am selben Modell, jeder auf Wunsch mit seiner KI. Alle bauen in derselben Reihenfolge: erst das Zusammenspiel, dann Ebene für Ebene — und jeder Ausbaustand ist lauffähig.

Teilnehmerstruktur und Interaktionen werden abgestimmt, ab der ersten Ebene ist jeder Stand lauffähig. Die KI baut das Gerüst in einem Schritt und ergänzt danach die alternativen Verläufe sowie die Ausnahme- und Fehlerverläufe.

Was Synixx BPMN Team kann

• Gemeinsam bearbeiten: alle modellieren gleichzeitig, live und konfliktfrei
• Gruppenräume mit Zugangscodes, Gast- und Basis-Räumen
• Rollen: Moderator, Teilnehmer, Beobachter, Nur-Lese-Zugänge
• Moderierte Rollenspiel-Simulation (verteilte Formulare)
• Präsentationsmodus mit freiwilliger Spiegelung
• KI-Assistent: bauen per Chat, Diktat oder Skizze — auch als Ergänzung eines bestehenden Modells
• On-prem-KI möglich (lokale Modelle, kein Cloud-Zwang)
• Prozess-Dossiers: Kommentare, Sim-Spuren, Reporte je Modell
• Versionsverwaltung mit visuellem Modell-Diff
• Externe Dienste und KI-Agenten an Service-Aufgaben: Beispielantwort oder echter Aufruf über den Server, Schlüssel für die Kommunikation liegen zentral.
• Aufträge an KI-Agenten mit Rückruf: Sendeaufgabe mit Vertrag, Antwort über einen geschützten Eingang in die richtige Instanz, Zeitlimit als Rückfallweg
• Camunda-8-Export (Zeebe-Transform + Deploy, Service-Aufgaben als REST-Connector)

Einfach ausprobieren — zu zweit, zu dritt ... im Team

Gemeinsames Bearbeiten braucht keine Anmeldung: Namen eintragen, im Gast-Raum landen, gemeinsam modellieren. Öffnen Sie bpmn-team.synixx.de an zwei Geräten (oder in zwei Fenstern) — beide sehen die Änderungen des anderen sofort, samt farbiger Markierung, wer gerade wo arbeitet.

Wofür dann ein Zugangscode? Für alles, was über den offenen Gast-Raum hinausgeht: eine eigene Modellbibliothek, eigene Gruppenräume je Team, Moderations- und Nur-Lese-Rollen sowie dauerhaft abgelegte Prozess-Dossiers. Codes vergibt der Betreiber der Instanz — für Lehrveranstaltungen legt ein Assistent Code, Ordner und Teamräume in einem Zug an.

Der Gast-Raum ist bewusst offen und für alle derselbe: Dateien dort werden nach 14 Tagen automatisch gelöscht — er ist zum Ausprobieren da, nicht als Ablage.

Zwei Ausgaben: Praxis und Campus

Partner erhalten Synixx BPMN Team als Quellpaket zum eigenen Betrieb (Sichtungs-/Forschungslizenz) — zugeschnitten auf den Einsatz. Wie ein Team damit in Sprints arbeitet, beschreibt das Arbeitspapier Agil modellieren ↗.

Zu beiden Paketen gehören drei Handbücher mit Bildausschnitten: für Modellierende, für Administration und Schulungsleitung sowie für Betrieb und IT.

Zusammenarbeit erleben

KI-Agenten erleben

Ein externer Agent bekommt einen Auftrag und meldet sich erst später zurück. Der Prozess wartet derweil, die Antwort landet in der richtigen Instanz, und läuft das Zeitlimit ab, übernimmt ein Mensch. Zum Nachbauen: die Fallstudie Schadensmeldung ↗.

KI-Assistent erleben

Der Assistent baut im Gleichschritt mit dem Menschen: erst das Gerüst, dann Ebene für Ebene, jeder Bauschritt als Vorschlagskarte, die der Mensch bestätigt (Synixx-Alignment). Drei Anbieter im Wechsel — darunter Qwen auf eigener Hardware, komplett ohne Internet. Wartezeiten sind im Schnitt gerafft und im Video als „⏩ Zeitraffer" mit echter Antwortzeit ausgewiesen.

Die Forschungsfrage

Ein Sprachmodell kann ein Prozessmodell in Synixx auf mehreren Wegen bauen: über die Synixx-Bauaktionen (strukturierte JSON-Schritte, die das Werkzeug ausführt und prüft), über ein deklaratives Prozessgerüst — in einem Wurf oder in drei Schritten wie ein Mensch (Standardverlauf, alternative Verläufe, Ausnahme- und Fehlerverläufe) — oder als BPMN-XML direkt. Welcher Weg liefert bei welchem Modell die besseren Prozessmodelle — aus einem Aufgabentext, aus einem gerenderten Diagramm, aus einer Handskizze oder einem Whiteboard-Foto? Und wie gut gelingt nicht nur der Neubau, sondern die Änderung eines vorhandenen Modells, Auftrag für Auftrag? Eine eigene Reihe prüft außerdem, ob fertige Bausteine (Muster) dem Sprachmodell helfen oder ob Grundoperationen genügen.

Die Werkzeuge für diese Studien sind fertig; erste Studien sind in Vorbereitung. Ergebnisse veröffentlichen wir hier, sobald sie vorliegen.

Von der Aufgabe zur Auswertung

1. Aufgabenkorpus: je Aufgabe ein Text, Bildvarianten (gerendertes Diagramm, Handskizze, Whiteboard, Screenshot eines anderen Werkzeugs) und ein Referenzmodell. Der Korpus lässt sich als Paket oder Tabelle austauschen — auch zwischen Hochschulen.
2. Studie festschreiben: Aufgaben × Eingaben × Sprachmodelle × Darstellungen × Wiederholungen ergeben einen reproduzierbar gemischten Laufplan mit festen Bedingungen.
3. Durchführen: im Browser oder unbeaufsichtigt auf eigener Hardware. Jeder Lauf startet gleich; fällt ein Anbieter aus, springt nicht still ein anderes Modell ein. Abgebrochene Serien laufen an derselben Stelle weiter.
4. Messen: automatische Kennzahlen für den Stand nach der ersten Antwort und nach den Synixx-Folgerunden — Formattreue, BPMN-Prüffehler, Abgleich mit dem Referenzmodell (Elemente und Flüsse, Ähnlichkeit nach Grapheneditierdistanz) und Aufwand (Runden, Token, Kosten, Antwortzeit).
5. Blind bewerten: Fachleute bewerten eine geschichtete Stichprobe neben dem Referenzmodell, ohne zu sehen, wie das Modell entstanden ist. Die Übereinstimmung wird gemessen (Krippendorffs Alpha, gewichtetes Kappa); Abweichungen werden im Konsens geklärt.
6. Auswerten: Kennzahlen je Bedingung, Paarvergleiche und ein Export mit Kodierbuch für die Statistik.

Paper

Das Arbeitspapier zur KI-Pipeline („Ändern statt neu schreiben“) und das Forschungsdesign in zwei Fassungen stehen mit allen anderen Papern auf der Seite Dokumente →

Eigene Ergebnisse

Die Versuchsreihen sind geplant, die ersten Läufe stehen noch aus. Ergebnisse und Veröffentlichungen aus dem Projekt erscheinen an dieser Stelle, jeweils mit Verweis auf die Quelle.

Verwandte Forschung

Arbeiten, auf die sich das Projekt stützt oder mit denen es sich vergleicht. Die Links führen zur frei lesbaren Fassung oder zum Verlag.

Sprachmodelle bauen Prozessmodelle

• What is the Best Process Model Representation? A Comparative Analysis for Process Modeling with Large Language Models Brissard, Cuppens, Zouaq (2025) · AI4BPM 2025 Vergleicht mehrere Darstellungen von Prozessmodellen als Ausgabeformat für Sprachmodelle. Am nächsten an unserer Frage, ob JSON-Aktionen oder BPMN-XML besser gelingen. arXiv ↗
• Efficient LLM-Based Conversational Process Modeling Köpke, Safan (2025) · BPM 2024 (LNBIP) Sprachmodell schreibt ein kompaktes JSON-Zwischenformat, das Werkzeug macht daraus BPMN; ein vorhandenes Modell lässt sich im Dialog ändern. DOI ↗
• ProMoAI: Process Modeling with Generative AI Kourani, Berti, Schuster, van der Aalst (2024) · IJCAI 2024 Erzeugt Prozessmodelle aus Text über eine Zwischensprache (POWL) und übersetzt sie nach BPMN und in Petri-Netze. arXiv ↗ · Quelltext ↗
• Evaluating Large Language Models on Business Process Modeling: Framework, Benchmark, and Self-Improvement Analysis Kourani, Berti, Schuster, van der Aalst (2026) · Software and Systems Modeling 25 Prüft ProMoAI mit 16 Sprachmodellen an 20 Prozessen und misst das Verhalten der Ergebnisse gegen simulierte Abläufe der Musterlösung. Mit Korrekturrunden scheiterten nur 2 von 320 Versuchen; eine zweite Runde „verbessere das Modell“ half vor allem schwächeren Sprachmodellen. DOI (frei lesbar) ↗ · Daten ↗
• MAO: A Framework for Process Model Generation with Multi-Agent Orchestration Lin, Jin, Zhou, Chen, Qian (2024) Mehrere Sprachmodell-Rollen bauen ein Modell in vier Phasen: erzeugen, verfeinern, prüfen, testen. Als Ausgabe dient ein verkürzter „BPMN-Text“ mit geschachtelten Zweigen. arXiv ↗
• Conversational Process Modeling: Can Generative AI Empower Domain Experts in Creating and Redesigning Process Models? Klievtsova, Benzin, Kampik, Mangler, Rinderle-Ma (2024) Ordnet die Einsatzfälle des Modellierens im Dialog entlang des Prozess-Lebenszyklus und schlägt Kennzahlen für Vollständigkeit und Korrektheit der erzeugten Modelle vor. arXiv ↗
• Assessing the Business Process Modeling Competences of Large Language Models Lauer, Pfeiffer, Rombach, Mehdiyev (2026) Bewertungsrahmen für „Text zu BPMN“ und ein Vergleich offener Sprachmodelle an kuratierten Paaren aus Text und Modell. arXiv ↗
• Instruction-Tuning Open-Weight Language Models for BPMN Model Generation Çelikmasat, Özgövde, Aydemir (2025) Trainiert ein offenes Sprachmodell gezielt auf das Erzeugen von BPMN nach und misst unter anderem mit der Grapheneditierdistanz. arXiv ↗
• Large Language Models can accomplish Business Process Management Tasks Grohs, Abb, Elsayed, Rehse (2023) Frühe Untersuchung, ob ein Sprachmodell Aufgaben des Prozessmanagements löst, darunter das Erstellen von Modellen aus Text. arXiv ↗
• Large Language Models to Enhance Business Process Modeling: Past, Present, and Future Trends Bettencourt, Guerreiro (2026) Überblick über den Stand der Forschung. arXiv ↗

Vom Bild zum Modell

• Structured Extraction from Business Process Diagrams Using Vision-Language Models Deka, Devereux (2025) Bildfähige Sprachmodelle lesen BPMN-Diagramme aus Bildern in eine strukturierte Form aus. arXiv ↗
• Leveraging Generative AI for Extracting Process Models from Multimodal Documents Voelter, Hadian, Kampik, Breitmayer, Reichert (2024) Ein bildfähiges Sprachmodell liest Prozessmodelle aus Dokumenten mit Diagramm und Text aus (123 Modelle, Ausgabe als Elementlisten in JSON). Aufgaben und Ereignisse gelingen gut, Flüsse und die Beschriftung von Gateways am schlechtesten. arXiv ↗ · Daten und Code ↗
• Sketch2Process: End-to-End BPMN Sketch Recognition Based on Neural Networks Schäfer, van der Aa, Leopold, Stuckenschmidt (2023) · IEEE Transactions on Software Engineering Erkennt handgezeichnete BPMN-Skizzen und überführt sie in Modelle; Nachfolger von Sketch2BPMN (CAiSE 2021). DOI ↗ · Sketch2BPMN ↗

Verständlichkeit von Prozessmodellen

• Cognitive Architecture and Instructional Design: 20 Years Later Sweller, van Merriënboer, Paas (2019) · Educational Psychology Review 31(2) Die Theorie der kognitiven Belastung, zwanzig Jahre nach ihrer Grundlegung zusammengefasst. Stütze für das „Bauen auf Sicht“: Was auf einmal zu prüfen ist, bleibt klein. DOI ↗
• Cognitive Factors in Process Model Comprehension – A Systematic Literature Review Möller, Winter, Reichert (2025) · Brain Sciences 15(5) Übersicht über 41 Studien: Größe und Verzweigungsgrad eines Prozessmodells bestimmen, wie gut es verstanden wird; zu detaillierte Modelle überlasten das Arbeitsgedächtnis. DOI ↗
• Comprehension of Procedural Visual Business Process Models – A Literature Review Figl (2017) · Business & Information Systems Engineering 59(1) Auswertung von 40 empirischen Studien zur Verständlichkeit von Prozessmodellen. AISeL ↗

Grundlagen und Messung

• Similarity of business process models: Metrics and evaluation Dijkman, Dumas, van Dongen, Käärik, Mendling (2011) · Information Systems 36(2) Grundlage der Ähnlichkeit nach Grapheneditierdistanz, mit der Synixx Ergebnis und Referenzmodell vergleicht. DOI ↗
• Process Model Generation from Natural Language Text Friedrich, Mendling, Puhlmann (2011) · CAiSE 2011 Klassische Arbeit zum Erzeugen von Prozessmodellen aus Text, lange vor den Sprachmodellen. DOI ↗
• PET: An Annotated Dataset for Process Extraction from Natural Language Text Tasks Bellan, van der Aa, Dragoni, Ghidini, Ponzetto (2023) · BPM-Workshops 2022 (LNBIP) Von Hand annotierte Prozessbeschreibungen als gemeinsamer Maßstab für das Herauslesen von Prozessen aus Text. arXiv ↗ · DOI ↗

Öffentliche BPMN-Sammlungen

Frei zugängliche Sammlungen von Prozessmodellen und Prozessbeschreibungen für Forschung und Lehre. Bitte vor der Nutzung die jeweiligen Bedingungen lesen; mehrere Sammlungen erlauben nur nicht-kommerzielle Forschung.

Stand der Liste: Oktober 2026. Hinweise auf weitere Arbeiten und Sammlungen gern per E-Mail.

Dokumente · Paper · Poster · Handbücher

Alles zum Nachlesen — als PDF.

Arbeitspapiere zu Methode, Werkzeug und Forschung, Poster für Lehrräume und Tagungen, Handbücher für die tägliche Arbeit.

Einstieg: Der Synixx-Ansatz Handbücher

Die Arbeitspapiere werden gerade überarbeitet und sind bis dahin nur mit einem Code abrufbar. Wer Korrektur liest, bekommt ihn von mir. Poster und Handbücher sind frei.

Modellieren mit Synixx

Für Studierende und Praktiker: wie ein Prozessmodell Schritt für Schritt entsteht und was man mit dem fertigen Modell anfangen kann.

Arbeiten mit Synixx

Für Teams und Lehrende: wie man mit dem Ansatz und dem Werkzeug im Projekt und in der Schulung arbeitet.

Arbeitspapier · PDF

Agil modellieren: Scrum und der Synixx-Ansatz

Jeder Modellierungsschritt liefert ein vollständiges, simulierbares Modell, also ein Increment im Sinne von Scrum. Das Vorgehen gibt die Sprint-Ziele vor, jeder Ausbau-Sprint durchläuft einen Arbeitszyklus, die Definition of Done hat zwei Stufen, und der Workflow läuft in Camunda 8.

⬇ PDF (10 Seiten, Oktober 2026)

Fallstudie · PDF

Schadensmeldung: ein KI-Agent mit Rückruf

Eine Versicherung beauftragt einen Gutachter-Agenten, der sich erst später meldet. Zeigt Auftrag, Rückruf in die richtige Instanz und Zeitlimit als Rückfallweg — zum Vorführen und Nachbauen, mit Test-Agent.

⬇ PDF (7 Seiten, Oktober 2026) 62 sClip: Auftrag, Zwischenmeldung, Rückruf

PDF

Lehre und Schulungsbetrieb

Kurse, Zugangscodes, Räume und Erfahrungsstufen: wie Synixx in Vorlesung, Übung und Workshop eingesetzt wird.

in Arbeit

Forschung

Für Forschende: wie Synixx Sprachmodelle Prozessmodelle bauen lässt und wie die Versuchsreihen dazu geplant sind. Messergebnisse gibt es noch nicht. Mehr auf der Seite Forschung →

Poster

Der Synixx-Ansatz auf einem Blatt, für Lehrräume, Tagungen und Workshops.

Living BPMN: der Synixx-Ansatz im Überblick

Vier Stationen auf einem Poster: das Vorgehen in fünf Stufen, die Hauptarbeit in drei Zyklen, Mensch und KI im Gleichschritt und das lebende Modell mit seinen Sichten. Format DIN A0.

⬇ Hochformat (PDF) ⬇ Querformat (PDF)

Über Synixx · SmartBPM

Aus über 20 Jahren Prozessberatung und Lehre.

Synixx wird von Prof. Dr. Michael Ricken entwickelt — an der Schnittstelle von Hochschullehre, Prozessberatung und Forschung.

Kontakt aufnehmen

Hochschule: Hochschule RheinMain, Wiesbaden · Fachbereich Design Informatik Medien · Studiengang Wirtschaftsinformatik · Lehrgebiet Enterprise Architecture mit Schwerpunkt Digitalisierung von Prozessen. Synixx entsteht mit Unterstützung der Hochschule RheinMain — in Lehrveranstaltungen erprobt und in der Forschung weiterentwickelt.

Praxis: Seit 2003 als Berater und Trainer für Prozessdigitalisierung unterwegs — mehr als 100 Unternehmen in Schulungen, Coachings und Beratungen begleitet, insbesondere mit BPMN. Synixx überführt diesen Ansatz aus 20+ Jahren Projekt- und Lehrerfahrung in eine Werkzeuglandschaft.

Kontakt: michael.ricken@smartbpm.de
Web: smartbpm.de

Synixx auf Tagungen und Messen

Vier Rollups erzählen Synixx in vier Sätzen — vom Erleben eines Modells bis zum Workflow.

Open Source

Synixx baut auf bpmn-js, dmn-js und der Token-Simulation des bpmn.io-Ökosystems auf. Die vollständige Lizenzübersicht steht unter live.synixx.de/lizenzen; die Modeler-Plugins stehen unter MIT.

Geschützter Bereich

Fallstudien mit Lösung

Rechtliches

Impressum

Angaben gemäß § 5 Digitale-Dienste-Gesetz (DDG) und § 18 Abs. 2 Medienstaatsvertrag (MStV).

Diensteanbieter

Michael Ricken
Altenberger Straße 30
42929 Wermelskirchen
Deutschland

Kontakt

E-Mail: michael.ricken@smartbpm.de

Verantwortlich für den Inhalt nach § 18 Abs. 2 MStV

Michael Ricken, Anschrift wie oben.

Art des Angebots

Dieses Angebot ist eine Informationsseite zum Forschungs- und Lehrprojekt Synixx und stellt die Arbeit in diesem Bereich vor.

Synixx entsteht mit Unterstützung der Hochschule RheinMain (Fachbereich Design Informatik Medien) im Rahmen von Forschung und Lehre. Diensteanbieter dieser Seite ist allein der oben genannte Betreiber; die Hochschule ist weder Diensteanbieterin noch für Inhalt und Betrieb dieser Seite verantwortlich. Die Hochschultätigkeit des Betreibers ist unter Über & Kontakt beschrieben.

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Urheberrecht und Lizenzen

Texte, Abbildungen und Screencasts dieser Seite stehen unter dem Urheberrecht des Betreibers. Die veröffentlichten Camunda-Modeler-Plugins stehen unter der MIT-Lizenz; die verwendeten Open-Source-Bausteine sind samt Lizenztexten unter live.synixx.de/lizenzen aufgeführt. Das Wasserzeichen „Powered by bpmn.io“ in den Diagramm-Ansichten ist Lizenzbestandteil und wird nicht entfernt.

Streitbeilegung

Der Betreiber ist nicht bereit und nicht verpflichtet, an Streitbeilegungsverfahren vor einer Verbraucherschlichtungsstelle teilzunehmen.

Rechtliches

Datenschutzerklärung

Kurz gesagt: Diese Seite setzt keine Cookies, bindet keine externen Dienste ein und verwendet keine Analyse- oder Tracking-Werkzeuge. Verarbeitet werden nur die Daten, die beim Abruf einer Webseite technisch unvermeidbar anfallen.

1. Verantwortlicher

Michael Ricken, Altenberger Straße 30, 42929 Wermelskirchen, E-Mail michael.ricken@smartbpm.de. Ein Datenschutzbeauftragter ist gesetzlich nicht bestellt.

2. Aufruf der Seite (Server-Protokolle)

Die Seite wird auf einem eigenen Server im Verantwortungsbereich des Betreibers (Standort Deutschland) bereitgestellt; es ist kein Auftragsverarbeiter zwischengeschaltet. Beim Abruf protokolliert der vorgelagerte Webserver technisch bedingt:

• IP-Adresse des anfragenden Geräts,
• Datum und Uhrzeit des Zugriffs,
• abgerufene Adresse sowie übertragene Datenmenge und Statuscode,
• verweisende Seite (Referrer) und Browserkennung (User-Agent).

Zweck und Rechtsgrundlage: Auslieferung der Seite, Betriebssicherheit und Fehlersuche – berechtigtes Interesse nach Art. 6 Abs. 1 lit. f DSGVO. Speicherdauer: Die Protokolle werden wöchentlich rotiert und nach maximal zehn Wochen automatisch gelöscht. Eine Zusammenführung mit anderen Daten oder eine Auswertung zu Marketingzwecken findet nicht statt.

3. Keine Cookies, kein Tracking, keine externen Inhalte

Es werden weder Cookies gesetzt noch Daten im lokalen Speicher des Browsers abgelegt. Alle Bestandteile der Seite – Schriften, Abbildungen, Logos und die Screencast-Videos – werden ausschließlich vom eigenen Server geladen. Es sind keine Inhaltsnetzwerke (CDN), Schriftdienste, Karten, Analysewerkzeuge, Social-Media-Bausteine oder Werbenetzwerke eingebunden. Eine Einwilligung (Cookie-Banner) ist daher nicht erforderlich.

4. Videos

Die Screencasts liegen als Dateien auf demselben Server und werden erst geladen, wenn Sie einen Clip ausdrücklich öffnen. Es findet keine Einbindung von YouTube, Vimeo oder vergleichbaren Diensten statt.

5. Verweise auf externe Angebote

Die Seite verlinkt auf externe Angebote, insbesondere auf github.com (Quelltext und Downloads der Modeler-Plugins) sowie im Bereich Forschung auf Veröffentlichungen und Datensammlungen Dritter (unter anderem arxiv.org, doi.org, zenodo.org, huggingface.co). Ein Aufruf dieser Adressen findet erst statt, wenn Sie den Link anklicken. Danach gilt die Datenschutzerklärung des jeweiligen Anbieters; auf dessen Verarbeitung hat der Betreiber keinen Einfluss.

6. Kontaktaufnahme per E-Mail

Diese Seite enthält kein Kontaktformular. Wenn Sie per E-Mail schreiben, werden Ihre Angaben zur Bearbeitung der Anfrage verarbeitet (Art. 6 Abs. 1 lit. b bzw. lit. f DSGVO) und gelöscht, sobald sie nicht mehr benötigt werden und keine Aufbewahrungspflichten entgegenstehen.

7. Ihre Rechte

Sie haben das Recht auf Auskunft (Art. 15), Berichtigung (Art. 16), Löschung (Art. 17), Einschränkung der Verarbeitung (Art. 18) und Datenübertragbarkeit (Art. 20 DSGVO) sowie ein Widerspruchsrecht gegen die auf Art. 6 Abs. 1 lit. f DSGVO gestützte Verarbeitung (Art. 21 DSGVO). Wenden Sie sich dazu an die oben genannte E-Mail-Adresse.

Außerdem können Sie sich bei einer Aufsichtsbehörde beschweren (Art. 77 DSGVO) – zuständig ist die Landesbeauftragte für Datenschutz und Informationsfreiheit Nordrhein-Westfalen, Kavalleriestraße 2–4, 40213 Düsseldorf.

8. Hinweis zu den Synixx-Anwendungen

Diese Erklärung gilt für die Informationsseite www.synixx.de. Die interaktiven Synixx-Anwendungen (Modellierung und Zusammenarbeit) laufen unter eigenen Adressen, verarbeiten weitere Daten – etwa selbst eingegebene Namen und Prozessmodelle – und tragen dort eine eigene Erklärung.

Fassung vom 19. August 2026.