Publikationen

Mit unseren Publikationen decken wir die unterschiedlichsten Forschungsbereiche ab, die sich im Feld von Mensch, Aufgabe und Technik ergeben. Neben traditionellen Themen der Wirtschaftsinformatik wie Wissensmanagement und Geschäftsprozessmanagement, finden Sie dabei auch Beiträge zu aktuellen Themen wie Blended Learning, Cloud Computing oder Smart Grids. Nutzen Sie diesen Überblick, um sich einen Eindruck über die Bandbreite und Möglichkeiten der Forschung der Wirtschaftsinformatik am Standort Essen zu verschaffen.

Art der Publikation: Beitrag in Sammelwerk

XModelerML v3: Integrating Executable UML with a Multi-Level Language Engineering, Modeling, and Execution Environment

Autor(en):
Maier, Pierre; Töpel, Daniel
Titel des Sammelbands:
ACM/IEEE 28th International Conference on Model Driven Engineering Languages and Systems Companion (MODELS-C)
Seiten:
104-108
Veröffentlichung:
2025
Digital Object Identifier (DOI):
doi:10.1109/MODELS-C68889.2025.00024
Zitation:
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Kurzfassung

We present XModeler ML  v3, a multi-level modeling tool that is based on the Flexible Multi-Level Modeling and Execution Language (FMML x). Multi-level modeling enables the representation of domain knowledge at higher levels of classification, thus reducing conceptual redundancy and improving the integrity, adaptability, and comprehensibility of domain models. This furthermore allows for the specification of domain-specific languages using more generic domain-specific languages, rather than starting from scratch every time. The XModeler ML  provides a shared representation of model and code and can be used to instantiate and execute models at runtime. With version 3, we now offer the opportunity to specify executable UML diagrams in XModeler ML  using a specifically developed dialect of FMML x  called UML++. In this demonstration, we showcase how XModeler ML  v3 integrates multi-level and two-level modeling modes. We describe practical modeling scenarios where this integrated approach offers clear advantages and demonstrate how users can define, execute, and evolve executable models seamlessly within the tool.