Die Welt ist zunehmend durchdrungen von Software und Daten. Die Nutzung und Pflege dieser digitalen Artefakte setzen deren sprachliche Repräsentation voraus; andernfalls bleiben sie „Black Boxes“. Als solche bedrohen sie nicht nur die Errungenschaften der Aufklärung, sondern gefährden auch den Schutz von Investitionen in Software und Daten. Zwar kann eine sprachliche Repräsentation in Form gut dokumentierten Codes oder besser noch durch konzeptuelle Modelle helfen, jedoch reicht das oft nicht aus. Für eine effiziente und sichere Anpassung an neue Anforderungen – und damit für die langfristige Wettbewerbsfähigkeit von Unternehmen – sind Abstraktionen erforderlich, die zwischen zeitlich stabilen und veränderlichen Anforderungen unterscheiden.

Gängige Programmier- und Modellierungssprachen bieten jedoch nur begrenzte Möglichkeiten, solche Abstraktionen auszudrücken. Die am Lehrstuhl für Wirtschaftsinformatik und Unternehmensmodellierung in Zusammenarbeit mit der Aston University in Birmingham entwickelte Mehrebenen-Spracharchitektur bietet hier entscheidende Vorteile (siehe www.le4mm.org). Mehrebenenmodelle („Multi-Level Models“) ermöglichen nicht nur eine beliebige Anzahl von Klassifikationsebenen, sondern auch eine gemeinsame Repräsentation von Modellen und Code.

Die Abbildung bestehender digitaler Artefakte durch Mehrebenenmodelle kann deren Wiederverwendbarkeit und Anpassungsfähigkeit deutlich steigern. Die nachträgliche manuelle Erstellung solcher Mehrebenenmodelle ist jedoch oft mit erheblichem Aufwand verbunden und daher in vielen Fällen nicht praktikabel. Genau hier setzt das Projekt „AutoMLM“ an. Ziel des Projekts ist es, Verfahren zur (semi-)automatischen (Re-)Konstruktion statischer Mehrebenenmodelle aus bestehenden Repräsentationen (Code, Schemata, flache Modelle) zu erforschen und zu entwickeln. Auf dieser Grundlage soll eine Entscheidungsunterstützung bereitgestellt werden, die hilft, im Einzelfall die geeigneten Verfahren auszuwählen. Das Projekt wird von dem amerikanischen Unternehmen Oracle gefördert.