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Forschungs­bereiche


Domänen­spezifische Anwendungen von Process Mining

Die Idee des Process Mining besteht in der Nutzung der in vielen IT-Systemen automatisch gesammelten Prozesslogdaten für das Geschäftsprozess­management. Es bringt prozess­orientiertes Geschäftsprozess­management und Geschäftsprozess­modellierung mit Methoden der Datenanalyse, des Data Mining und das Machine Learning in Zusammenhang. Teil­bereiche des Process Minings sind Process Discovery, Conformance Checking und Process Enhancement. Es kann beispielsweise zur Prozessoptimierung, Prozesserkennung für die Automatisierung, Konformitäts­prüfung, oder Prozessre­organisation verwendet werden.

Die Forschungen der Juniorprofessur verbinden generische Methoden des Process Mining mit domänen­spezifischem Wissen und Anwendungs­möglichkeiten, um Wert für die Anwender zu schaffen. Relevante Anwendungs­domänen sind beispielsweise Unternehmens­bereiche wie die Beschaffung, Branchen wie die Medizintechnik oder ungewöhnliche Domänen wie die Rettungs­robotik.


Datengetriebene Prozessassistenzsysteme

Führungs­kräfte und andere Prozess­verantwortliche in Unternehmen müssen häufig zahlreiche parallel ablaufende Aktivitäten ausführen, überwachen und koordinieren. Dies wird häufig durch einen Mangel an Informationen zu den einzelnen Prozessinstanzen erschwert. Datengetriebene Prozessassistenzsysteme können hierbei Abhilfe schaffen. Sie setzen vortrainierte Modelle des Maschinellen Lernens und Methoden der Prozessanalyse ein, um Aktivitäten zu erkennen, ausgeführte Prozesse zu dokumentieren, die Einhaltung von Vorschriften zu überprüfen und Empfehlungen zur optimalen Prozessausführung generieren. Auch zur (Teil-)Automatisierung der Prozesse ist so möglich.

Die Arbeiten der Juniorprofessur in diesem Bereich fokussieren sich auf datengetriebene Prozessassistenzsysteme für spezifische Domänen, wie etwa die Rettungs­robotik.


Machine Learning für die Prozessvorhersage

Als Anwendung von Predictive Analytics im Geschäftsprozess­management nutzt die Prozessvorhersage Daten zu früheren Prozessinstanzen, um Vorhersagen über das Verhalten einer laufenden Instanz zu treffen. Dabei können auf der Grundlage verschiedener Daten etwa der reguläre Ausgang des Prozesses, die nächste auszuführende Aktivität oder Attribute wie etwa die Zeit bis zum Prozess­abschluss vorhergesagt werden. Zu diesem Zwecke werden verschiedene Techniken des Maschinellen Lernens eingesetzt, wobei insbesondere das Deep Learning hier eine zentrale Rolle spielt.


Process Analytics für die Prozessautomatisierung

Process-Analytics-Methoden können in mehrerer Hinsicht zur verstärkten Prozessautomatisierung beitragen. Beispielsweise lassen sie sich verwenden, um Standard­prozesse innerhalb eines Unternehmens oder zwischen verschiedenen Unternehmen zu identifizieren, welche als Grundlage einer Automatisierung dienen können. Auch können sie genutzt werden, um das Automatisierungs­potential von Prozessschritten zu quantifizieren.  Sind Prozesse automatisiert, können sie die Instanzen herausfiltern, die Abweichungen vom Standard darstellen und dadurch manuell behandelt werden sollten.

Die Arbeiten der Juniorprofessur beschäftigen sich in diesem Bereich verstärkt mit der Identifizierung von Standard­prozessen in verschiedenen Kontexten und Domänen.