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BPM-I4.0 - Process Mining zur Analyse und Pr?skription industrieller Kernprozesse

?berblick

Heutzutage müssen Unternehmen und deren Prozesse immer schneller und flexibler angepasst werden. Durch die Methoden des Process Mining kann Transparenz und ein besseres Verst?ndnis über die Prozesse geschaffen werden. Process Mining macht es m?glich, Gesch?ftsprozesse anhand von Daten zu erkennen, analysieren und verbessern.

Bisher standen in der Process Mining Forschung prim?r strukturierte Prozesse im Fokus. Unstrukturierte und wissensintensive Prozesse wie die Produktentwicklung oder die Auftragsabwicklung im Anlagen- und Maschinenbau sind bisher nur wenig betrachtet worden. Viele Prozesse in der Einzel- und Kleinserienfertigung werden nicht h?ufig genug wiederholt und unterliegen kunden- und produktspezifischen Varianten, so dass die generierten Datenmengen vergleichsweise klein sind. Deshalb müssen zus?tzliche Daten in das Process Mining integriert sowie bei der Interpretation der Ergebnisse berücksichtigt werden.

 

Ziel des Projekts ?BPM-I4.0‘ ist die ganzheitliche Entwicklung, Implementierung und Evaluation von Verfahren des Process Mining zur Analyse und pr?skriptiven Steuerung industrieller Kernprozesse. Hierzu sollen Methoden und Werkzeuge für den Einsatz von Process Mining in der Industrie entwickelt werden. Diese Methoden bestehen aus innovativen Vorgehensweisen, Konzepten und Algorithmen, die prototypisch im Produktentstehungs- und Auftragsabwicklungsprozess beteiligter Unternehmen gestaltet, implementiert, evaluiert, aufbereitet und generalisiert werden sollen. Die erzielten Ergebnisse sollen die beteiligten Unternehmen dazu bef?higen, anhand der Analyse ihrer Prozessdaten die Qualit?t ihrer Kernprozesse deutlich zu verbessern sowie die Prozessausführung proaktiv zu steuern, um mittel- und langfristig ihre Wettbewerbsf?higkeit zu erhalten und auszubauen.

Key Facts

Laufzeit:
04/2021 - 06/2023
Gef?rdert durch:
MWIKE NRW
Website:
Homepage

Detailinformationen

Projektleitung

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Prof. Dr. Daniel Beverungen

Dekanat Wirtschaftswissenschaften

Zur Person
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Prof. Dr. Oliver Müller

Wirtschaftsinformatik, insb. Data Analytics

Zur Person

Projektmitglieder

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Dr. Christian Bartelheimer

Wirtschaftsinformatik, insb. Betriebliche Informationssysteme

Zur Person
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Katharina Brennig, M.Sc.

Wirtschaftsinformatik, insb. Data Analytics

Zur Person
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Bernd L?hr, M.Sc. (Winfo)

Wirtschaftsinformatik, insb. Betriebliche Informationssysteme

Zur Person

Kooperationspartner

GEA Westfalia Separator Group GmbH

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Weidmüller Interface GmbH & Co. KG

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Contact Software GmbH

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Kontakt

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Prof. Dr. Daniel Beverungen

Dekanat Wirtschaftswissenschaften

Professor - Prodekan - Prodekan für Prozesse und Kooperation

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+49 5251 60-5600 Q2.313

Prof. Dr. Oliver Müller

Wirtschaftsinformatik, insb. Data Analytics

Professor - Leiter

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Ausgew?hlte Publikationen

Text-Aware Predictive Process Monitoring of?Knowledge-Intensive Processes: Does Control Flow Matter?
K. Brennig, K. Benkert, B. L?hr, O. Müller, in: Business Process Management 360直播吧s, 2023.
A Process Mining Maturity Model: Enabling Organizations to Assess and Improve their Process Mining Activities
J. Brock, B. L?hr, K. Brennig, T. Seger, C. Bartelheimer, S. von Enzberg, A. Kühn, R. Dumitrescu, in: European Conference on Information Systems (ECIS), 2023.
Process Mining of Knowledge-Intensive Processes: An Action Design Research Study in Manufacturing
B. L?hr, K. Brennig, C. Bartelheimer, D. Beverungen, O. Müller, in: International Conference on Business Process Management, 2022.
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