Process Mining

Vorlesung
Process Mining bietet Verfahren, um automatisiert Prozessanalysen mit Hilfe von Ereignisdaten (EventLog-Daten) zu ermöglichen, mit dem Ziel, den tatsächlichen Ablauf kritischer Prozesse aufzudecken, sie auf ihre Stimmigkeit zu überprüfen und die Abläufe zu optimieren. Dies gelingt durch die Identifikation von Engpässen und Schwachstellen unter Einbeziehung von Rollen bzw. Ressourcen sowie Bearbeitungszeiten. Somit sorgt Process Mining für kontinuierliche Transparenz über umfangreiche Prozessverläufe. Process Mining findet auch in der wissenschaftlichen Forschung Anwendung.

Die Lernziele dieser Lehrveranstaltung sind:
(WAS):Sie können mittels Process Mining sogenannte EventLog-Daten analysieren, die über IT-Systeme im Rahmen von Geschäftsprozessen immer anfallen,
(WOMIT):indem Sie die drei Process Mining Verfahren Discovery, Conformance und Enhancement an auf diese Daten anwenden, Rückschlüsse über die zugrundeliegenden Prozesse ziehen und iterativ die EventLog-Daten wieder neu slicen, und erneut analysieren,
(WOZU): um Prozesse aller Art auf ihre Durchgängigkeit, Effizienz und Effektivität zu prüfen, Bottlenecks sowie Ressourcenprobleme identifizieren und damit dem prozessorientierten Geschäftsprozessmanagement sowie der Geschäftsprozessmodellierung und dem damit verbundenen Changemanagement zuzuarbeiten.

Die konkreten Lehrinhalte dieser Veranstaltung sind:
  • Einführung in Prozesse
  • (Geschäfts-)prozessmodellierung (BPM)
  • Grundlagen des Process Mining (PM)
    • Abgrenzung zu BPM und Data Mining
    • Graphen und Petri Netze
    • Workflow Netze
    • Kausale Netze
    • Prozessbäume
  • Verfahren des PM
    • Discovery
    • Conformance
    • Enhancement
  • Einführung in PM Software
    • Übungen
    • PM Analysen mit realen Businessdatensätzen