
Innovationsprojekte
Process Mining zur Analyse und Präskription industrieller Kernprozesse (BPM-I4.0)
Analyse von industriellen Prozessen
Process Mining ist eine Methode zum Erkennen, Analysieren und Verbessern von Geschäftsprozessen anhand von Daten. In bestimmten Branchen wie dem Online-Handel, ist der Ansatz bereits etabliert, aber noch nicht in industriellen Prozessen. Die Gründe: Die Prozesse weisen nur sehr selten große Datenmengen (Big Data) auf, die für Process-Mining-Verfahren vorausgesetzt werden, es fehlen die entsprechenden Unternehmensstrukturen und die Methoden, eine solche Technologie einzuführen.
Ziel des Projekts ‚BPM-I4.0‘ ist die ganzheitliche Entwicklung, Implementierung und Evaluation von Verfahren des Process Mining zur Analyse und präskriptiven Steuerung industrieller Kernprozesse. Dazu werden innovative Vorgehensweisen, Konzepte, Algorithmen und digitale Werkzeuge prototypisch im Produktentstehungs- und Auftragsabwicklungsprozess beteiligter Unternehmen gestaltet, implementiert, evaluiert, aufbereitet und generalisiert. Die erzielten Ergebnisse werden Unternehmen dazu befähigen, anhand der Analyse ihrer Prozessdaten die Qualität ihrer Kernprozesse deutlich zu verbessern sowie die Prozessausführung proaktiv zu steuern, um mittel- und langfristig ihre Wettbewerbsfähigkeit zu erhalten und auszubauen.
Fakten

Projekt: Process Mining zur Analyse und Präskription industrieller Kernprozesse (BPM-I4.0)
Projektlaufzeit: 01.04.2021 bis 30.06.2023
Projektvolumen: 1,74 Mio. Euro
Blogbeiträge
24.02.2023 | Reifegradmodell hilft beim Einsatz von Process Mining
01.06.2022 | Projekt BPM-I4.0 erreicht ersten Meilenstein
13.01.2022 | Process Mining Workshop im Rahmen des SICP-Symposiums
30.11.2021 | Herausforderung von Process Mining für Unternehmen
06.07.2021 | Mit Process Mining Prozesse analysieren und steuern
Publikationen
- Brock, Jonathan; Löhr, Bernd; Brennig, Katharina; Seger, Thilo; Bartelheimer, Christian; von Enzberg, Sebastian; Kühn, Arno; and Dumitrescu, Roman, "A process mining maturity model: Enabling organizations to assess and improve their process mining activities" (2023). ECIS 2023 Research Papers. 256.
- Stürmer, C.: Mit Business Process Mining die Prozessqualität optimieren. maschinenbau 3(3), 44–47 (Jun 2023).
- Brock, Jonathan; von Enzberg, Sebastian; Kühn, Arno; and Dumitrescu, Roman, “Process Mining Data Canvas: A method to identify data and process knowledge for data collection and preparation in process mining projects” (2023). 33rd CIRP Design Conference.
- B. Löhr, K. Brennig, C. Bartelheimer, D. Beverungen, O. Müller. Process Mining of Knowledge-Intensive Processes: An Action Design Research Study in Manufacturing. 2022.
- Feldmann. Praxishandbuch Robotic Process Automation (RPA). Nutzung von Process Mining in RPA-Projekten. 2022.