Automatisierte Engpassbehebung in IT-Projekten durch Process Mining und KI-gestützte Workflow-Trigger

Abstract

Die vorliegende Bachelor-Thesis widmet sich der Untersuchung, wie durch Process Mining identifizierte Engpässe in IT-Projekten durch KI-gestützte Workflow automatisiert adressiert und optimiert werden können. Die Arbeit konzentriert sich auf IT Projektprozesse, die sich durch Ereignisdaten digital abbilden lassen. Engpässe werden dabei nicht als Ursachenbehauptung verstanden, sondern als beobachtbare Auffälligkeiten im Ablauf, die als beobachtbare Anzeichen oder Indikatoren, sogenannte Engpasssignale beschrieben und weiterverarbeitet werden. Als konzeptioneller Beitrag wird ein Framework entwickelt, das eine durchgängige Automatisierungskette von der Engpassanalyse bis zur automatisierten Behebung beschreibt. Die Bausteine dieser Kette verbinden Datengrundlage, Prozesssicht, Engpasssignale, Entscheidungslogik, Workflow-Trigger und Wirkungskontrolle. Zentrale Inhalte werden über standardisierte Artefakte festgehalten, sodass Inputs, Entscheidungen und Auslösungen nachvollziehbar dokumentiert und im Rahmen der Arbeit prüfbar gemacht werden. Ausgehend von einer literaturbasierten Analyse werden Anforderungen und Entwurfsprinzipien für das Integrations-Framework abgeleitet. Die Analyse relevanter Quellen entlang der Analyse, Entscheidung, Aktion und Wirkungskontrolle dient als Grundlage für die Formulierung dieser Anforderungen. Die Validierung des Frameworks, illustriert durch die Leitfälle Review-Aging und Reopen Rework, erfolgt durch einen Walkthrough zur internen Konsistenzprüfung. Dabei werden zeit Leitfälle als Illustrationen genutzt: Review-Aging und Reopen-Rework. Die Illustrationen dienen der internen Konsistenzprüfung und der Verständlichkeit der Artefaktlogik. Eine Implementierung in einer konkreten Systemlandschaft und einer empirischer Wirksamkeitsnachweis sind nicht Bestandteil der Arbeit. Die Arbeit schließt mit einer Diskussion der Voraussetzungen, Risiken und Grenzen sowie Empfehlungen für die zukünftige Forschung, wie eine empirische Evaluation und ein erweiterter Signal- und Maßnahmenkatalog.This bachelor’s thesis examines how bottlenecks identified through process mining in IT projects can be addressed through AI-supported workflow automation. The study focuses on IT project processes that can be represented through digital event data. Bottlenecks are not treated as proven causes, but as observable irregularities in process flow, especially delays and waiting times, which are conceptualized as measurable bottleneck signals. As its main contribution, the thesis develops a conceptual framework that describes an end-to-end automation chain from bottleneck analysis to automated intervention. The framework connects the data basis, process perspective, bottleneck signals, decision logic, workflow triggers, and impact control. Core elements are documented through standardized artifacts so that inputs, decisions, and triggered actions remain transparent and traceable. Based on a literature-driven analysis, requirements and design principles for this integration framework are derived. The reviewed sources are structured along the stages of analysis, decision, action, and impact control, forming the basis for the framework design. The framework is validated through a walkthrough that serves as an internal consistency check. Two illustrative cases are used: review-aging and reopen-rework. These cases are not intended as empirical proof, but as examples to demonstrate the logic and coherence of the framework and its artifacts. The thesis does not include implementation in a concrete system landscape and does not provide empirical evidence of effectiveness. It concludes with a discussion of prerequisites, risks, and limitations, as well as recommendations for future research, including empirical evaluation and an expanded catalog of signals and interventions