Semantic Benchmarking of Process Models - An Ontology-Based Approach

This article suggests an approach which allows the costly analysis of processes (e.g., in serviceoriented architectures) for benchmarking to be partially automated, so that the performance indicators, as well as qualitative differences between processes become apparent. The approach is based on using appropriate ontologies, which make the process models both syntactically and semantically comparable. In this article, we present a conceptual model for this new approach to process benchmarking, a framework, as well as a software prototype for analyzing and comparing individual process models. We provide an overview of our multi-method evaluation methodology and delineate the technical, conceptual, and economic evaluation perspectives with their respective outcomes. This analysis allowed us to determine whether our approach is generally suitable for generating novel and useful information on different process models that describe the same problem domain

Executive information systems and German asset management companies

The utilization of Information Technology in the present business environment is, surely one of the most important success factors. However, conventional Information Systems often do not sufficiently cover the extremely complex information needs of Executives. This essay deals with this problem. It presents the latest results as well as an internet compatible Prototype, on how to reduce the existing information deficit especially at German Asset Management Companies through Executive Information Systems

KPI Intelligence

Zur Steuerung großer Produktionsunternehmen muss das Management Alternativen bewerten, fundierte Entscheidungen herbeiführen und Maßnahmen zur Prozesssteuerung ergreifen. Jedoch macht die Komplexität der Ursache-Wirkbeziehungen zwischen den Kennzahlen, die zur Steuerung der interdependenten Geschäftsprozesse dienen, eine Abschätzung der Auswirkungen von Maßnahmen für den Menschen ohne Hilfsmittel nahezu unmöglich. Die vorliegende Dissertation liefert daher Ansätze für die Weiterentwicklung der klassischen kennzahlenbasierten Unternehmenssteuerung durch die Einbeziehung von Advanced Analytics Algorithmik für die Analyse von Prozessinterdependenzen. Damit begegnet sie der identifizierten Lücke einer unzureichenden Integration von Advanced Analytics in die praktische Prozesssteuerung. Die entwickelte Methode beinhaltet eine Vorgehensweise und Prozessmodelle für die quantitative Analyse der Interdependenzen. Zudem bietet sie Vorschläge für den komplementären und komparativen Einsatz fortgeschrittener Analysealgorithmik. Zur Beurteilung der Eignung der jeweiligen Lösung dienen Leitmerkmale, welche die Bedürfnisse von Anwendern repräsentieren. Die Analyseergebnisse sind schließlich auf ihren Beitrag zu den in der Dissertation erarbeiteten Anforderungen an die kennzahlenbasierte Unternehmenssteuerung zu prüfen. Die Entwicklung und Evaluierung der Methode erfolgt im Rahmen einer Fallstudie mit mehreren heterogenen Anwendungsfällen bei einem OEM der Automobilindustrie. Die Forschungsergebnisse tragen dazu bei, die Vielzahl digitaler Lösungen zur Visualisierung von Daten mit dem größer werdenden Angebot an fortgeschrittenen Analysemöglichkeiten zur Unterstützung kennzahlenbasierter Managementprozesse zusammenzuführen. Dem Grundgedanken der Kybernetik folgend, ermöglicht die Methode Fachanwendern die selbständige quantitative Analyse von Ursache-Wirkbeziehungen zwischen Kennzahlen innerhalb einzelner Prozesse sowie prozess- und hierarchieübergreifend. Die Interpretation der Ergebnisse dient sodann der Ergänzung von deren implizitem Wissen und folglich einer effektiveren und effizienteren Prozesssteuerung