Management datengetriebener Prozessstrukturen

Unternehmen erreichen ihre Geschäftsziele zunehmend durch das systematische Management ihrer Geschäftsprozesse. Um komplexe Geschäftsziele zu realisieren, lassen sich diese Prozesse meist verknüpfen und so Prozessstrukturen aufbauen. Ein sehr komplexes Geschäftsziel ist beispielsweise die Entwicklung der Fahrzeugelektronik im Automobilbau. Hierbei müssen insbesondere die zahlreichen Abhängigkeiten zwischen elektronischen Systemen erfasst und in entsprechende Abhängigkeiten zwischen Entwicklungsprozessen umgesetzt werden. Das Ergebnis ist eine datengetriebene Prozessstruktur, die eine starke Beziehung zwischen der Struktur des Produkts und den auszuführenden Prozessen beschreibt. Sie enthält hunderte bis tausende Prozesse mit entsprechenden Abhängigkeiten. Die Erstellung und Koordination einer datengetriebenen Prozessstruktur ist sehr aufwändig und kann manuell kaum bewerkstelligt werden. Die vorliegende Arbeit stellt mit COREPRO (Configuration Based Release Processes) eine durchgängige IT-Lösung für die Unterstützung datengetriebener Prozessstrukturen vor. COREPRO erlaubt ihre formale Beschreibung und Ausführung basierend auf einem intuitiven Basismodell. Wir führen eine Modellierungsunterstützung ein, die die Modellierungsaufwände für datengetriebene Prozessstrukturen signifikant reduziert. Ferner erlaubt COREPRO die Adaption datengetriebener Prozessstrukturen auf einer hohen Abstraktionsebene, indem Änderungen einer Produktstruktur direkt auf Adaptionen der zugehörigen Prozessstruktur transformiert werden. Geeignete Konsistenzanalysen stellen sicher, dass bei der Adaption zur Laufzeit mögliche Ausnahmesituationen erkannt werden. Diese lassen sich in COREPRO durch verschiedene innovative Mechanismen behandeln. Sie erlauben dem Nutzer nicht nur flexible Eingriffe in den Ablauf einer Prozessstruktur, sondern zeigen ihm auch die Konsequenzen derartiger Eingriffe an. Die korrekte, verklemmungsfreie Ausführung der Prozessstruktur wird hierbei durchgehend garantiert

Entwicklung eines Verfahrens für Monitoring und Klassifikation von Business Process Event Streams im Kontext des Online Process Mining

Das stetige Wachstum von Datenmengen, besonders in Unternehmen, setzt die Neu- und Weiterentwicklung geeigneter datengetriebener Analysemethoden voraus, die die gesammelten Informationen in einen Kontext setzen und einen operativen Mehrwert für die Unternehmen erzeugen. Insbesondere die echtzeitnahe Analyse von Geschäftsprozessdaten, die in den Unternehmensinformationssystemen gespeichert werden, lassen sich mit Hilfe von Analysewerkzeugen, wie es das Process Mining zur Verfügung stellt, auswerten und generieren Einblicke in die Prozesse der Unternehmen. Für vertrauenswürdige Ergebnisse wird jedoch eine hohe Qualität der zu analysierenden Daten vorausgesetzt. Die vorliegende Arbeit befasst sich mit der Entwicklung eines Monitoring- und Klassifikationsverfahrens für Business Process Event-Streams zur Verwertung im Kontext des Online Process Mining. Zu den erarbeiteten Artefakten dieser Arbeit zählen ein auf den Bedarfen abzielender Anforderungskatalog, ein Konzept, das eine Streaming-Architektur, ein Klassifikationsmodell, eine rekonstruktionsbasierte Anomalieerkennung, einen Online Learning Workflow und Erklärungskomponenten umfasst sowie eine prototypische Umsetzung der Konzepte. Über technische Experimente auf Basis unterschiedlicher Datengrundlagen und optimierten Umgebungsparametern werden die Funktionsweise und Güte des erarbeiteten Monitoring- und Filterverfahrens überprüft. Durch die Einbettung des Event-Filters in eine Streaming-Architektur, die Kombination verschiedener Strukturen des maschinellen Lernens und der damit einhergehenden Generalisierungsfähigkeit des Modells sowie der Fähigkeit des Modells kontinuierlich zu Lernen gelingt es existierende Ansätze um Aspekte der echtzeitnahen Verarbeitung und dem Monitoring von Event-Streams zu erweitern und die Genauigkeit der Anomalieerkennung auf Event-Ebene zu verbessern. Durch Monitoring, Klassifikation und Filterung der eingehenden Event-Daten kann die Datenqualität für die Anwendung nachgelagerter Process Mining Aktivitäten erhöht werden

Flexible, datengetriebene Workflows für den Publikationsprozess in digitalen Bibliotheken

Ziel der Arbeit war die Entwicklung eines Workflow-Management-Systems, das Dokumente aus externen Datenquellen einbinden kann und die flexible Adaption von Prozessinstanzen ermöglicht. Den transaktionalen Zugriff auf externe Datenquellen ermöglicht der entwickelte tx+YAWL-Ansatz. Für den konsistenten Zugriff auf externe Datenquellen wird ein Mehrebenen-Transaktionsmodell verwendet. Die flexible, datengetriebene Anpassung von Prozessinstanzen ermöglicht der FlexY-Ansatz. Prozessbausteine werden zur Laufzeit für die flexible Konstruktion und Ausführung von Prozessbereichen verwendet

Enabling Multi-Perspective Business Process Compliance

A particular challenge for any enterprise is to ensure that its business processes conform with compliance rules, i.e., semantic constraints on the multiple perspectives of the business processes. Compliance rules stem, for example, from legal regulations, corporate best practices, domain-specific guidelines, and industrial standards. In general, compliance rules are multi-perspective, i.e., they not only restrict the process behavior (i.e. control flow), but may refer to other process perspectives (e.g. time, data, and resources) and the interactions (i.e. message exchanges) of a business process with other processes as well. The aim of this thesis is to improve the specification and verification of multi-perspective process compliance based on three contributions: 1. The extended Compliance Rule Graph (eCRG) language, which enables the visual modeling of multi-perspective compliance rules. Besides control flow, the latter may refer to the time, data, resource, and interaction perspectives of a business process. 2. A framework for multi-perspective monitoring of the compliance of running processes with a given set of eCRG compliance rules. 3. Techniques for verifying business process compliance with respect to the interaction perspective. In particular, we consider compliance verification for cross-organizational business processes, for which solely incomplete process knowledge is available. All contributions were thoroughly evaluated through proof-of-concept prototypes, case studies, empirical studies, and systematic comparisons with related works

CAE - PROCESS AND NETWORK : A methodology for continuous product validation process based on network of various digital simulation methods

CAE ProNet methodology is to develop CAE network considering interdependencies among digital validations. Utilizing CAE network and considering industrial requirements, an algorithm is applied to execute a product, vehicle development phase, and load case priority oriented CAE process. Major advantage of this research work is to improve quality of simulation results, reducing time-to-market and decreasing dependencies on hardware prototype

Entwicklung von prozessorientierten Informationssystemen für die industrielle Dienstleistungsbeschaffung

In der industriellen Dienstleistungsbeschaffung mangelt es an adäquaten domänenspezifischen Lösungsansätzen für die präzise Modellierung, qualitative und quantitative Analyse und Implementierung elektronischer Geschäftsprozesse in prozessorientierte Informationssysteme. In der vorliegenden Arbeit werden neue Lösungsansätze auf Basis von Methoden, Modellen und E-Business-Lösungen erarbeitet, um die Entwicklung und Gestaltung prozessorientierter Informationssysteme zu verbessern

Qualität der Arbeit, Beschäftigung und Beschäftigungsfähigkeit im Wechselspiel von Technologie, Organisation und Qualifikation - Querschnittsanalyse: Projektabschlussbericht

Das vom Bundesministerium für Arbeit und Soziales (BMAS) geförderte Forschungsprojekt QuaTOQ (Qualität der Arbeit, Beschäftigung und Beschäftigungsfähigkeit im Wechselspiel von Technologie, Organisation und Qualifikation) untersucht für acht verschiedene Branchen zukünftige Arbeitsformen und -inhalte vor dem Hintergrund einer weiterhin zunehmenden Technisierung, vor allem aber Digitalisierung. Die hier vorgelegte vertiefende Querschnittsanalyse baut auf diesen Branchenberichten auf und analysiert branchenspezifische und branchen­übergreifende Trends. Drei Querschnittsthemen werden aufgrund der empirischen Ergebnisse als besonders zukunftsweisend vertieft behandelt: psychische Belastungsmuster, künftiger Wandel von Berufs- und Kompetenzbilder und Plattformökonomie