Sowohl die Sicherung von Produktqualität, die Verbesserung der Wirtschaftlichkeit eines Unternehmens als auch flexibles Reagieren auf Marktveränderungen sind heutzutage wesentliche Faktoren für den wirtschaftlichen Erfolg eines Unternehmens. Um diesen erreichen und aufrechterhalten zu können, müssen unternehmerische Strukturen und Abläufe erfasst, überwacht und optimiert werden. Daher stehen Informationssysteme heute mehr denn je vor der Herausforderung immer mehr Informationen über Geschäftsprozesse in Unternehmen zu verarbeiten. Möglichkeiten für die Analyse und Überwachung dieser Informationen sind beispielweise Workflowmanagement- bzw. Geschäftsprozessmanagementsysteme. Process Mining ist in einer Vielzahl dieser Informationssysteme anwendbar. Diese Systeme geben in Form von aufgezeichneten Ereignisprotokollen - sog. event logs - sehr detaillierte Informationen über die ausgeführten Prozesse im Unternehmen wieder. Ziel ist somit diese Informationen aus dem Ereignisprotokoll in Form von bspw. Prozessmodellen (z.B. dargestellt in Petri-Netzen) automatisiert zu extrahieren. Folglich beinhaltet Process Mining eine Vielzahl von a-posteriori Analyseverfahren, die in der Lage sind entsprechende Informationen aus den ereignisbasierten Daten eines event logs zu gewinnen.
Ziel dieser Seminararbeit ist es, die Grundlagen des Process Mining genauer darzustellen. Dabei werden im zweiten Kapitel die Begriffe Geschäftsprozessmanagement und Workflowmanagement als Anwendungsfelder für Process Mining kurz erläutert. Das folgende Kapitel geht dann neben der Grundidee und den Zielen des Process Mining auf die Arten und das Kernprinzip ein. Das vierte Kapitel stellt schließlich den α-Algorithmus als ein grundlegendes und am weitesten verbreitetes Verfahren für Process Mining dar.
Inhaltsverzeichnis
Abbildungsverzeichnis
1. Einleitung
2. Geschäftsprozessorientierung und Workflowmanagement
2.1 Geschäftsprozessmanagement
2.2 Workflowmanagement
3. Grundlagen des Process Mining
3.1 Grundidee und Ziele des Process Mining
3.2 Arten von Process Mining
3.2.1 Discovery
3.2.2 Conformance
3.2.3 Extension
3.3 Kernprinzip des Process Mining
3.3.1 Mining der Prozessperspektive
3.3.2 Mining der Organisationsperspektive
4. Der a-Algorithmus als ein ausgewähltes Verfahren des Process Mining
4.1 Workflow log und Relationsvorschriften
4.2 Anwendung des α-Algorithmus
4.3 Grenzen des a -Algorithmus
5. Fazit
Literaturverzeichnis
Abbildungsverzeichnis
Abbildung 1: Überblick Process Mining
Abbildung 2: Mit workflow log übereinstimmendes Workflowmodell in Form eines Workflow-Netzes
Abbildung 3: Organisationsstruktur.
Abbildung 4: Soziogramm
Abbildung 5: Abgeleitetes Workflowmodell durch den a-Algorithmus.
Abbildung 6: x→ w y
Abbildung 7: AND-Split
Abbildung 8: y#z
Abbildung 9: AND-Join
Abbildung 10: x#y
1. Einleitung
Sowohl die Sicherung von Produktqualität, die Verbesserung der Wirtschaftlichkeit eines Unternehmens als auch flexibles Reagieren auf Marktveränderungen sind heutzutage wesentliche Faktoren für den wirtschaftlichen Erfolg eines Unternehmens.[1] Um diesen erreichen und aufrechterhalten zu können, müssen unternehmerische Strukturen und Abläufe erfasst, überwacht und optimiert werden. Daher stehen Informationssysteme heute mehr denn je vor der Herausforderung immer mehr Informationen über Geschäftsprozesse in Unternehmen zu verarbeiten.[2] Möglichkeiten für die Analyse und Überwachung dieser Informationen sind beispielweise Workflowmanagement- bzw. Geschäftsprozessmanagement-systeme.[3] Process Mining ist in einer Vielzahl dieser Informationssysteme anwendbar.[4] Diese Systeme geben in Form von aufgezeichneten Ereignisprotokollen - sog. event logs - sehr detaillierte Informationen über die ausgeführten Prozesse im Unternehmen wieder. Ziel ist somit diese Informationen aus dem Ereignisprotokoll in Form von bspw. Prozessmodellen (z.B. dargestellt in Petri-Netzen) automatisiert zu extrahieren.[5] Folglich beinhaltet Process Mining eine Vielzahl von a-posteriori Analyseverfahren, die in der Lage sind entsprechende Informationen aus den ereignisbasierten Daten eines event logs zu gewinnen.[6]
Ziel dieser Seminararbeit ist es, die Grundlagen des Process Mining genauer darzustellen. Dabei werden im zweiten Kapitel die Begriffe Geschäftsprozessmanagement und Workflowmanagement als Anwendungsfelder für Process Mining kurz erläutert. Das folgende Kapitel geht dann neben der Grundidee und den Zielen des Process Mining auf die Arten und das Kernprinzip ein. Das vierte Kapitel stellt schließlich den α-Algorithmus als ein grundlegendes und am weitesten verbreitetes Verfahren für Process Mining dar.
2. Geschäftsprozessorientierung und Workflowmanagement
2.1 Geschäftsprozessmanagement
Die optimale Gestaltung von Geschäftsprozessen wird heutzutage als notwendig angesehen, um Wettbewerbsfähigkeit und Weiterentwicklung im Unternehmen sicherstellen zu können.[7] Trotz der immer noch weit verbreiteten funktionsorientierten Gliederungsform in Unternehmen, wird versucht nicht mehr die Optimierung der Effizienz betrieblicher Einzelfunktionen in den Vordergrund zu stellen, sondern eher die funktionsübergreifende Gestaltung von Geschäftsprozessen. Da Geschäftsprozesse folglich als Wettbewerbsfaktoren gesehen werden können, müssen sie auch hohen Anforderungen gewachsen sein.[8] Neben der Beschleunigung interorganisationaler Prozesse bei gleichzeitiger Erhaltung hoher Qualitätsanforderungen, wird erwartet, dass Geschäftsprozesse insoweit gesteuert werden, dass sie schnellstmöglich an geänderte Geschäftsbedingungen angepasst werden können. Dazu sind Informationssysteme notwendig, die mit Hilfe von Prozessmodellen Geschäftsprozesse steuern und optimieren. Hierbei werden häufig Verfahren zur automatisierten Gewinnung von Prozessmodellen verwendet, die man als Process Mining bezeichnet.
Ein Geschäftsprozess – auch als business process bezeichnet – ist eine Menge von unternehmensspezifischen, logisch verbundenen und messbaren Aktivitäten, die in einem zeitlichen Zusammenhang stehen.[9] Er ist dadurch gekennzeichnet, dass er einen wesentlichen Beitrag zum Unternehmenserfolg leistet und einen direkten und messbaren Kundennutzen erbringt.
2.2 Workflowmanagement
Workflowmanagement wird auch als Vorgangsmanagement oder Vorgangssteuerung bezeichnet und taucht häufig im Rahmen der Organisationslehre im Zusammenhang mit der Ablauforganisation in Unternehmen auf.[10] Hierbei bezieht sich Workflowmanagement als Informations- und Kommunikationstechnologie auf die Steuerung weitgehend strukturierter arbeitsteilig ausgeführter Prozesse - insbesondere Geschäftsprozesse (-vorgänge, -abläufe)[11] - und Anwendungen.[12] Arbeitsteilige Prozesse und Anwendungen bedingen, dass Ergebnisse, die in einzelnen Teilanwendungen und -prozessen erzielt wurden, in darauf folgenden Bearbeitungsschritten verfügbar sind.[13] Hier setzt die vorrangige Aufgabe des Workflowmanagements an. Zum einen sollen die Abläufe zwischen Anwendungen und Prozessen einschließlich Fehlerbeseitigung systemgestützt kontrolliert werden, zum anderen soll der Datenfluss zwischen den einzelnen Anwendungen systemgestützt gesteuert werden. Ziel des Workflowmanagements ist es somit die Ablauforganisation eines Unternehmens computergestützt zu unterstützen bzw. zu erleichtern und zu vereinfachen.[14]
Gegenstand des Workflowmanagements ist ein „workflow“. Ein workflow ist ein Vorgang, in dem Dokumente, Informationen oder Aufgaben von mehreren Teilnehmern bearbeitet werden.[15] In Bezug auf einen Geschäftsprozess stellt ein workflow eine logische Verarbeitungseinheit innerhalb dieses Prozesses dar.[16] Es wird somit unterstellt, dass ein Prozess in seine einzelnen Prozessschritte zerlegt werden kann und der Prozess erfolgreich bewältigt wird, wenn alle Schritte durchlaufen wurden.[17] Somit bezieht ein workflow sich als eine teilautomatisiert oder vollautomatisiert ablaufende Gesamtheit von Prozessschritten auf Teile eines Geschäftsprozesses.[18] Die Workflow Management Coalition definiert einen Workflow „as a computerised facilitation or automation of a business process, in whole or part.“[19] Jeder workflow ist gekennzeichnet durch einen definierten Anfang, ein definiertes Ende und einen spezifizierten Ablauf, der in mehrere Abschnitte - sogenannte Subworkflows – unterteilt werden kann.[20] Ein workflow ist folglich immer fallbezogen, d.h. jeder Verarbeitungsschritt bezieht sich auf einen spezifischen Geschäftsfall, wie bspw. einen Kundenauftrag.[21] Damit dieser Fall erfolgreich bewältigt werden kann, wird er durch bestimmte Aktivitäten in einer bestimmten Reihenfolge abgearbeitet/bewältigt. Das Workflowmanagement verfolgt hier das Ziel den Ablauf des workflows so effizient und effektiv wie möglich zu gestalten. Um diesen zu beschreiben, zu steuern und dessen Ausführung zu kontrollieren ist ein Workflowmanagementsystem notwendig.[22]
Workflowmanagementsysteme dienen als Informationssysteme der Unterstützung des Workflowmanagements bei der Analyse und Verbesserung von Geschäftsprozessen, der anschließenden Umsetzung sowie der Implementierung der Vorgangssteuerung.[23]
Daten, die aus diesem Informationssystem gewonnen werden, sollen mit Hilfe des Process Mining extrahiert werden und genutzt werden, um bspw. Prozessmodelle (Workflowmodelle im Rahmen des Workflowmanagements) abzuleiten, die den Ablauf eines workflows bzw. eines Prozesses graphisch z.B. durch Petri-Netze darstellen und angeben, wann das Ausführen welcher Aktivität notwendig ist, damit das Ergebnis effektiv für den nachfolgenden workflow innerhalb eines Geschäftsprozesses genutzt werden kann.[24]
3. Grundlagen des Process Mining
3.1 Grundidee und Ziele des Process Mining
Heutzutage sammeln Unternehmen Informationen über Geschäftsereignisse (business events) im Unternehmen und speichern diese in ihrem Informationssystem in einer strukturierten Form ab.[25] Insbesondere Workflowmanagementsysteme, als prozessorientierte Informationssysteme neben z.B. Customer Relationship Management Systemen oder Supply Chain Management Systemen, protokollieren diese Ereignisse.[26] Hierbei werden typischerweise Beginn und Ende einzelner Aktivitäten aufgezeichnet, so dass dadurch ein Ablauf-/Ereignisprotokoll (event log) entsteht, durch das sich der gesamte Ablauf der einzelnen Aktivitäten nachvollziehen lässt. Event logs werden je nach Informationssystem auch als „audit trails“, „transaction log“, „history“ oder „process log“ bezeichnet.[27] Im Rahmen des Workflowmanagement werden solche Ereignisprotokolle als workflow log bezeichnet, so dass im Folgenden ein workflow log“ als eine spezifische Form des event log zu verstehen ist.[28]
[...]
[1] Vgl. o.V. (2008); van der Aalst (2005): 1.
[2] Vgl.Günther et al (2006):1.
[3] Vgl. Becker (2007): 6.
[4] Vgl. Günther et al (2006): 4f.
[5] Vgl. de Medeiros/Günther (2005): 1.
[6] Vgl. Günther et al (2006): 4f.
[7] Vgl. Dister/Fels/Hausotter (2000): 334.
[8] Vgl. Schimm (2001): 316f.
[9] Vgl. Dister/Fels/Hausotter (2000): 334, vgl. auch Heinrich/Heinzl/Roithmayr (2004): 282.
[10] Vgl. Groffmann/Rau/Stickel (1997): 782 – 784.
[11] Vgl. Jablonski (1995): 8.
[12] Vgl. Becker (2007): 6f.
[13] Vgl. Groffmann/Rau/Stickel (1997): 782 – 784.
[14] Vgl. Gierhake (2001): 57.
[15] Vgl. Saliminfard/Wright (1999): 665.
[16] Vgl. Jablonski (1995): 22.
[17] Vgl. Agrawal/Gunopulos/Leymann(1998): 1f.
[18] Vgl. Dister/Fels/Hausotter (2000): 334.
[19] Workflowmanagement Coalition (1995) zitiert nach Saliminfard/Wright (1999): 665.
[20] Vgl. Dister/Fels/Hausotter (2000): 334.
[21] Vgl. van der Aalst/Weijters (2001): 284.
[22] Vgl. Dister/Fels/Hausotter (2000): 334.
[23] Vgl. Groffmann/Rau/Stickel (1997):784.
[24] Vgl. van der Aalst/Weijters (2001): 284.
[25] Vgl. de Meideros et al (2007): 713.
[26] Vgl. van der Aalst/Weijters (2005): 4.
[27] Vgl. van der Aalst (2005): 198.
[28] Vgl. Herbst et al (2003): 237.
- Arbeit zitieren
- Julia Remberg (Autor:in), 2008, Grundlagen des Process Mining, München, GRIN Verlag, https://www.grin.com/document/120738
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