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APPaM

Automated Process Planning and Mining

Automated Process Planning and Mining

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In Unternehmen wird die korrekte Ausführung von Geschäftsprozessen schon heute mithilfe von Process Mining Tools untersucht. Diese erarbeiten auf Grundlage von Ausführungslogs der IT-Systeme menschenlesbare Prozessmodelle, die den Ist-Zustand reflektieren. Für die Lesbarkeit dieser Modelle werden die echten Ausführungen vereinfacht und atomare Ereignisse zu generischen Aktivitäten zusammengefasst. Dies hat zur Folge, dass diese Prozessmodelle nicht mehr zur intelligenten Planung oder zur Automatisierung geeignet sind. Daneben existieren bereits Prognosemodelle, die zwar zukünftige Ereignisse vorhersagen, die Umwandlung in eine konkrete Handlungsempfehlung überbleibt jedoch nach wie vor den Mitarbeitern. Für eine effektive Unterstützung ist daher ein System von Nöten, das Geschäftsprozesse aus den Systemlogs automatisiert erkennt und diese direkt in kostenoptimale Handlungsempfehlungen umwandelt, um so die Mitarbeiter bei ihrer Planung zu unterstützen.

Ziel des Projektes ist es daher Methoden, Algorithmen und Prototypen zu entwickeln, die im Schnittpunkt der Forschungsbereiche Automated Planning und Process Mining platziert sind. Die Lösung soll ein automatisiertes Planen und Ausführung von Geschäftsprozessen ermöglichen.

Um dieses Ziel zu erreichen werden zunächst neue Algorithmen entwickelt, die auf der atomaren Ereignisebene von IT-Systemen arbeiten und dort Prozessmodelle erstellen. Diese Modelle sollen im Vergleich zu bekannten Prozessmodellen um Handlungsalternativen angereichert werden. Darauf aufbauend werden domänenspezifische Planungsprobleme definiert, die zeiteffizient und parallelisiert auf Grafikkarten optimiert werden können. In der nächsten Phase werden zuvor genannte Komponenten und bekannte Prozess-Vorhersagemodelle in eine integrierte Lösung überführt, die im Anschluss prototypisch implementiert wird. Die Einsetzbarkeit des Systems wird in mehreren Praxisprojekten aus unterschiedlichen Branchen auf die Probe gestellt.

Die Lösung wird vor allem bei zeitkritischen Geschäftsprozessen ihren Nutzen ausspielen können. Es ist der dynamische Charakter der Planung, der Anpassungen auch noch nach Start der einzelnen Prozessausführungen ermöglicht. Dadurch kann die Planung auch kurzfriste Änderungen oder besondere Ereignisse berücksichtigen. Beispielhaft sind hier die Produktionsplanung der Modeindustrie oder auch die Einsatzplanung von Rettungskräften zu nennen. Beide Bereiche erfordern eine dynamische und situative Prozessplanung und wurden deshalb als Testfelder für den Praxiseinsatz identifiziert.

Sponsors

BMBF - Federal Ministry of Education and Research

BMBF - Federal Ministry of Education and Research

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Publications about the project

Johannes Lahann; Peter Pfeiffer; Peter Fettke

In: Lecture Notes in Business Information Processing. International Conference on Process Mining (ICPM-2022), Process Mining Workshops, October 23-28, Bolzano, Italy, Springer, 2023.

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Peter Fettke; Alexander Michael Rombach

In: Giuseppe De Giacomo; Antonella Guzzo; Marco Montali; Lior Limonad; Fabiana Fournier; Tagatha Chakraborti (Hrsg.). Process Management in the AI Era 2022. International Workshop on Process Management in the AI era (PMAI-2022), located at 31st International Joint Conference on Artificial Intelligence and the 25th European Conference on Artificial Intelligence (IJCAI-ECAI 2022), July 23-29, Wien, Austria, CEUR, 12/2022.

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Marcel Köster; Julian Groß; Antonio Krüger

In: Parallel and Distributed Computing, Applications and Technologies. International Conference on Parallel and Distributed Computing, Applications and Technologies (PDCAT-2021), 22nd, December 17-19, Guangzhou, China, Springer, 2022.

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German Research Center for Artificial Intelligence
Deutsches Forschungszentrum für Künstliche Intelligenz