Process Science

Leiter der Forschungsgruppe Process Science

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Forschung

Schwerpunkt unserer Forschung bilden technologische Aspekte des Geschäftsprozessmanagements. Wir entwickeln Methoden, Algorithmen, Modelle und Tools, die Geschäftsprozesse vereinfachen und rationalisieren. Aktuelle Themen sind (Social) Process Mining, Predictive Process Monitoring, Business Rules Management, Business Process Modeling Recommender Systems, Business Process Compliance, (Quantum) Machine Learning in BPM und Ontology-based Process Engineering. Die entwickelten Artefakte haben stets das Ziel, den betrieblichen Alltag zu vereinfachen und zu rationalisieren, um damit einen Mehrwert sowohl für das Unternehmen und seine Kunden als auch für seine Mitarbeiter zu schaffen. Als methodische Grundlagen verwenden wir automatisierbare Verfahren aus den Bereichen algorithmische Graphentheorie, Computerlinguistik, Ontologien, formale Logik, (Quantum) Machine Learning und Software Engineering sowie zur Nutzenevaluation vorrangig quantitative empirische Analysemethoden (u. a. Eye Tracking). Neu entwickelte Methoden wenden wir in Kooperation mit Praxispartnern an, um ihre Dissemination in die Praxis sowie ihre praktische Anwendbarkeit und Nützlichkeit im Unternehmen sicherzustellen.

Prozessmodellierung

Process Mining

Software

Durch die Forschung der FG Process Science entstehen Programme und Tools, die im Folgenden zum öffentlichen Download zur Verfügung stehen.

[εm]

Often standard software is only partly suitable for performing modeling projects, while the development of individual software is very expensive. But with [εm] you have found the ideal tool for all types of modeling companies, because the modeling does not start with the development of the to be created models, but already when the modeling language itself is defined. In this way the modeling language can be adapted to any context. The models are adaptable to individual needs through configuration mechanisms, without having redundancies or inconsistencies. Therefore [εm] is a tool which you can completely adjust to fit your personal needs.

This software is aimed at both experienced developers as well as at beginners in the domain of modeling. Through the intuitive interaction it is possible to create and edit languages and models and finally to compare existing patterns.

Publikationen

Riehle, D. M., Höhenberger, S., Brunk, J., Delfmann, P., & Becker, J. (2017). [εm] — Process Analysis using a Meta Modeling Tool. In Proceedings of the Conceptual Modeling Demos (ER Demos 2017), Valencia, Spain, 334–337.

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RegPFA

Der Name RegPFA setzt sich zusammen aus "regularization" und "Probabilistic Finite Automaton". Der RegPFA ist ein Algorithmus, der aus Event-Logs ein probabilistisches Modell erstellt, welches zur Vorhersage des nächsten Event dient. Der Algorithmus wurde als Plugin für das ProM Framework umgesetzt.

Publikationen