Seminar Context-aware Predictive Process Analytics (CoPPA)

Thema

Die Überwachung und Analyse von Geschäftsprozessen gehört zum täglichen Geschäft vieler Unternehmen. Dabei steht die Sicherstellung der effizienten, effektiven und rechtskonformen Ausführung der Prozesse im Fokus. Bei der Analyse der Prozesse werden drei Strategien unterschieden: Die nachträgliche Analyse bereits abgelaufener Prozesse, die Beobachtung aktuell laufender Prozesse und die Vorhersage des Verhaltens zukünftig laufender Prozesse. Der Fokus des Forschungs- und Projektpraktikums PPM liegt auf letzterer Strategie. Basierend auf historischen Prozessabläufen werden Machine-Learning-Modelle trainiert, mit deren Hilfe abgeschätzt werden kann, wie ein aktuell ablaufender Prozess sich wahrscheinlich in naher Zukunft verhalten wird. PPM macht es auf diese Weise möglich, aktiv auf mögliche, wahrscheinlich in der Zukunft auftretende Ereignisse zur reagieren und den Prozess so bestmöglich zu steuern. So können z. B. ungewollte Ereignisse von vornherein verhindert werden. Die Vorhersagequalität ist für den Erfolg von PPM zentral. Es hat sich herausgestellt, dass die Vorhersagequalität steigt, wenn in das Training von ML-Prädiktoren sogenannte Kontextdaten mit einbezogen werden. Kontextdaten sind Prozessdaten, die über den schieren Ablauf von Aktivitäten hinausgehen (z. B. Rechnungssummen, Außentemperatur, bearbeitende Person etc.). Meist ist aufgrund der Beschaffenheit solcher Kontextdaten für ihre Nutzung im PPM ihre vorherige Clusterung notwendig. Die bestmögliche Vorhersagequalität lässt sich im PPM entsprechend durch „geschickte“ Einstellung der Parameter sowohl des jeweiligen Cluster- als auch des jeweiligen Vorhersagealgorithmus erreichen.

Inhalt des Seminars ist das Trainieren unterschiedlicher PPM-Algorithmen mit unterschiedlichen, konkreten Prozessdaten aus der industriellen Praxis. Es soll analysiert werden, mit welchen Clustering- und PPM-Parametereinstellungen Prozessvorhersagen am besten für unterschiedliche Prozessdaten vorgenommen werden können. Ihnen steht zur Analyse ein PPM-Prototyp zur Verfügung, der auf der Process Engine Camunda basiert, und in den unterschiedliche PPM-Algorithmen und Clusterverfahren implementiert sind.

Weitere Details zum Seminar erhalten Sie in der Infoveranstaltung (s. u.).

Leistungen

Die Leistung des Seminars ist in Form der oben beschriebenen Datenanalyse mit kontextsensitiven PPM-Methoden, deren Dokumentation und einer Abschlusspräsentation zu erbringen.

Voraussetzungen

Sie sollten über Grundkenntnisse (besser: fortgeschrittene Kenntnisse) im Bereich Business Process Management verfügen. Von Vorteil ist es (es ist aber keine Pflicht), wenn Sie bereits mindestens eine der drei Vorlesungen „Business Process Management“, „Workflow Management“ oder „Process Analytics“ besucht haben.

Organisation

Das Seminar ist für folgende Module anrechenbar:

• Pflichtseminar WI 1 (04WI2201)
• Pflichtseminar WI 2 (04WI2202)
• Seminar Process Science (04WI2209)
• Special Topics in Process Science (04WI2210)
• Special Topics in Information Systems (1-4) (04WI2017, 04WI2017-(2-4))

Anmeldung & Bewerbung

Am 20.03.2025, 13:00, wird es eine Online-Infoveranstaltung zum Seminar geben. Bitte schreiben Sie uns bis zum 19.03.2025, 24:00, eine kurze Mail an process-science@uni-koblenz.de, wenn Sie Interesse haben und an der Infoveranstaltung teilnehmen möchten. Sie erhalten dann am Morgen des 20.03. eine kurze Rückbestätigung mit den entsprechenden Einwahldaten. Nach der Infoveranstaltung können Sie sich dann entscheiden, ob Sie am Seminar teilnehmen möchten, und haben dann die Möglichkeit, sich bis Ende März verbindlich anzumelden.

Ein Kickoff-Treffen, und damit der Beginn des Praktikums, ist für Anfang des Sommersemesters geplant.