PADS - Forschung
Business Process Management
Business Process Management ist die Disziplin, die Wissen aus der Informationstechnologie und Wissen aus den Managementwissenschaften kombiniert und auf operative Geschäftsprozesse anwendet. Es hat in den letzten Jahren aufgrund seines Potentials, die Produktivität signifikant zu erhöhen und Kosten zu sparen, beträchtliche Aufmerksamkeit erhalten. Darüber hinaus gibt es heute eine Fülle von BPM-Systemen. Diese Systeme sind generische Softwaresysteme, die durch explizite Prozessdesigns betrieben werden, um operative Geschäftsprozesse zu implementieren und zu verwalten.
Business Process Management kann als eine Erweiterung von Workflow Management gesehen werden. Workflow Management konzentriert sich hauptsächlich auf die Automatisierung von Geschäftsprozessen, während Business Process Management einen breiteren Anwendungsbereich hat: von der Prozessautomatisierung und Prozessanalyse über die Betriebsführung bis hin zur Arbeitsorganisation. Auf der einen Seite zielt Business Process Management darauf ab, die operativen Geschäftsprozesse zu verbessern, möglicherweise ohne den Einsatz neuer Technologien. Wenn beispielsweise ein Geschäftsprozess modelliert und mithilfe von Simulation analysiert wird, erhält das Management möglicherweise Ideen, wie die Kosten gesenkt und gleichzeitig das Serviceniveau verbessert werden kann. Auf der anderen Seite ist Business Process Management oft mit Software zur Verwaltung, Steuerung und Unterstützung von operativen Prozessen verbunden. Dies war der ursprüngliche Schwerpunkt von Workflow Management. Die traditionelle Workflow Management-Technologie zielte jedoch darauf ab, Geschäftsprozesse eher mechanistisch zu automatisieren, ohne viel Rücksicht auf menschliche Faktoren und Managementunterstützung zu nehmen.
Process Mining
In jüngster Zeit hat sich Process Mining als neue wissenschaftliche Disziplin an der Schnittstelle zwischen Prozessmodellen und Ereignisdaten etabliert. Auf der einen Seite sind herkömmliche Vorgehensweisen und Werkzeuge für Business Process Management und Workflow Management meist modellgetrieben, wobei Ereignisdaten nur wenig berücksichtigt werden. Auf der anderen Seite konzentrieren sich Data Mining , Business Intelligence und Machine Learning auf Daten ohne Berücksichtigung von durchgängigen Prozessmodellen. Process Mining zielt darauf ab, die Kluft zwischen Business Process Management und Workflow Management einerseits und Data Mining, Business Intelligence und Machine Learning andererseits zu überbrücken. Hier besteht die Herausforderung darin, Torrents von Ereignisdaten "Big Data" in wertvolle Erkenntnisse zur Prozessleistung und Compliance zu verwandeln. Glücklicherweise können Process-Mining-Ergebnisse verwendet werden, um Engpässe, Ineffizienzen, Abweichungen und Risiken zu identifizieren und zu verstehen.
Petri Nets and Other Models of Concurrency
Petrinetze sind die älteste und am besten untersuchte Prozessmodellierungssprache, die Parallelität erlaubt. Obwohl die grafische Notation intuitiv und einfach ist, sind Petrinetze ausführbar und viele Analysetechniken können verwendet werden, um sie zu analysieren.
Petrinetze haben eine starke theoretische Grundlage. Darüber hinaus existiert eine breite Palette an leistungsfähigen Analysetechniken und -werkzeugen. Petrinetze nehmen Nebenläufigkeit als Ausgangspunkt und nicht als nachträglicher Einfall. Offensichtlich hat dieses prägnante Modell Probleme, datenbezogene und zeitbezogene Aspekte zu erfassen. Daher wurden verschiedene Arten von High-Level-Petrinetzen vorgeschlagen. Farbige Petrinetze (CPNs) sind der am weitesten verbreitete Petrinetz-basierte Formalismus, der mit datenbezogenen und zeitbezogenen Aspekten umgehen kann. Token in einem CPN tragen einen Datenwert und haben einen Zeitstempel. Der Datenwert, häufig als Farbe bezeichnet, beschreibt die Eigenschaften des Objekts, das durch das Token modelliert wird. Der Zeitstempel gibt den frühesten Zeitpunkt an, zu dem das Token verbraucht werden kann. Übergänge können erzeugten Token eine Verzögerung zuweisen. So können Warte- und Servicezeiten modelliert werden. Ein CPN kann hierarchisch sein, das heißt Übergänge können in Unterprozesse zerlegt werden. Auf diese Weise können große Modelle strukturiert werden. CPN Tools ist ein Toolset zur Unterstützung der Modellierung und Analyse von CPNs cpntools.
Workflow Patterns and WFM Systems
Die Workflow Patterns Initiative ist eine gemeinsame Initiative der Technischen Universität Eindhoven und der Technischen Universität Queensland, die 1999 gestartet wurde. Ziel dieser Initiative ist es, eine konzeptionelle Grundlage für die Prozesstechnologie zu schaffen. Insbesondere bietet die Untersuchung eine gründliche Untersuchung der verschiedenen Perspektiven wie Kontrollfluss-, Daten-, Ressourcen- und Ausnahmebehandlung, die von einer Arbeitsablaufsprache oder einer Geschäftsprozessmodellierungssprache unterstützt werden müssen. Die Ergebnisse können verwendet werden, um die Eignung einer bestimmten Prozesssprache oder eines bestimmten Workflow-Systems für ein bestimmtes Projekt zu untersuchen, relative Stärken und Schwächen verschiedener Ansätze zur Prozessspezifikation zu bewerten, bestimmte Geschäftsanforderungen in einem bestimmten prozessbewussten Informationssystem zu implementieren und Grundlage für die Entwicklung von Sprache und Werkzeugen.
Die Website Workflow Patterns Initiative bietet detaillierte Beschreibungen von Mustern für die verschiedenen Perspektiven, die für prozessbewusste Informationssysteme relevant sind: Kontrollfluss-, Daten-, Ressourcen- und Ausnahmebehandlung. Darüber hinaus finden Sie detaillierte Auswertungen verschiedener Prozesssprachen, vorgeschlagener Standards für Web-Service-Kompositionen und Workflow-Systeme anhand dieser Muster.
Basierend auf einer gründlichen Analyse bestehender Workflow-Management-Systeme und Workflow-Sprachen haben wir die Workflow-Sprache YAWL (Yet Another Workflow Language) entwickelt. YAWL ist eine leistungsstarke Workflow-Sprache, die auf den Arbeitsablaufmustern und Petrinetzen basiert und von einer Open-Source-Umgebung unterstützt wird, die teilweise in Zusammenarbeit mit der Industrie entwickelt wurde.
Simulation
Simulation bietet einen flexiblen Ansatz zur Analyse von Geschäftsprozessen. Durch Simulationsexperimente können verschiedene Was-wenn-Fragen beantwortet und Redesign-Alternativen in Bezug auf Key-Performance-Indikatoren verglichen werden. In zunehmendem Maße müssen Simulationstechniken tatsächliche Ereignisdaten enthalten. Darüber hinaus wird es eine Verschiebung von der Offline-Analyse zur Entwurfszeit zur Online-Analyse zur Laufzeit geben. Daher ist die Verbindung zwischen Process Mining und Simulation offensichtlich.
Weitere Informationen zu modernen Simulationsformen und zu Fallstricken, die bei der Verwendung von Simulationen normalerweise auftreten, finden Sie hier Business Process Simulation Survival Guide
PADS/Celonis
PADS arbeitet eng mit Celonis (www.celonis.com), dem führenden Anbieter von Process Mining Software, zusammen und ist auch als Celonis Academic Center of Excellence anerkannt (siehe diese Seite).