Willkommen zur Oktober-Ausgabe des Noreja News Round-Up, deiner Anlaufstelle für die wichtigsten Entwicklungen im Bereich Business Process Management (BPM). Diesen Monat bleiben wir am Ball und schauen uns die neuesten Forschungsergebnisse genauer an – mit einem besonderen Fokus auf spezifische Anwendungen von Process Mining. Von Umweltverträglichkeit bis hin zu industriellen Effizienzsteigerungen werfen wir einen Blick darauf, wie sich Process Mining entwickelt, um aktuelle Herausforderungen zu meistern und künftige Möglichkeiten zu nutzen.
In dieser Ausgabe schauen wir uns an, wie Process Mining genutzt wird, um Treibhausgasemissionen zu reduzieren, digitale Zwillinge zu erstellen und welche Auswirkungen das Ganze auf öffentliche Verwaltungen und das Gesundheitswesen hat. Lass uns loslegen.
Der erste Artikel, den wir diesen Monat hervorheben, ist eine frisch veröffentlichte Studie von Costache et al., die auf dem Process Mining for Sustainability Workshop (PM4S 2024) im Rahmen der International Conference on Process Mining (ICPM) präsentiert wurde. Der Titel der Studie lautet “Process Mining Guidelines for Greenhouse Gas Emission Management in Production Processes” und sie bietet ein detailliertes Framework, das Organisationen dabei hilft, Process Mining zur Steuerung von Treibhausgasemissionen in Produktionsprozessen einzusetzen.
Die Autoren präsentieren die Process Mining Guidelines for GHG Management (PMG3), die darauf abzielen, eine wichtige Lücke zu schließen: die Integration von Nachhaltigkeitsmetriken in die Steuerung von Produktionsprozessen. Angesichts steigender regulatorischer Anforderungen, wie z. B. der Corporate Sustainability Reporting Directive (CSRD) der EU, die ab 2024 in Kraft tritt, sind diese Richtlinien zeitgemäß und dringend benötigt. Die CSRD verpflichtet große EU-Unternehmen dazu, Nachhaltigkeitsmetriken, inklusive der Emissionen über die gesamte Lieferkette hinweg, offenzulegen. PMG3 bietet Unternehmen daher ein wichtiges Werkzeug, um diese Anforderungen zu erfüllen, indem es Geschäfts- und Datenbedürfnisse definiert, Ineffizienzen analysiert und Empfehlungen zur Verbesserung sowohl des Nachhaltigkeitsreportings als auch der allgemeinen Leistung gibt.
PMG3 wurde in der Praxis mit realen Daten aus der Konsumgüterindustrie demonstriert und zeigte vielversprechende Ergebnisse in Bezug auf Benutzerfreundlichkeit, Akzeptanz und sein Potenzial für den Einsatz in der Industrie. Die Richtlinien helfen Unternehmen nicht nur, direkte (Scope 1) und indirekte (Scope 2 und Scope 3) Emissionen zu verfolgen, sondern verbessern auch die Transparenz der Abläufe und fördern damit einen nachhaltigeren Ansatz im Business Process Management.
Da Unternehmen weltweit mit der doppelten Herausforderung von Betriebseffizienz und Umweltverantwortung konfrontiert sind, sind Frameworks wie PMG3 von entscheidender Bedeutung. Die Bedeutung von Umweltverträglichkeit kann nicht genug betont werden, und die Integration von Process Mining in Nachhaltigkeitsbemühungen ist ein innovativer Schritt in Richtung einer verantwortungsvolleren Zukunft.
Eine weitere interessante Veröffentlichung stammt von Francesco Vitale und seinen Kollegen, die am Einsatz von Process Mining zur Entwicklung digitaler Zwillinge von industriellen cyber-physischen Systemen arbeiten. Veröffentlicht in den IEEE Transactions on Industrial Informatics untersucht ihr Paper die Schnittstelle von Process Mining und digitalen Zwillingen für industrielle Anwendungen – ein Thema, das in BPM-Kreisen zunehmend an Bedeutung gewinnt, da Unternehmen verstärkt in Industrie 4.0-Initiativen investieren.
Vitale et al. stellen ein neues Framework vor, das Process Mining nutzt, um Modelle basierend auf historischen Daten zu erstellen und diese Modelle für die Echtzeit-Anomalieerkennung und für Was-wäre-wenn-Simulationen einzusetzen. Das Framework arbeitet in zwei Hauptphasen: einer Offline-Phase, die das geeignetste Prozessmodell für normale Systemdynamiken identifiziert, und einer Online-Phase für die Echtzeitüberwachung und Anomalieerkennung. Ein Proof-of-Concept wurde erfolgreich an einem Wasserversorgungssystem angewendet, was die Vorteile von Process Mining für die Anomalieerkennung und die Verbesserung der Systemleistung verdeutlichte.
Wir sprechen schon länger über die Rolle von Process Mining bei der Entwicklung digitaler Zwillinge, und es ist ermutigend zu sehen, dass auch andere dieses Konzept weiter vorantreiben. Indem datenbasierte Methoden mit prozessorientierten Modellen verbunden werden, bietet diese Forschung praktische Einblicke, wie Process Mining dazu beitragen kann, robustere und reaktionsfähigere digitale Zwillinge zu schaffen, die Effizienz und Zuverlässigkeit steigern.
Die möglichen Anwendungsbereiche für diesen Ansatz gehen weit über industrielle cyber-physische Systeme hinaus – von Smart Cities bis hin zu komplexen Logistiknetzwerken, bei denen eine genaue Simulation und Anpassungsfähigkeit in Echtzeit von entscheidender Bedeutung sind. Durch die Überbrückung von Datenqualitätslücken und die Verbindung von realen Dynamiken mit umsetzbaren Erkenntnissen können digitale Zwillinge, die mit Process Mining betrieben werden, ein vielversprechender Schritt zur Verbesserung der betrieblichen Effizienz und Widerstandsfähigkeit sein.
Nun wenden wir uns dem Gesundheitssektor zu, wo Process Mining zur Analyse von mHealth-Daten (mobile Health) eingesetzt wird. Ein aktueller Perspektivartikel von Michael Winter et al., veröffentlicht in npj Digital Medicine, zeigt auf, wie Process Mining genutzt werden kann, um mHealth-Daten für klinische Erkenntnisse zu analysieren. Die Studie betont den Wert der Analyse zeitlicher Prozessmuster innerhalb von Gesundheitsdaten, um datengesteuerte Techniken wie maschinelles Lernen zu ergänzen.
Die Autoren nutzten Daten aus dem TrackYourTinnitus Projekt, einer langfristigen mHealth Initiative, die sich auf Patienten mit Tinnitus konzentriert. Process Mining ermöglichte es ihnen, die zeitliche Dynamik der Symptome durch visuelle Prozesskarten hervorzuheben und so tiefere Einblicke in die Patientenreisen zu gewinnen und die Variabilität von Gesundheitszuständen besser zu verstehen. Die Studie argumentiert, dass Process Mining im Gegensatz zu traditionellen klinischen Studien, die oft die interindividuelle Variabilität nicht erfassen, einen flexiblen Ansatz bietet, der verborgene Muster und individuelle Veränderungen in Gesundheitsdaten aufdecken kann.
Da digitale Gesundheit zunehmend an Bedeutung gewinnt, sind die möglichen Anwendungen von Process Mining in diesem Bereich enorm. Zukünftige Forschungen könnten sich darauf konzentrieren, Process Mining-Techniken mit maschinellem Lernen zu integrieren, um die prädiktive Modellierung weiter zu verbessern und personalisierte Behandlungswege und -ergebnisse zu optimieren. Dieser Ansatz könnte auch zu besser informierten öffentlichen Gesundheitsstrategien führen, da das Verständnis zeitlicher Muster auf individueller Ebene breitere Trends offenlegen könnte, die für die Bevölkerungsgesundheit relevant sind.
Ein neuer Artikel beleuchtet, wie die Digitalisierung einer öffentlichen Universität in Italien – durch einen Business Process Management (BPM) Ansatz – die Leistung erheblich verbessern kann, selbst innerhalb einer starren Bürokratiestruktur. In einer Fallstudie an einer italienischen öffentlichen Universität haben Salvatore Ammarito und seine Kollegen BPMN2.0 Notation verwendet, um interne Prozesse neu zu gestalten und zu optimieren. Sie verglichen den “AS-IS”-Zustand (vor der Veränderung) mit dem “TO-BE”-Zustand (nach der Veränderung) und zeigten erhebliche Qualitätsverbesserungen in Effizienz und Effektivität. Der Einsatz von BPM-Lifecycle-Frameworks bot eine systematische Methode zur Verwaltung organisatorischer Veränderungen, sowohl technischer als auch kultureller Natur.
Die Implikationen sind beachtlich: Der Erfolg von BPM in diesem Kontext zeigt, dass selbst traditionell bürokratische Bereiche wie der öffentliche Bildungssektor von einem strukturierten Ansatz zur digitalen Transformation erheblich profitieren können. Dies deutet auf ein neues Modell für Universitäten und öffentliche Institutionen hin, die durch digitale Mittel ihre betriebliche Effizienz und Servicequalität verbessern wollen. Die Studie legt auch nahe, dass die Einführung von BPM als Leitfaden für Organisationen dienen kann, um fundierte technische und strategische Entscheidungen zu treffen und damit die Trägheit im Zusammenhang mit Veränderungen zu reduzieren.
Diese Arbeit trägt zu einer wachsenden Literatur zur digitalen Transformation im öffentlichen Sektor bei und unterstreicht die Vielseitigkeit und den Wert von BPM jenseits von privatwirtschaftlichen Unternehmen. Durch den Fokus auf den Hochschulbereich bietet sie Entscheidungsträgern und Administratoren in ähnlichen Kontexten, die sich mit der Komplexität der Digitalisierung auseinandersetzen, nicht nur eine Strategie, sondern auch Beweise für greifbare Ergebnisse.
Mit der International Conference on Process Mining (ICPM), die diesen Monat stattfindet, ist es keine Überraschung, dass der Fokus dieser Ausgabe stark auf der akademischen Forschung liegt. Die vielfältigen Anwendungen von Process Mining – von Nachhaltigkeitsinitiativen über die Erstellung digitaler Zwillinge bis hin zur Effizienzsteigerung im Gesundheitswesen und in der Verwaltung – spiegeln das breite Potenzial dieser Technologie wider, einige der drängendsten Probleme der heutigen Industrie zu lösen.
Wir hoffen, dass dir das Round-Up dieses Monats wertvolle Einblicke in die laufenden Innovationen im BPM gegeben hat. Wenn du Interesse daran hast, eines dieser Themen weiter zu erforschen oder eine Demo unserer eigenen BPM-Lösungen zu erhalten, melde dich gerne bei uns.
Während wir weiterhin das wachsende Potenzial von Process Mining erkunden, sollten wir über die breiteren Auswirkungen der Anwendung dieser Techniken in verschiedenen Bereichen nachdenken. Von der öffentlichen Gesundheit bis hin zur Effizienzsteigerung in Regierungsbehörden hat die Fähigkeit, verborgene Dynamiken aufzudecken und Entscheidungen zu verbessern, das Potenzial, unsere Lebens- und Arbeitsweise nachhaltig zu verändern. Wie könnte deine Organisation von den neuesten Fortschritten im BPM profitieren?
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