Name des Teilnehmers: Daniel Schuster
Beschreibung des IT-Forschungsprojekts: Process Mining zielt darauf ab, betriebliche Abläufe — von Produktions- bis hin zu Geschäftsprozessen — datengesteuert zu verbessern. Zu diesem Zweck umfasst Process Mining verschiedenste Methoden und Techniken zur systematischen Analyse von Ereignisdaten. Diese Daten werden bei der Ausführung von Prozessen erzeugt und in Informationssystemen von Unternehmen gespeichert. Process Discovery, eine Schlüsseldisziplin des Process Mining, umfasst Techniken zum (automatischen) Lernen eines Prozessmodells aus Ereignisdaten. Bestehende Algorithmen sind jedoch vollständig automatisiert und liefern aufgrund von Datenqualitätsproblemen und dem oft unvollständig erfassten Prozessverhalten in der Regel Modelle von geringer Qualität aus realen Ereignisdaten. Ferner sind die bestehenden Process Discovery Algorithmen vollständig automatisiert und funktionieren daher aus Sicht des Benutzers als Blackbox. Die automatisierte Filterung von Ereignisdaten ist wertvoll, um bessere Prozessmodelle zu erhalten. Gleichzeitig ist sie oft zu rigoros, d. h. es werden oft auch korrekte und nützliche Daten entfernt.
In vielen Fällen kann neben den Ereignisdaten auch weiteres Wissen über den betrachteten Prozess für Process Discovery genutzt werden. Das Projekt “Cortado: Ein Softwarewerkzeug für interaktives Process Discovery” befasst sich mit der Entwicklung eines Software-Werkzeugs, mit dem Benutzer interaktiv ein Prozessmodell aus Ereignisdaten erlernen können. Durch die Kombination von maschineller und menschlicher Intelligenz — hybride Intelligenz — zielt Cortado darauf ab, die Nachteile herkömmlicher, automatisierter Process Discovery Ansätze zu überwinden. Zu diesem Zweck sollen in diesem Projekt neue Ansätze des interaktiven Process Discovery entwickelt und in das Tool integriert werden. Zur praktischen Evaluierung der Forschungsergebnisse werden operative Prozesse des Industriepartners IAV mit dem Werkzeug Cortado analysiert.
Software Campus-Partner: Fraunhofer-Verbund IuK-Technologie & IAV GmbH
Umsetzungszeitraum: 01.02. 2022 – 31.01.2021
