Forschung

Forschungsprinzipien#

Unser Ziel ist es, neue Techniken, Methoden und Werkzeuge im Bereich Process Mining zu entwickeln. Die enge Verzahnung der Process Mining Gruppe des Fraunhofer FIT mit dem Lehrstuhl für Prozess- und Datenwissenschaften der RWTH Aachen University ermöglicht einen einzigartigen Wissensaustausch mit der Spitzenforschung auf diesem Gebiet. Darüber hinaus ermöglicht die enge Zusammenarbeit unserer Gruppe mit der Industrie die Identifizierung von Problemen und entsprechenden Lösungen, die einen tatsächlichen Geschäftswert bieten.

Unser Forschungsportfolio durch die folgenden Leitprinzipien gekennzeichnet:

Wirtschaftliche / gesellschaftliche Bedeutung

Die von uns entwickelten Werkzeuge, Algorithmen, Methoden und Techniken sind von großem Wert für die Wirtschaft und / oder die Gesellschaft. Angetrieben von dem Ziel, die Kluft zwischen Wissenschaft und Wirtschaft / Gesellschaft zu überbrücken, ist die Anwendbarkeit der Schwerpunkt der von uns vorgeschlagenen Lösungen. Die entwickelten Techniken werden typischerweise auf realen Datensätzen angewandt und werden vorzugsweise in der Praxis eingesetzt.

Tool-Unterstützung

Wir bemühen uns, zu den entwickelten Algorithmen stets entsprechende Open-Source-Software bereitzustellen. Als solche ist die von uns geleistete Arbeit öffentlich verfügbar. Wir  inspirieren und unterstützten somit andere Forschungseinrichtungen und beschleunigen die Übernahme der Technologien durch Industriepartner.

Laufende Forschungsprojekte#

Automated Operational Process Improvement (AOPI)

Das Hauptziel des AOPI-Projekts ist die Entwicklung einer Technologie, die es ermöglicht, die automatisierte Prozessverbesserung datengesteuert zu unterstützen. Wir stellen uns ein interaktives Werkzeug vor, das mehrere Process-Mining-Disziplinen integriert, etwa Prozessentdeckung, Konformitätsprüfung und -verbesserung. Zum Beispiel kann der Benutzer durch das Hervorheben von Abweichungen des aktuell entdeckten Modus das Modell (möglicherweise manuell) ändern, um die Realität besser zu beschreiben.

Aktuelle Publikationen (Auswahl)#

A Framework for Explainable Concept Drift Detection in Process Mining
Jan Niklas Adams, Sebastiaan J. van Zelst, Lara Quack, Kathrin Hausmann, Wil M. P. van der Aalst, Thomas Rose
Business Process Management Conference 2021

Cortado  An Interactive Tool for Data-Driven Process Discovery and Modeling
Daniel Schuster, Sebastiaan J. van Zelst, Wil M.P. van der Aalst
Petri nets Conference 2021

Data-Driven Process Performance Measurement and Prediction: A Process-Tree-Based Approach
Sebastiaan J. van Zelst, Luis F.R.Santos, Wil M.P. van der Aalst
CaiSE Forum 2021