Business Process Management
We develop theories, models, methods and tools for the Busines Process Management (BPM) of the future. Our focus is on analytical applications of BPM like Business Process Monitoring and Business Process Mining.
- Business Processes for the development and delivery of services
- Methods and information systems for the design and analysis of business processes
- Methods and information systems for the execution of business processes and the monitoring of instances
Projects:
| In product service system networks manufacturers and service organizations collaborate for providing customers with individualized solutions. Cooperation Experience focuses on developing a methodology that allows to conceptualize these networks, with a special focus on the required coordination between the participating actors’ tasks. With this method and a supporting test environment, the collaboration between the actors is visualized and the impacts and requirements for inter-organizational information flows and document exchanges are explicated. For supporting the application of the method, reference contents are generated and integrated into the supporting prototypical tools. Within this project, the University of Muenster is responsible for the design and implementation of these software prototypes. |
| RISE_BPM networks world-leading research institutions and corporate innovators to develop new horizons for Business Process Management (BPM). BPM is a boundary-spanning discipline focused on division and re-integration of day-to-day work in organisations and on analysis of process data for organisational decision-making. Recent break-through innovations in Social Computing, Smart Devices, Real-Time Computing, and Big Data Technology create a strong impetus for propelling BPM into a pervasive corporate topic that enables design of entirely new products and services. |
Dieses Vorhaben dient der Vorbereitung eines Antrags zur Einzelprojektförderung. Es basiert auf wissenschaftlichen Vorarbeiten des Antragstellers und einer existierenden wissenschaftlichen Kooperation mit Forschern im brasilianischen Bundesstaat Santa Catarina. Das Projekt soll federführend durch das Institut für Wirtschaftsinformatik, European Research Center for Information Systems (ERCIS), an der Westfälischen Wilhelms-Universität Münster und die Universidade para…
Das vorausschauende Monitoring von Geschäftsprozessen ist eine der maßgeblichen Herausforderungen im Process Mining. Ein Anwendungsfeld stellt die Vorhersage von zukünftigen Prozessschritten dar, die es erlaubt mögliche Probleme frühzeitig zu erkennen. In der Regel enthält das Vorhersagemodell Informationen über die Prozessschritte. Diese sind jedoch in vielen Fällen ungenügend für eine verlässliche Vorhersage. Kontextinformationen über die Prozessinstanz haben sich in vielen Anwendungsg…
Während der Prozessausführung werden durch nahezu alle Anwendungssysteme für stattfindende Ereignisse Daten – so genannte Ereignislogdaten – erfasst. Ein Teilbereich des Process Mining, Predictive Business Process Monitoring, beschäftigt sich mit der Vorhersage zur Evolution von Prozessinstanzen basierend auf diesen historischen Eventlogdaten. Aufgrund der begrenzten prädiktiven Güte derartiger Verfahren, oftmals bedingt dadurch, dass Geschäftsprozess immer komplexer werden, findet bislang kaum ein E…
Das Projekt "Analyse von Positionsdaten zur Ermittlung von Durchlaufzeiten in der Fertigung(APED-F)" untersucht die Realisierbarkeit der Ermittlung von Durchlaufzeiten inklusive ihrer Bestandtei-le durch die Analyse von Positionsdaten aus einem Real-Time Indoor-Localization-System
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Participating Scientists:
Publications:
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Conformance checking: A state-of-the-art literature review
S-BPM ONE 2019 (Seville, Spain, 26. June 2019 - 28. June 2019)
In: Proceedings of the 11th International Conference on Subject-Oriented Business Process Management, S-BPM ONE 2019 2019
DOI: 10.1145/3329007.3329014
URL: https://dl.acm.org/citation.cfm?id=3329014 - , , , :
Comprehensible Predictive Models for Business Processes
In: Mis Quarterly 40 (2016), p. 1009-1034
ISSN: 0276-7783
URL: http://aisel.aisnet.org/cgi/viewcontent.cgi?article=3315&context=misq - , :
BAMN: a modeling method for business activity monitoring systems
In: Journal of Decision Systems 28 (2019), p. 185-223
ISSN: 1246-0125
DOI: 10.1080/12460125.2019.1631682 - , , :
Enterprise System Capabilities for Organizational Change in the BPM Life Cycle
Business Process Management Workshops (BPM 2020) (Sevilla, 13. September 2020 - 18. September 2020)
In: Adela del-Río-Ortega, Henrik Leopold and Flavia M. Santoro (ed.): Lecture Notes in Business Information Processing, Cham, Switzerland: 2020 - , , , , , :
Cause vs. effect in context-sensitive prediction of business process instances
In: Information Systems 95 (2020), p. 101635
ISSN: 0306-4379
DOI: 10.1016/j.is.2020.101635
URL: https://www.sciencedirect.com/science/article/abs/pii/S0306437920301046
Addition information
Institute of Information Systems
School of Business, Economics and Society