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Artificial-Intelligence to Reveal Potentials for Semi-Process-Automation

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Artificial-Intelligence to Reveal Potentials for Semi-Process-Automation

Artificial-Intelligence to Reveal Potentials for Semi-Process-Automation

(Third Party Funds Single)

Project leader: Sven Weinzierl
Start date: 1. January 2019
End date: 31. December 2020
Acronym: AISA
Funding source: Bundesministerium für Bildung und Forschung (BMBF)

Abstract:

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 Einsatz in der Praxis statt. Vor diesem Hintergrund ist das wesentliche Ziel des Projektes AISA nächste Prozessschritte (Ereignisse) für laufende Prozessinstanzen mit Techniken des Deep Learning mit einer möglichst hohen Güte vorherzusagen, um die Etablierung solch einer Lösung bei DATEV zu erreichen. Durch eine vorgelagerte Anomalieerkennung und eine (Standard-)Ablauferkennug soll die Güte des Ergebnisses weiterhin verbessert werden. Zudem sollen über die üblicherweise genutzten Eventlogdaten (insb. Prozessinstanz Id, Ereignis und Zeitstempel) hinaus auch prozessbegleitende Kontextinformationen, welche die Prozessausführung charakterisieren, extrahiert und für die Vorhersage miteinbezogen werden. Solche Kontextinformation können z.B. Informationen aus prozessbegleitenden Belegen oder Informationen zum Anwendungssystem selbst sein.

Publications:

  • Weinzierl S., Revoredo K., Matzner M.:
    Predictive business process monitoring with context information from documents
    European Conference on Information Systems (Stockholm, 8. June 2019 - 14. June 2019)
    In: Proceedings of the 27th European Conference on Information Systems 2019
    URL: https://www.researchgate.net/publication/333245929_PREDICTIVE_BUSINESS_PROCESS_MONITORING_WITH_CONTEXT_INFORMATION_FROM_DOCUMENTS
  • Stierle M., Weinzierl S., Harl M., Matzner M.:
    A technique for determining relevance scores of process activities using graph-based neural networks
    In: Decision Support Systems 144 (2021), Article No.: 113511
    ISSN: 0167-9236
    DOI: 10.1016/j.dss.2021.113511
    URL: http://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S016792362100021X
  • Weinzierl S., Wolf V., Pauli T., Beverungen D., Matzner M.:
    Detecting temporal workarounds in business processes – A deep-learning-based method for analysing event log data
    In: Journal of Business Analytics 5 (2022), p. 76-100
    ISSN: 2573-234X
    DOI: 10.1080/2573234X.2021.1978337
    URL: https://www.tandfonline.com/doi/full/10.1080/2573234X.2021.1978337
  • Weinzierl S., Dunzer S., Tenschert J., Zilker S., Matzner M.:
    Predictive business process deviation monitoring
    European Conference on Information Systems (Marrakesch)
    In: Proceedings of the 29th European Conference on Information Systems 2021
  • Weinzierl S., Stierle M., Zilker S., Matzner M.:
    A next click recommender system for web-based service analytics with context-aware LSTMs
    Hawaii International Conference on System Sciences (Grand Wailea, Maui, Hawaii, 7. January 2020 - 10. January 2020)
    In: Proceedings of the 53rd Hawaii International Conference on System Sciences 2020
    DOI: 10.24251/HICSS.2020.190
    URL: http://hdl.handle.net/10125/63929
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