Modulhandbuch (Module manual)

M.184.4395 Process Mining
(Process Mining)
Koordinator (coordinator): Dr. Christian Bartelheimer
Ansprechpartner (contact): Bernd Löhr (bernd.loehr[at]uni-paderborn.de)
Dr. Christian Bartelheimer (christian.bartelheimer[at]uni-paderborn.de)
Credits: 5 ECTS
Workload: 150 Std (h)
Semesterturnus (semester cycle): WS
Studiensemester (study semester): 1-4
Dauer in Semestern (duration in semesters): 1
Lehrveranstaltungen (courses):
Nummer / Name
(number / title)
Art
(type)
Kontaktzeit
(contact time)
Selbststudium
(self-study)
Status (P/WP)
(status)
Gruppengröße
(group size)
a) K.184.43951 / Process Mining Seminar 30 Std (h) 120 Std (h) P
Wahlmöglichkeiten innerhalb des Moduls (Options within the module):
Keine
Empfohlene Voraussetzungen (prerequisites):

​W1311 Methoden des Geschäftsprozessmanagements
W2319 ERCIS BPM Winter School

Inhalte (short description):

​Process Mining fokussiert die datengetriebene Analyse von Geschäftsprozessen, mit dem Ziel, tiefgreifende Einblicke in die Leistungsfähigkeit und Konformität von Unternehmensabläufen zu erhalten. Zu den drei Grundaktivitäten des Process Mining zählen Prozessdaten evidenzbasiert zu erheben (Discovery), die Konformität mit Standardprozessen zu prüfen (Conformance Checking) sowie Prozesse datenbasiert zu analysieren, zu steuern und zu verbessern (Enhancement). Der aktuelle Forschungsfokus geht über die bisherigen Anwendungsbereiche (Discovery, Conformance-Checking, Enhancement) hinaus und widmet sich präskriptiven Verfahren zur Voraussage des zukünftigen Prozessverlaufs sowie den zugehörigen Metriken wie Durchlaufzeit oder prozessspezifische Eigenschaften (Predictive & Action-oriented Process Mining). Es werden unter-schiedliche statistische Verfahren oder Machine-Learning-Ansätze (bspw. neuronale Netze) einge-setzt, um Vorhersagemodelle zu erzeugen.

Das Mastermodul ist ein anwendungsbezogenes Seminar, welches aus zwei Phasen besteht. In der ersten Phase des Moduls finden Vorlesungen statt, in welchen die Grundlagen sowie erweiterte Verfahren des Process Mining gelehrt werden. In er zweiten Phase des Moduls bearbeiten die Studierenden betriebliche Fragestellungen, indem Sie die erlernten Process-Mining-Fähigkeiten problemlösungsorientiert anwenden. Die Aufgabenstellung in der zweiten Phase des Seminars variiert bei jeder Ausrichtung und orientiert sich an einer realen Fragestellung in Unternehmen oder öffentlichen Institutionen.
Neben der Anwendung verschiedenen Datenanalyse-Techniken werden Projektmanagement-Methoden angewendet, um die Projekte effizient und effektiv umzusetzen. Zudem stellt die Präsentation der Ergebnisse vor den Projektpartnern einen integralen Bestandteil des Moduls dar.

Lernergebnisse (learning outcomes):
Fachkompetenz Wissen (professional expertise):
Studierende...

… verstehen die Eigenschaften, Voraussetzungen und Anwendungspotenziale für die datengetriebene Analyse von Geschäftsprozessen.
… besitzen fundierte Kenntnisse über grundlegende und erweiterte Process-Mining-Verfahren sowie deren Anwendbarkeit in verschiedenen Kontexten.

Fachkompetenz Fertigkeit (practical professional and academic skills):
Studierende...

… Problemlösungsorientierte Anwendung von Process Mining zur Beantwortung betrieblicher Fragestellungen.
… können datengetriebene Prozessanalysemethoden anwenden, um Geschäftsprozess zu analysieren, zu verbessern und zu steuern.
… können Verfahren der Datenakquise sowie für deren Aufbereitung in Form von Event Logs anwenden.
… wenden Process-Mining-Techniken wie Process Discovery, Conformance Checking und Enhancement an.
… wenden erweiterte Process-Mining-Techniken wie Predictive Process Mining und Action-oriented Process Mining an.
… interpretieren Analyseergebnisse und bereiten diese visuell auf.


Personale Kompetenz / Sozial (individual competences / social skills):
Studierende...

… können sich in Kleingruppen selbst organisieren, um betriebliche Fragestellungen zu bearbeiten.
… erlernen mit verschiedenen Stakeholder-Gruppen zu kommunizieren und deren Wünsche adäquat zu adressieren.
… können (Zwischen-)Ergebnisse kritisch reflektieren und Implikationen für das weitere Vorgehen im Projekt ableiten.
… können erzielte Ergebnisse vor verschiedenen Stakeholdern aus Wissenschaft und Praxis präsentieren.

Personale Kompetenz / Selbstständigkeit (individual competences / ability to perform autonomously):
Studierende...

… können komplexe Anwendungsprobleme lösungsorientiert bearbeiten und mithilfe von Process Mining nützliche Ergebnisse zur Beantwortung wichtiger betrieblicher Fragestellungen erzielen.

Prüfungsleistungen (examinations)
Art der Modulprüfung (type of modul examination): Modulabschlussprüfung
Art der Prüfung
(type of examination)
Umfang
(extent)
Gewichtung
(weighting)
a) Hausarbeit mit Präsentation 10 Seiten / 15 Minuten 65.00 %
b) Projektarbeit Wöchentliche Fortschrittsberichte 35.00 %
Studienleistung / qualifizierte Teilnahme (module participation requirements)
Nein
Voraussetzungen für die Teilnahme an Prüfungen (formal requirements for participating in examinations)
Keine
Voraussetzungen für die Vergabe von Credits (formal requirements for granting credit points)
Die Vergabe der Credits erfolgt, wenn die Modulnote mindestens „ausreichend“ ist
Gewichtung für Gesamtnote (calculation of overall grade)
Das Modul wird mit der Anzahl seiner Credits gewichtet (Faktor: 1)
Verwendung des Moduls in den Studiengängen (The module can be selected in the following degree programmes)
M.Sc. IBS, M.Sc. BWL, M.Sc. International Economics and Management, M.Sc. Management, M.Sc. Management Information Systems, M.Sc. Taxation, Accountingand Finance, M.Sc. Winfo, M.Sc. Wirtschaftspädagogik, M.Ed. Wirtschaftspädagogik
Umfang QT (participation requirements):
Lernmaterialien, Literaturangaben (learning material, literature):
Wil van der Aalst (2016): Process Mining: Data Science in Action. Springer.
van der Aalst, Wil MP, and Josep Carmona. Process mining handbook. Springer Nature, 2022.
Dumas, M., La Rosa, M., Mendling, J., & Reijers, H. A. (2018). Fundamentals of Business Process Management. Springer.

Weitere Literaturhinweise werden themenbezogen im Seminar bekanntgegeben.
Teilnehmerbegrenzung (participant limit):
Keine
Sonstige Hinweise (additional information):
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