Process Mining
SICP/ Universität Paderborn
Kurzbeschreibung
Process Mining ist ein datengetriebener Ansatz zur Analyse und Optimierung von Geschäftsprozessen. Auf Basis digitaler Spuren aus Systemen wie ERP, CRM oder Workflow-Tools werden reale Prozessabläufe transparent gemacht und Engpässe, Abweichungen sowie Ineffizienzen identifiziert.
Im Gegensatz zu klassischen Prozessanalysen ermöglicht Process Mining eine End-to-End-Sicht auf tatsächliche Prozessausführungen. Unternehmen erhalten dadurch eine fundierte Grundlage, um Verbesserungspotenziale zu erkennen, Prozesse zu optimieren sowie Automatisierungs- und Standardisierungsmöglichkeiten gezielt zu nutzen.
Die Weiterbildung vermittelt einen praxisorientierten Einstieg in Process Mining. Sie verbindet Grundlagen des Geschäftsprozessmanagements mit zentralen Process-Mining-Techniken und zeigt auf, wie Unternehmen erste eigene Process-Mining-Projekte sinnvoll vorbereiten können. Durch die langjährige Expertise des Lehrstuhls in Dienstleistungs-, Auftragsforschungs- und Lehrprojekten im Bereich Geschäftsprozessmanagement und Process Mining kann die Weiterbildung auf die spezifische Situation des jeweiligen Unternehmens angepasst werden.
Im Gegensatz zu klassischen Prozessanalysen ermöglicht Process Mining eine End-to-End-Sicht auf tatsächliche Prozessausführungen. Unternehmen erhalten dadurch eine fundierte Grundlage, um Verbesserungspotenziale zu erkennen, Prozesse zu optimieren sowie Automatisierungs- und Standardisierungsmöglichkeiten gezielt zu nutzen.
Die Weiterbildung vermittelt einen praxisorientierten Einstieg in Process Mining. Sie verbindet Grundlagen des Geschäftsprozessmanagements mit zentralen Process-Mining-Techniken und zeigt auf, wie Unternehmen erste eigene Process-Mining-Projekte sinnvoll vorbereiten können. Durch die langjährige Expertise des Lehrstuhls in Dienstleistungs-, Auftragsforschungs- und Lehrprojekten im Bereich Geschäftsprozessmanagement und Process Mining kann die Weiterbildung auf die spezifische Situation des jeweiligen Unternehmens angepasst werden.
Nutzen
Die Teilnehmenden…
verstehen die Grundlagen des Process Mining im Rahmen des Geschäftsprozessmanagements und können zentrale Begriffe, Methoden und Einsatzbereiche einordnen.
erkennen Anwendungspotenziale des Process Mining in Unternehmen und können einschätzen, welche Prozesse und Fragestellungen sich für eine datengetriebene Analyse eignen.
planen ein erstes Process-Mining-Projekt im eigenen Unternehmen vor und berücksichtigen dabei grundlegende Anforderungen an Daten, Prozesse, Rollen und Projektziele.
Zielgruppe
Führungskräfte, Unternehmer/innen und Berater/innen, Geschäftsprozessmanager/innen. Insbesondere für Unternehmen, die ausgewählte Prozesse datengetrieben analysieren und verbessern wollen.
Inhalte
Block 1: Grundlagen von Geschäftsprozessen und Process Mining
- Geschäftsprozesse und ihre Weiterentwicklung im Business Process Management Lifecycle
- Analyse tatsächlicher Prozessabläufe durch Process Mining
- Benötigte Daten für Process Mining und die Rolle von Ereignisdaten
- Typische Fragestellungen des Process Mining
Block 2: Methoden des Process Mining und betriebliche Anwendungspotenziale
- Ziele von Discovery, Conformance Checking und Enhancement als zentrale Methoden des Process Mining
- Engpässe, Schleifen, Varianten und Abweichungen
- Analyseergebnisse interpretieren und priorisieren
- Anwendungspotenziale für Prozessverbesserung, Automatisierung und Monitoring
Block 3: Vorplanung eines ersten Process Mining-Projekts
- Prozesse für ein erstes Process-Mining-Projekt
- Rollen, Datenquellen und organisatorische Voraussetzungen
- Ziele, Nutzenpotenziale und Erfolgskennzahlen
- Typische Herausforderungen in Process-Mining-Projekten
- Best Practices für die Einführung
Process Mining
SICP/ Universität Paderborn
Auf Anfrage
| Anbieter: | SICP/ Universität Paderborn |
| Lernformat: | Veranstaltung |
| Dauer: | 3 Tage à 4 Stunden |
| Teilnehmeranzahl: | max. 20 |
Individuelle Anfrage
Bitte melden Sie sich an oder registrieren sich, um eine individuelle Anfrage erstellen zu können.
Einloggen Registrieren