Vergleich und Evaluation von Process Mining Software

Inhaltsverzeichnis

• 1. Einleitung
• 1.1. Motivation
• 1.2. Zielsetzung
• 1.3. Vorgehen
• 1.3.1. Literaturrecherche
• 1.3.1.1. Vorgehen bei der Literaturrecherche
• 1.3.1.2. Durchführung der Literaturrecherche
• 1.3.2. Werkzeugrecherche
• 1.3.2.1. Vorgehen bei der Werkzeugrecherche
• 1.3.2.2. Durchführung der Werkzeugrecherche
• 2. Grundlagen und Begriffe
• 2.1. Herleitung
• 2.2. Durchführung
• 2.3. Perspektiven
• 3. Werkzeuge
• 3.1. Übersicht über alle Process-Mining-Werkzeuge
• 3.2. Auswahl der Werkzeuge
• 3.2.1. Anforderungen an Process-Mining
• 3.2.2 Kriterien für die Auswahl der Werkzeuge
• 3.2.3. Überblick über die ausgewählten Werkzeuge
• 4. Entwicklung der Fragebögen
• 5. Testdaten
• 5.1. Testdatenrecherche
• 5.1.1. Vorgehen bei der Testdatenrecherche
• 5.1.2. Durchführung der Testdatenrecherche
• 5.1.3. Kriterien für die Auswahl der Testdaten
• 5.2. Auswahl der Testdaten
• 5.3. Aufbereitung der Testdaten
• 6. Evaluation der ausgewählten Werkzeuge
• 6.1. Test und Vergleich der Werkzeuge anhand der allgemeinen Anforderungen an Software
• 6.1.1 Test anhand der funktionalen Anforderungen
• 6.1.2 Test anhand der nichtfunktionalen Anforderungen
• 6.1.3 Vergleich der Auswertungen anhand der allgemeinen Anforderungen an die Software
• 6.1.3.1 Celonis
• 6.1.3.2 Disco
• 6.1.3.3 Minit
• 6.1.3.4 myInvenio
• 6.1.3.5 ProM 6.8
• 6.1.3.6 TimelinePI
• 6.2. Besondere Funktionen der ausgewählten Werkzeuge
• 6.2.1 Celonis
• 6.2.2 Disco
• 6.2.3 Minit
• 6.2.4 myInvenio
• 6.2.5 ProM 6.8
• 6.2.6 TimelinePI
• 6.3. Test der Werkzeuge anhand der Testdaten
• 6.3.1 ITIL-Incident-, Change- und Interaction-Management bei Rabobank
• 6.3.1.1 Identifikation von Cases im Anwendungsfall
• 6.3.1.2 Aufgaben im Social Mining
• 6.3.1.3 Bottleneck-Analyse
• 6.3.1.4 Manipulation des Event-Logs
• 6.3.2 Prozess zur Verarbeitung von Strafen für Verkehrssünder
• 6.3.2.1 Identifikation von Cases im Anwendungsfall
• 6.3.2.2 Aufgaben im Social Mining
• 6.3.2.3 Bottleneck-Analyse
• 6.3.3 Abrechnungsprozess in einem Krankenhaus
• 6.3.3.1 Identifikation von Cases im Prozessmodell im Anwendungsfall
• 6.3.3.2 Aufgaben im Social Mining
• 6.3.3.3 Bottleneck-Analyse
• 6.3.4 Verarbeitungsprozess von Requests in der Softwareentwicklung nach CAiSE-Standard
• 6.3.4.1 Identifikation von Cases im Prozessmodell
• 6.3.4.2 Aufgaben im Social Mining
• 6.3.4.3 Bottleneck-Analyse
• 6.4. Vergleich der Auswertungen der Werkzeuge anhand der Testdaten
• 6.4.1 Identifikation von Cases im Prozessmodell
• 6.4.1.1 Celonis
• 6.4.1.2 Disco
• 6.4.1.3 Minit
• 6.4.1.4 myInvenio
• 6.4.1.5 ProM 6.8
• 6.4.1.6 TimelinePI
• 6.4.1.7 Fazit
• 6.4.2 Aufgaben im Social Mining
• 6.4.2.1 Celonis
• 6.4.2.2 Disco
• 6.4.2.3 Minit
• 6.4.2.4 myInvenio
• 6.4.2.5 ProM 6.8
• 6.4.2.6 TimelinePI
• 6.4.2.7 Fazit
• 6.4.3 Bottleneck-Analyse
• 6.4.3.1 Celonis
• 6.4.3.2 Disco
• 6.4.3.3 Minit
• 6.4.3.4 myInvenio
• 6.4.3.5 ProM 6.8
• 6.4.3.6 TimelinePI
• 6.4.3.7 Fazit
• 6.4.4 Manipulation des Event-Logs
• 6.4.4.1 Celonis
• 6.4.4.2 Disco
• 6.4.4.3 Minit
• 6.4.4.4 myInvenio
• 6.4.4.5 ProM 6.8
• 6.4.4.6 TimelinePI
• 6.4.4.7 Fazit
• 6.5. Zusammenfassung der Auswertungen
• 6.5.1 Celonis
• 6.5.2 Disco
• 6.5.3 Minit
• 6.5.4 myInvenio
• 6.5.5 ProM 6.8
• 6.5.6 TimelinePI
• 7. Conclusio

Zielsetzung und Themenschwerpunkte

Diese Bachelorarbeit befasst sich mit der Evaluation von Process Mining Software und zielt darauf ab, eine Handlungsempfehlung für die Auswahl geeigneter Werkzeuge für verschiedene Anwendungsfälle im Process Mining zu entwickeln. Die Arbeit untersucht verschiedene Process Mining Werkzeuge anhand allgemeiner Softwareanforderungen und spezifischer Testdaten, um deren Eignung für unterschiedliche Aufgaben im Process Mining zu bewerten.

• Vergleich und Evaluation von Process Mining Software
• Entwicklung von Kriterien für die Auswahl geeigneter Werkzeuge
• Analyse von Anwendungsfällen und deren Anforderungen an Process Mining Software
• Erstellung einer Handlungsempfehlung für die Auswahl von Process Mining Werkzeugen
• Identifikation von Stärken und Schwächen der untersuchten Werkzeuge

Zusammenfassung der Kapitel

• Kapitel 1: Einleitung

Dieses Kapitel erläutert die Motivation für die Arbeit, die Zielsetzung und das Vorgehen bei der Evaluation von Process Mining Software.

• Kapitel 2: Grundlagen und Begriffe

Hier werden die Grundlagen des Process Minings und wichtige Begriffe wie Prozessmodellierung, Event-Log-Analyse und Prozessoptimierung erläutert.

• Kapitel 3: Werkzeuge

In diesem Kapitel werden verschiedene Process Mining Werkzeuge vorgestellt und die Kriterien für deren Auswahl erläutert.

• Kapitel 4: Entwicklung der Fragebögen

Dieses Kapitel beschreibt die Entwicklung von Fragebögen zur Evaluation der Process Mining Werkzeuge anhand allgemeiner Softwareanforderungen.

• Kapitel 5: Testdaten

Dieses Kapitel beschäftigt sich mit der Recherche, Auswahl und Aufbereitung von Testdaten für die Evaluation der Process Mining Werkzeuge.

• Kapitel 6: Evaluation der ausgewählten Werkzeuge

Hier werden die Ergebnisse der Evaluation der Process Mining Werkzeuge anhand der allgemeinen Softwareanforderungen und der Testdaten präsentiert und analysiert.

Schlüsselwörter

Process Mining, Software, Anforderungen, Evaluation, Vergleich, Process Modellierung, Event-Log-Analyse, Prozessoptimierung, Anwendungsfälle, Handlungsempfehlung, Stärken und Schwächen.

Häufig gestellte Fragen

Welche Process-Mining-Werkzeuge wurden in dieser Arbeit untersucht?

Die Evaluation umfasst die Werkzeuge Celonis, Disco, Minit, myInvenio, ProM 6.8 und TimelinePI.

Was ist das Ziel dieser Bachelorarbeit?

Ziel ist der Vergleich und die Evaluation von Process-Mining-Software, um eine Handlungsempfehlung für die Auswahl des passenden Werkzeugs je nach Anwendungsfall (Use Case) zu geben.

Nach welchen Kriterien wurden die Software-Tools bewertet?

Die Bewertung erfolgte anhand funktionaler und nichtfunktionaler Anforderungen sowie durch praktische Tests mit verschiedenen Datensätzen (z. B. ITIL-Prozesse, Abrechnungen).

Welche spezifischen Aufgaben im Process Mining wurden getestet?

Es wurden Tests in den Bereichen Case-Identifikation, Social Mining, Bottleneck-Analyse und Manipulation von Event-Logs durchgeführt.

Gibt es ein „bestes“ Werkzeug laut der Analyse?

Die Analyse zeigt, dass die Eignung vom Use Case abhängt: Einige Tools sind besser für Social Mining geeignet, während andere ihre Stärken in der Bottleneck-Analyse haben.