Content

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   1 Einleitung 1
•  
  2 Problemanalyse 7
•  
   2.1.1 Leistungssteigerung 7
•  
   2.1.2 Fertigung und Produktion 8
•  
   2.1.3 Prozesse und Geschäftsprozesse 8
•  
   2.1.4 Process Mining 9
•  
   2.1.5 Process Mining Initiative 10
•  
   2.2.1 Grundlegende Konzepte der Fertigung 11
•  
   2.2.2 Vision im Rahmen der Industrie 4.0 13
•  
   2.3.1 Bedeutung von Prozessen 15
•  
   2.3.2 Entwicklung und Ansätze des Managements von Prozessen 16
•  
   2.3.3 Heutiges Verständnis des Prozessmanagements 21
•  
   2.4.1 Einordnung des Process Minings 26
•  
   2.4.2 Datengrundlage, Haupttechniken und Typen des Process Minings 28
•  
   2.4.3 Process Mining Projekte und Use Cases 32
•  
   2.4.4 Process Mining in der Organisation 36
•  
   2.4.5 Anwendung von Process Mining in Fertigungsprozessen 41
•  
  3 Stand der Technik 51
•  
   3.1.1 Process-Mining-Projektmethode nach van Eck et al. 51
•  
   3.1.2 Process Mining für Six Sigma nach Graafmans et al. 54
•  
   3.1.3 Ansatz zur Analyse der Produktion mit Process Mining nach Krajčovič et al. 56
•  
   3.1.4 Management von Process Mining Portfolios nach Fischer 58
•  
   3.2.1 Formulierung von PM Fragen nach Zerbato et al. 60
•  
   3.2.2 Übersicht typischer Fragen im PM nach Milani et al. 62
•  
   3.2.3 Ansatz zur Bewertung von PM Use Cases nach Eggers et al. 63
•  
   3.2.4 Ansatz zur Bewertung von PM Use Cases nach Rott und Böhm 65
•  
   3.2.5 PM Use Case Canvas nach Hardjosuwito et al. 68
•  
   3.3.1 Data Analytics Canvas nach Kühn et al. 70
•  
   3.3.2 Datenlandkarte nach Joppen et al. 71
•  
   3.3.3 Ansatz zur Erstellung von Event Logs aus Sensordaten nach van Eck et al. 72
•  
   3.3.4 Analysevorlagen nach Lashkevich et al. 73
•  
   3.4.1 Reifegradstufen für Event Logs der IEEE Task Force on PM 76
•  
   3.4.2 Kritische Erfolgsfaktoren in PM Projekten nach Mamudu et al. 77
•  
   3.4.3 Capability Maturity Model Integration (CMMI) 79
•  
   3.4.4 BPM Fähigkeitenmodell nach Kerpedzhiev et al. 81
•  
   3.4.5 PM Reifegradmodell in Supply Chains nach Jacobi et al. 82
•  
   3.4.6 Reifegradbewertung zum Einstieg ins PM nach van der Linden 84
•  
  4 Systematik zur Leistungssteigerung von Fertigungsprozessen durch Process Mining 89
•  
   4.3.1 Vorgehensmodell zur Anwendung 93
•  
   4.3.2 Identifikation von Process Mining Use Cases 95
•  
   4.4.1 Vorgehensmodell zur Anwendung 99
•  
   4.4.2 Process Mining Data Canvas 101
•  
   4.4.3 Rahmenwerk zur Vorverarbeitung von Maschinendaten 105
•  
   4.4.4 Katalog mit Analysevorlagen 107
•  
   4.5.1 Vorgehensmodell zur Anwendung 109
•  
   4.5.2 P3M – Process Mining Maturity Model 111
•  
   4.5.3 Reifegradprofile und fortgeschrittene Anwendungsszenarien 115
•  
   4.5.4 Typische Handlungsmaßnahmen zur Steigerung der Reife 117
•  
  5 Demonstration und Evaluation 119
•  
   5.1.1 Auswahl eines PM Use Cases für die Separatorenfertigung 120
•  
   5.1.2 Durchführung eines PM Use Cases 123
•  
   5.1.3 Leistungsbewertung und -steigerung der PM Initiative des Separatorenherstellers 128
•  
   5.2.1 Evaluation 1: Vergleich der Anforderungen mit der Funktionsweise der Systematik 133
•  
   5.2.2 Evaluation 2: Qualitative Aussagen zur Systematik 137
•  
   5.2.3 Evaluation 3: Überprüfung weiterer Evaluationskriterien 138
•  
   5.3.1 Beitrag der Systematik 140
•  
   5.3.2 Implikationen für anwendende Unternehmen 142
•  
   5.3.3 Implikationen für die Forschung 144
•  
   6 Zusammenfassung und Ausblick 147
•  
   Abkürzungsverzeichnis 151
•  
   Literaturverzeichnis 153
•  
   A1 Ergänzungen zur Problemanalyse 173
•  
  A2 Ergänzungen zum Stand der Technik 183
•  
   A2.1.1 L*-Lifecycle Model nach van der Aalst 183
•  
   A2.1.2 Process Diagnostic Methodology nach Bozkaya et al. 185
•  
   A2.1.3 Business Process Analysis in Healthcare nach Rebuge und Ferreira 186
•  
   A2.1.4 PM Project Methodology nach van der Heijden 187
•  
   A2.1.5 Methodological Proposal für PM Projekte nach Aguirre et al. 188
•  
   A2.1.6 Cross-Industry-Standard-Model for Data Mining (CRISP-DM) 190
•  
   A2.2.1 Ergänzungen zu dem Management von PM Portfolios nach Fischer 190
•  
   A2.2.2 Methode zur Bewertung und Einführung von PM nach Gielstra 195
•  
   A2.3.1 Ergänzung zu der Übersicht der typischen Fragen im PM nach Milani et al. 198
•  
   A2.4.1 Vorgehen zur Erstellung eines Event Logs aus Datenbanken nach Jans 201
•  
   A2.4.2 Event Log Engineering nach Accorsi und Lebherz 202
•  
   A2.4.3 Discovery Recommendation Framework von Al-Absi und R’bigui 203
•  
   A2.5.1 Ergänzungen zur den kritischen Erfolgsfaktoren nach Mamudu et al. 204
•  
   A2.5.2 Untersuchung der Terminatoren von PM Initiativen in Organisationen 208
•  
  A3 Ergänzungen zur Systematik 210
•  
   A3.1.1 Ergänzung zum Handout 210
•  
   A3.1.2 Ergänzung zum RVM 212
•  
   A3.1.3 Ergänzungen zum Katalog mit typischen Analysefragen 212
•  
   A3.1.4 Process Mining Quick-Check 213
•  
   A3.1.5 Das vollständige P3M 215
•  
   A3.1.6 Ergänzungen zu den Reifegradprofilen 220
•  
   A3.1.7 Ergänzungen zu den Steckbriefen mit Anwendungsszenarien 224
•  
   A3.1.8 Ergänzungen zu den typischen Handlungsmaßnahmen zur Reifegradsteigerung 226
•  
   A3.2.1 Forschungsmethode für die Definition und Strukturierung von PM Use Cases in Organisationen und die Steckbriefe der fortgeschrittenen Anwendungsszenarien 229
•  
   A3.2.2 Forschungsmethode für die Workshopmethode zur Identifikation von PM Use Cases in Fertigungsprozessen 235
•  
   A3.2.3 Forschungsmethode für die PM Data Canvas 237
•  
   A3.2.4 Forschungsmethode für das Rahmenwerk zur Vorverarbeitung von Sensordaten 237
•  
   A3.2.5 Forschungsmethode für das P3M und die typischen Maßnahmen zur Reifegradsteigerung 239
•  
   A3.2.6 Forschungsmethode für die Herleitung der Reifegradprofile 245
•  
   A3.2.7 Forschungsmethode zur interviewbasierten Evaluation der Systematik 247
•  
  1 Einleitung
•  
   1.1 Problematik
•  
   1.2 Zielsetzung
•  
   1.3 Übergeordnete Forschungsmethode
•  
   1.4 Aufbau der Arbeit
•  
  2 Problemanalyse
•  
  2.1 Begriffsbestimmung und Einordnung
•  
   2.1.1 Leistungssteigerung
•  
   2.1.2 Fertigung und Produktion
•  
   2.1.3 Prozesse und Geschäftsprozesse
•  
   2.1.4 Process Mining
•  
   2.1.5 Process Mining Initiative
•  
  2.2 Wandel der Fertigung
•  
   2.2.1 Grundlegende Konzepte der Fertigung
•  
   2.2.2 Vision im Rahmen der Industrie 4.0
•  
   2.3 Leistungssteigerung von Fertigungsprozessen
•  
   2.3.1 Bedeutung von Prozessen
•  
   2.3.2 Entwicklung und Ansätze des Managements von Prozessen
•  
   2.3.3 Heutiges Verständnis des Prozessmanagements
•  
  2.4 Process Mining für eine datenbasierte Leistungssteigerung
•  
   2.4.1 Einordnung des Process Minings
•  
   2.4.2 Datengrundlage, Haupttechniken und Typen des Process Minings
•  
   2.4.3 Process Mining Projekte und Use Cases
•  
   2.4.4 Process Mining in der Organisation
•  
   2.4.5 Anwendung von Process Mining in Fertigungsprozessen
•  
   2.5 Problemabgrenzung
•  
   2.6 Anforderungen an eine Systematik zur Leistungssteigerung von Fertigungsprozessen durch Process Mining
•  
  3 Stand der Technik
•  
  3.1 Allgemeine Ansätze zur Leistungssteigerung von Fertigungsprozessen durch Process Mining
•  
   3.1.1 Process-Mining-Projektmethode nach van Eck et al.
•  
   3.1.2 Process Mining für Six Sigma nach Graafmans et al.
•  
   3.1.3 Ansatz zur Analyse der Produktion mit Process Mining nach Krajčovič et al.
•  
   3.1.4 Management von Process Mining Portfolios nach Fischer
•  
  3.2 Ansätze zur Identifikation und Bewertung von Process Mining Use Cases
•  
   3.2.1 Formulierung von PM Fragen nach Zerbato et al.
•  
   3.2.2 Übersicht typischer Fragen im PM nach Milani et al.
•  
   3.2.3 Ansatz zur Bewertung von PM Use Cases nach Eggers et al.
•  
   3.2.4 Ansatz zur Bewertung von PM Use Cases nach Rott und Böhm
•  
   3.2.5 PM Use Case Canvas nach Hardjosuwito et al.
•  
  3.3 Ansätze zur Durchführung von Process Mining Projekten in Fertigungsprozessen
•  
   3.3.1 Data Analytics Canvas nach Kühn et al.
•  
   3.3.2 Datenlandkarte nach Joppen et al.
•  
   3.3.3 Ansatz zur Erstellung von Event Logs aus Sensordaten nach van Eck et al.
•  
   3.3.4 Analysevorlagen nach Lashkevich et al.
•  
  3.4 Ansätze zum Reifegradmanagement von Process Mining in Organisationen
•  
   3.4.1 Reifegradstufen für Event Logs der IEEE Task Force on PM
•  
   3.4.2 Kritische Erfolgsfaktoren in PM Projekten nach Mamudu et al.
•  
   3.4.3 Capability Maturity Model Integration (CMMI)
•  
   3.4.4 BPM Fähigkeitenmodell nach Kerpedzhiev et al.
•  
   3.4.5 PM Reifegradmodell in Supply Chains nach Jacobi et al.
•  
   3.4.6 Reifegradbewertung zum Einstieg ins PM nach van der Linden
•  
   3.5 Bewertung und Handlungsbedarf
•  
  4 Systematik zur Leistungssteigerung von Fertigungsprozessen durch Process Mining
•  
   4.1 Die Systematik im Überblick
•  
   4.2 Definition und Strukturierung von Process Mining Use Cases in Organisationen
•  
  4.3 Auswahl von Process Mining Use Cases in Fertigungsprozessen
•  
   4.3.1 Vorgehensmodell zur Anwendung
•  
   4.3.2 Identifikation von Process Mining Use Cases
•  
  4.4 Leistungssteigerung von Process Mining in Fertigungsprozessen
•  
   4.4.1 Vorgehensmodell zur Anwendung
•  
   4.4.2 Process Mining Data Canvas
•  
   4.4.3 Rahmenwerk zur Vorverarbeitung von Maschinendaten
•  
   4.4.4 Katalog mit Analysevorlagen
•  
  4.5 Leistungssteigerung von Process Mining Initiativen in Organisationen
•  
   4.5.1 Vorgehensmodell zur Anwendung
•  
   4.5.2 P3M – Process Mining Maturity Model
•  
   4.5.3 Reifegradprofile und fortgeschrittene Anwendungsszenarien
•  
   4.5.4 Typische Handlungsmaßnahmen zur Steigerung der Reife
•  
  5 Demonstration und Evaluation
•  
   5.1 Demonstration anhand eines durchgängigen Anwendungsbeispiels
•  
   5.1.1 Auswahl eines PM Use Cases für die Separatorenfertigung
•  
   5.1.2 Durchführung eines PM Use Cases
•  
   5.1.3 Leistungsbewertung und -steigerung der PM Initiative des Separatorenherstellers
•  
  5.2 Evaluation
•  
   5.2.1 Evaluation 1: Vergleich der Anforderungen mit der Funktionsweise der Systematik
•  
   5.2.2 Evaluation 2: Qualitative Aussagen zur Systematik
•  
   5.2.3 Evaluation 3: Überprüfung weiterer Evaluationskriterien
•  
  5.3 Diskussion
•  
   5.3.1 Beitrag der Systematik
•  
   5.3.2 Implikationen für anwendende Unternehmen
•  
   5.3.3 Implikationen für die Forschung
•  
   6 Zusammenfassung und Ausblick
•  
   Abkürzungsverzeichnis
•  
   Literaturverzeichnis
•  
   A1 Ergänzungen zur Problemanalyse 173
•  
  A2 Ergänzungen zum Stand der Technik 183
•  
   A2.1.1 L*-Lifecycle Model nach van der Aalst 183
•  
   A2.1.2 Process Diagnostic Methodology nach Bozkaya et al. 185
•  
   A2.1.3 Business Process Analysis in Healthcare nach Rebuge und Ferreira 186
•  
   A2.1.4 PM Project Methodology nach van der Heijden 187
•  
   A2.1.5 Methodological Proposal für PM Projekte nach Aguirre et al. 188
•  
   A2.1.6 Cross-Industry-Standard-Model for Data Mining (CRISP-DM) 190
•  
   A2.2.1 Ergänzungen zu dem Management von PM Portfolios nach Fischer 190
•  
   A2.2.2 Methode zur Bewertung und Einführung von PM nach Gielstra 195
•  
   A2.3.1 Ergänzung zu der Übersicht der typischen Fragen im PM nach Milani et al. 198
•  
   A2.4.1 Vorgehen zur Erstellung eines Event Logs aus Datenbanken nach Jans 201
•  
   A2.4.2 Event Log Engineering nach Accorsi und Lebherz 202
•  
   A2.4.3 Discovery Recommendation Framework von Al-Absi und R’bigui 203
•  
   A2.5.1 Ergänzungen zur den kritischen Erfolgsfaktoren nach Mamudu et al. 204
•  
   A2.5.2 Untersuchung der Terminatoren von PM Initiativen in Organisationen 208
•  
  A3 Ergänzungen zur Systematik 210
•  
   A3.1.1 Ergänzung zum Handout 210
•  
   A3.1.2 Ergänzung zum RVM 212
•  
   A3.1.3 Ergänzungen zum Katalog mit typischen Analysefragen 212
•  
   A3.1.4 Process Mining Quick-Check 213
•  
   A3.1.5 Das vollständige P3M 215
•  
   A3.1.6 Ergänzungen zu den Reifegradprofilen 220
•  
   A3.1.7 Ergänzungen zu den Steckbriefen mit Anwendungsszenarien 224
•  
   A3.1.8 Ergänzungen zu den typischen Handlungsmaßnahmen zur Reifegradsteigerung 226
•  
   A3.2.1 Forschungsmethode für die Definition und Strukturierung von PM Use Cases in Organisationen und die Steckbriefe der fortgeschrittenen Anwendungsszenarien 229
•  
   A3.2.2 Forschungsmethode für die Workshopmethode zur Identifikation von PM Use Cases in Fertigungsprozessen 235
•  
   A3.2.3 Forschungsmethode für die PM Data Canvas 237
•  
   A3.2.4 Forschungsmethode für das Rahmenwerk zur Vorverarbeitung von Sensordaten 237
•  
   A3.2.5 Forschungsmethode für das P3M und die typischen Maßnahmen zur Reifegradsteigerung 239
•  
   A3.2.6 Forschungsmethode für die Herleitung der Reifegradprofile 245
•  
   A3.2.7 Forschungsmethode zur interviewbasierten Evaluation der Systematik 247
•  
  A1 Ergänzungen zur Problemanalyse
•  
   A1.1 Plan-Do-Check-Act (PDCA)
•  
   A1.2 Define-Measure-Analyze-Improve-Control (DMAIC)
•  
   A1.3 Abgrenzung der Datenwissenschaft von dem Process Mining
•  
   A1.4 PM Value-Modell für PM in Organisationen nach Badakhshan et al.
•  
   A1.5 Weitere typische Ergebnisse des PMs
•  
   A1.6 Übersicht der Herausforderungen von PM in Organisationen
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  A2 Ergänzungen zum Stand der Technik
•  
  A2.1 Weitere Vorgehensmodelle für Process Mining Projekte
•  
   A2.1.1 L*-Lifecycle Model nach van der Aalst
•  
   A2.1.2 Process Diagnostic Methodology nach Bozkaya et al.
•  
   A2.1.3 Business Process Analysis in Healthcare nach Rebuge und Ferreira
•  
   A2.1.4 PM Project Methodology nach van der Heijden
•  
   A2.1.5 Methodological Proposal für PM Projekte nach Aguirre et al.
•  
   A2.1.6 Cross-Industry-Standard-Model for Data Mining (CRISP-DM)
•  
  A2.2 Ergänzungen zu allgemeinen Ansätzen
•  
   A2.2.1 Ergänzungen zu dem Management von PM Portfolios nach Fischer
•  
   A2.2.2 Methode zur Bewertung und Einführung von PM nach Gielstra
•  
  A2.3 Weitere Ansätze zur Identifikation und Bewertung von PM Use Cases in Organisationen
•  
   A2.3.1 Ergänzung zu der Übersicht der typischen Fragen im PM nach Milani et al.
•  
  A2.4 Weitere Ansätze zur Unterstützung von PM Projekten
•  
   A2.4.1 Vorgehen zur Erstellung eines Event Logs aus Datenbanken nach Jans
•  
   A2.4.2 Event Log Engineering nach Accorsi und Lebherz
•  
   A2.4.3 Discovery Recommendation Framework von Al-Absi und R’bigui
•  
  A2.5 Weitere Ansätze zur Reifegradbestimmung
•  
   A2.5.1 Ergänzungen zur den kritischen Erfolgsfaktoren nach Mamudu et al.
•  
   A2.5.2 Untersuchung der Terminatoren von PM Initiativen in Organisationen
•  
  A3 Ergänzungen zur Systematik
•  
  A3.1 Ergänzungen zu Vorgehensmodellen und Hilfsmitteln
•  
   A3.1.1 Ergänzung zum Handout
•  
   A3.1.2 Ergänzung zum RVM
•  
   A3.1.3 Ergänzungen zum Katalog mit typischen Analysefragen
•  
   A3.1.4 Process Mining Quick-Check
•  
   A3.1.5 Das vollständige P3M
•  
   A3.1.6 Ergänzungen zu den Reifegradprofilen
•  
   A3.1.7 Ergänzungen zu den Steckbriefen mit Anwendungsszenarien
•  
   A3.1.8 Ergänzungen zu den typischen Handlungsmaßnahmen zur Reifegradsteigerung
•  
  A3.2 Ergänzungen zu den Forschungsmethoden
•  
   A3.2.1 Forschungsmethode für die Definition und Strukturierung von PM Use Cases in Organisationen und die Steckbriefe der fortgeschrittenen Anwendungsszenarien
•  
   A3.2.2 Forschungsmethode für die Workshopmethode zur Identifikation von PM Use Cases in Fertigungsprozessen
•  
   A3.2.3 Forschungsmethode für die PM Data Canvas
•  
   A3.2.4 Forschungsmethode für das Rahmenwerk zur Vorverarbeitung von Sensordaten
•  
   A3.2.5 Forschungsmethode für das P3M und die typischen Maßnahmen zur Reifegradsteigerung
•  
   A3.2.6 Forschungsmethode für die Herleitung der Reifegradprofile
•  
   A3.2.7 Forschungsmethode zur interviewbasierten Evaluation der Systematik