Titelaufnahme
Titelaufnahme
- TitelManaging dynamic business processes : a process mining perspective on workloads and knowledge-intensive processes / Bernd Löhr ; Gutachter Prof. Dr. Daniel Beverungen, Prof. Dr. Ralf Plattfaut
- Autor
- Gutachter
- Erschienen
- Umfang1 Online-Ressource (viii, 126 Seiten) : Diagramme
- HochschulschriftKumulative Dissertation Universität Paderborn, Dissertation, 2026
- AnmerkungTag der Verteidigung: 26.06.2026
- Verteidigung2026-06-26
- SpracheEnglisch
- DokumenttypDissertation
- Schlagwörter (GND)
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Klassifikation
Zusammenfassung
Geschäftsprozesse sind keine stabilen Strukturen, sondern verändern sich fortlaufend – getrieben durch technologische Innovationen, volatile Umfelder und das situierte Handeln der Prozessbeteiligten. Zwei Ausprägungen dieser Prozessdynamik sind für Organisationen besonders folgenreich: wissensintensive Prozesse, die als beabsichtigt flexible Prozesse angelegt sind und ihren Wert gerade aus Urteilsvermögen, Kreativität und impliziten Wissen ihrer Beteiligten schöpfen, sowie Workarounds als unbeabsichtigte, zielgerichtete Abweichungen, mit denen Beschäftigte Misfits überbrücken. Process Mining verspricht, solche Dynamiken datenbasiert sichtbar und steuerbar zu machen, stößt in diesen Kontexten jedoch an Grenzen: Die Forschung ist überwiegend algorithmenzentriert, Ereignisprotokolle erfassen implizites und kontextspezifisches Wissen nicht, und Abweichungen zwischen Prozessmodell, Ereignisdaten und tatsächlicher Ausführung werden vorschnell als Datenqualitätsproblem abgetan. Zugleich fehlt es Organisationen an den Fähigkeiten, Process Mining über isolierte Pilotprojekte hinaus zu verankern. Diese kumulative Dissertation adressiert diese Lücke entlang von vier Forschungszielen: (1) der Systematisierung der organisationalen Kompetenzen zur Wertschöpfung mit Process Mining, mündend in ein Reifegradmodell mit konkreten Handlungsmaßnahmen sowie in eine Analyse der Eigendynamik von Process-Mining-Projekten, (2) der Gestaltung eines Process-Mining-Ansatzes für wissensintensive Prozesse, der über wissensschöpfungstheoretisch fundierte Designprinzipien die Mobilisierung prozessbezogenen Wissens ermöglicht, (3) der Systematisierung, wie Workarounds sich in Prozessdaten manifestieren – einschließlich einer Typologie sichtbarer und unsichtbarer Abweichungen sowie erweiterter, fall- und objektzentrierter Erkennungsmethoden – und (4) der Gestaltung von Ansätzen zum Managen und Bewerten von Workarounds, um daraus Bottom-up-Prozessinnovationen zu erzeugen. Insgesamt trägt die Arbeit dazu bei, Process Mining von einer effizienzorientierten Analysetechnik zu einem Instrument der Gestaltung von Prozessdynamik weiterzuentwickeln, das die zentrale Rolle der Prozessbeteiligten anerkennt.
Abstract
Business processes are not stable structures but evolve continuously, driven by technological innovation, volatile environments, and the situated actions of process participants. Two manifestations of this process dynamism are particularly consequential for organizations: knowledge-intensive processes, which are intentionally designed to be flexible and derive their value precisely from the judgment, creativity, and tacit knowledge of those performing them, and workarounds as unintended yet goal-directed deviations through which employees bridge misfits. Process mining promises to render such dynamics visible and manageable in a data-driven manner, yet it reaches its limits in these contexts: research remains predominantly algorithm-centric, event logs fail to capture tacit and context-specific knowledge, and mismatches between process models, event data, and real-world execution are readily dismissed as data quality issues. At the same time, organizations lack the capabilities to establish process mining beyond isolated pilot projects. This cumulative dissertation addresses this gap along four research objectives: (1) systematizing the organizational competencies required to create value with process mining, resulting in a maturity model with concrete improvement actions as well as an analysis of the dynamics inherent to process mining projects themselves; (2) designing a process mining approach for knowledge-intensive processes that enables the mobilization of process-related knowledge through theory-ingrained design principles; (3) systematizing how workarounds manifest in process data—including a typology of visible and invisible mismatches and extended case- and object-centric detection methods; and (4) designing approaches for managing and evaluating workarounds to foster bottom-up process innovation. Collectively, these contributions advance process mining from an efficiency-oriented analysis technique toward an instrument for shaping process dynamics that acknowledges the central role of process participants.
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