Process Mining für No-Code- Digitalisierungsplattformen

17.07.2020

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Jimmy Chhor, M.Sc. M.Sc.

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Kick-off des Forschungsvorhabens ProMiDigit

  Laptop Urheberrecht: © RAEng_Publications Prozessverantwortliche Mitarbeiterinnen und Mitarbeiter überführen selbstständig analoge Prozesse in softwaregestützte Workflows und werden befähigt, diese mittels Process Mining zu analysieren und zu optimieren.

Im Zeitalter der Digitalisierung haben sich IT-Fachleute zu einem entscheidenden Wettbewerbsfaktor für produzierende Unternehmen entwickelt. Die Nachfrage nach qualifizierten Fachkräften zur technischen Umsetzung von Digitalisierungsstrategien wächst jedoch schneller, als ihre Verfügbarkeit auf dem Arbeitsmarkt. Diese Entwicklung führt zu einem akuten IT-Fachkräftemangel und hemmt die voranschreitende Digitalisierung in vielen Unternehmen. Im Wettbewerb um IT-Fachkräfte haben dabei insbesondere kleinere und mittlere Unternehmen (KMU) häufig das Nachsehen im Vergleich zu großen Unternehmen mit höherer finanzieller und fachlicher Attraktivität.

Einen vielversprechenden Ansatz zur Lösung dieses Dilemmas bietet das Prinzip der agilen No-Code-Digitalisierung. Das Forschungsvorhaben „Process Mining für No-Code-Digitalisierungsplattformen Pro-MiDigit“ verfolgt deshalb als Verbundprojekt der Modell Aachen GmbH, der Spedition Berners GmbH, der Protection One GmbH und des WZL der RWTH Aachen das Ziel, No-Code-Digitalisierung mit Process Mining in einer agilen No-Code-Plattform zu verknüpfen. IT-Laien soll dadurch die selbstständige Prozessdigitalisierung und datengetriebene Prozessoptimierung ermöglicht werden: Prozesse können auf diese Weise ohne eine einzige Zeile Quellcode in ausführbare Applikationen überführt und optimiert werden.

Die agile No-Code-Plattform kennzeichnet sich durch die Möglichkeit, Applikationen im produktiven Betrieb jederzeit ohne die Gefahr einer Kompromittierung verändern zu können. Das Process Mining dient hierbei als Methode, um digitalisierte Prozesse auf Basis ihrer digitalen Spuren zu analysieren und iterativ entsprechend definierter Zielgrößen zu optimieren. Ergänzend wird das Nutzungsverhalten in der Interaktion mit dem System mittels Data Mining analysiert, um weitere Erkenntnisse zu Optimierungspotenzialen zu gewinnen. So soll mit Hilfe der Forschungsergebnisse der Engpass an IT-Fachkräften aufgelöst und die Digitalisierung von Geschäftsprozessen in KMU beschleunigt werden.

Das Verbundprojekt startete Anfang Juli mit einem Kick-off beim Verbundkoordinator Modell Aachen GmbH in Aachen. Der Schwerpunkt der Abteilung Quality Intelligence des Lehrstuhls für Fertigungsmesstechnik und Qualitätsmanagement des WZL liegt in der Synthese des Process Mining und des Data Mining zur Prozessoptimierung. Weiterhin werden im Rahmen der prototypischen Implementierung der agilen No-Code-Plattform und der Pilotierung in den Partnerunternehmen Fragestellungen hinsichtlich einer nachhaltigen und kontinuierlichen Prozessverbesserung im produktiven Betrieb untersucht.

Weitere Informationen zum Forschungsprojekt „Process Mining für No-Code-Digitalisierungsplattformen ProMiDigit“ finden Sie auf der Projektseite des WZL und auf der Projektwebseite des Verbundkoordinators Modell Aachen GmbH.