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ProMiConE-Connector inkl. Leitfaden (2025)
van der Aalst, Wil M. P. ; Schwanen, Christopher ; Wahle, Jonas ; Hörsch, Lukas ; Bußmann, Till ; Hardjosuwito, Dino
Ziel des Forschungsprojekts „ProMiConE“ war die Erforschung eines universellen Process-Mining-Connectors für ERP-Systeme und dazugehörige Anwendungsfälle für Process-Mining innerhalb des Auftragsabwicklungsprozesses. Nutzen für die Zielgruppe: Der Process-Mining-Connector für ERP-Systeme, das entwickelte Process-Mining-Use-Case-Canvas und die identifizierten Process-Mining-Anwendungsfälle demonstrieren, wie KMU einen wirtschaftlicheren und zügigeren Einstieg in die Analyse der Geschäftsprozesse der Auftragsabwicklung erhalten können. Der Connector ist inkl. Leitfaden über github verfügbar, s. URL.
Process-Mining-Connector für ERP-Systeme (ProMiConE) (2025)
Hardjosuwito, Dino ; Schlipper, Stefan ; Schröer, Tobias ; Schwanen, Christopher ; van der Aalst, Wil M. P.
Ziel des Forschungsprojekts „ProMiConE“ war die Entwicklung eines universellen Process-Mining-Connectors für ERP-Systeme und dazugehörige Anwendungsfälle für Process-Mining innerhalb des Auftragsabwicklungsprozesses. Projektergebnis: Neben diesem Schlussbericht, in dem die Entwicklung der Ergebnisse abgebildet wird, sind der genannte Connector und der dazugehörige Leitfaden zu nennen und zu nutzen, s. https://github.com/rwth-pads/ProMiConE. Nutzen für die Zielgruppe: Der Process-Mining-Connector für ERP-Systeme in Form des entwickelten Referenzdatenmodells, des Extraktors und der zugrunde liegenden Process-Mining-Anwendungsfälle ermöglicht KMU einen wirtschaftlichen und zügigen Einstieg in die Analyse der Geschäftsprozesse der Auftragsabwicklung. Dies erlaubt es ihnen, die Potenziale der datenbasierten Prozessoptimierung der Auftragsabwicklung durch Process-Mining zu realisieren.
ProMIConE (2022)
Hardjosuwito, Dino
The Process Mining Use Case Canvas (2023)
Hardjosuwito, Dino ; Braucks, Fynn L. ; Schröer, Tobias ; Schwanen, Christopher T. ; van der Aalst, Wil
Process mining has emerged as a crucial technology for digitalization, enabling companies to analyze, visualize, and optimize their processes using system data. Despite significant developments in the field over the years, companies—notably small and medium-sized enterprises—are not yet familiar with the discipline, leaving untapped potential for its practical application in the business domain. They often struggle with understanding the potential use cases, associated benefits, and prerequisites for implementing process mining applications. This lack of clarity and concerns about the effort and costs involved hinder the widespread adoption of process mining. To address this gap between process mining theory and real-world business application, we introduce the “Process Mining Use Case Canvas,” a novel framework designed to facilitate the structured development and specification of suitable use cases for process mining applications within manufacturing companies. We also connect to established methodologies and models for developing and specifying use cases for business models from related domains targeting data analytics and artificial intelligence projects. The canvas has already been tested and validated through its application in the ProMiConE research project, collaborating with manufacturing companies.
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