Durch den technologischen Fortschritt nimmt der Einsatz von Informationssystemen zur computergest\u00fctzten und automatisierten Verarbeitung von Prozessabl\u00e4ufen zu. H\u00e4ufig sind diese Prozesse im Zuge des digitalen Wandels vielfach ver\u00e4ndert, miteinander vernetzt und komplex. Hierbei stehen prim\u00e4re und sekund\u00e4re Wertsch\u00f6pfungsprozesse, wie Entwicklungsprozesse aber auch Fertigungs- und Logistikprozesse vor gro\u00dfen Herausforderungen. Die Professur f\u00fcr Maschinenelemente und Rechnergest\u00fctzte Produktentwicklung forscht im Schwerpunkt Process Intelligence, um diesen Herausforderungen entgegenzuwirken.<\/p>\n
Im Process Intelligence werden Prozessdaten mit Hilfe der Methoden des Data Science ausgewertet. Relevante Daten, die im Zuge einzelner Prozessausf\u00fchrungen generiert werden, liegen hierbei im Fokus und werden systematisch gesammelt, strukturiert und analysiert. Process Intelligence umfasst neben Process Analytics die F\u00e4higkeit Daten von Betriebsmitteln auszuwerten. Durch die Anwendung der Methoden des Data Science wird im Process Intelligence eine Auswertung von Daten auf verschiedenen Abstraktionsebnen realisiert, die zur Optimierung der Wertsch\u00f6pfungsprozesse beitragen.<\/p>\n
Process Mining als Werkzeug der Process Analytics erm\u00f6glicht genaue Informationen \u00fcber den Ist-Zustand von Prozessen, wie beispielsweise die Prozessdauer, den Prozessverantwortlichen und die Prozesselemente, zu liefern. Diese Informationen erm\u00f6glichen Prozessabbildungen, Konformit\u00e4tspr\u00fcfungen, um Abweichungen im Prozess zu identifizieren und Prozessoptimierungen.<\/p>\n
Um Betriebsmitteldaten zur Auswertung bereitstellen zu k\u00f6nnen, forschen wir an Kommunikationsprotokollen und Architekturen. Dadurch wird die Anwendung von Methoden des Data Science, wie Predictive Analytics, Qualit\u00e4tsanalysen von Fertigungsprozessen und weitere erm\u00f6glicht. Die Aggregation der Betriebsmitteldaten in \u00fcbergeordneten Produktionssystemen und Unternehmensplanungssystemen bildet die Grundlage f\u00fcr ganzheitliche Kostenoptimierungen.<\/p>\n
Industriekooperationen, insbesondere im Bereich der Luftfahrt und der Automobilbranche, erm\u00f6glichen der Professur eine Implementierung und Evaluation von Process Intelligence im realen Umfeld. Aus der Motivation heraus einen Beitrag zur Optimierung von Wertsch\u00f6pfungsprozessen in Unternehmen zu liefern, verfolgen wir am MRP im Zusammenspiel mit dem Forschungsfeld Product Intelligence eine ganzheitliche Betrachtungsweise, die das Produkt, den Prozess und die Ressource umfasst.<\/p>\n