Wissensbasiertes Prozessmanagement

Transkript

1 Wissensbasiertes Prozessmanagement Prof. Dr. Ralph Bergmann Universität Trier Wirtschaftsinformatik II: Künstliche Intelligenz & Intelligente Informationssysteme Prof. Dr. Norbert Kuhn Hochschule Trier Softwaretechnik & Informationssysteme - 1 -

2 Professur für Wirtschaftsinformatik II (Bergmann) Künstliche Intelligenz und Intelligente Informationssysteme Forschungsfelder Künstliche Intelligenz und Intelligente Informationssysteme Wissens- und Prozessmanagement Data Mining & Maschinelles Lernen Business Intelligence Fallbasiertes Schließen Semantische Technologien Ähnlichkeitssuche Anwendungsgebiete Engineering Handwerk Industrie 4.0 Service Gesundheit Social Web Kulinarik Digital Humanities 2

3 Professur für Softwaretechnik und Informationssysteme (Kuhn) Forschungsfelder Information Retrieval Dokumentenmanagement Intelligente Benutzerschnittstellen Anwendungsgebiete Verwaltung Handwerk & Landwirtschaft Spezifische Benutzergruppen (Senioren, Menschen mit Behinderungen) - 3 -

4 Heutige Herausforderungen Workflows werden heute zur Automatisierung komplexer Prozesse in sehr unterschiedlichen Bereichen verwendet Hohe Komplexität Hohe Flexibilität Generierung von individuellen Workflows, entsprechend eines spezifischen Bedarfs Flexible Ausführung von Workflows in Abhängigkeit von verfügbaren Ressourcen und unterschiedlichen Rahmenbedingungen Anpassung von Workflows während der Ausführung aufgrund geänderter Gegebenheiten Kontinuierliche Optimierung KI-Methoden zum wissensbasierten Prozessmanagement - 4 -

5 Zentrale Fragestellungen Unterstützung von Prozess- und Workflowmodellierung Komplexe und wissensintensive Tätigkeit von zentraler Bedeutung Methoden zur Wiederverwendung und Anpassung Semantische Technologien, Fallbasiertes Schließen, Maschinelles Lernen Flexible Ausführung von Workflows Abweichung vom Standardprozess in Grenzen ermöglichen Methoden zur deklarativen Prozessmodellierung und Ausführung Integration mit Dokumentenmanagement Constraints, Information Extraction, Semantische Technologien Analyse von Daten der Prozessausführung Entscheidungsunterstützung und Prozessoptimierung ermöglichen Erforschung von Methoden zur Analyse von Datenströmen aus Prozessen zur Erkennung entscheidungsrelevanter Muster Maschinelles Lernen, Fallbasiertes Schließen, Process Mining - 5 -

6 Aktuelle Projekte an der Universität Trier EVER Extraktion und fallbasierte Verarbeitung von prozeduralem Erfahrungswissen aus Internet Communities ReCAP Information Retrieval and Case-Based Reasoning for Robust Deliberation and Synthesis of Arguments in the Political Discourse explore! Computergestützte Modellierung, Analyse und Exploration als Grundlage für escience in den ehumanities SEMAFLEX Integriertes Semantisches Management von Prozessen und Geschäftsdokumenten zur Unterstützung flexibler Geschäftsabläufe im Mittelstand (gemeinsam mit Prof. Kuhn, Hochschule Trier) SEMANAS Semantisch unterstütztes Antragsassistenzsystem (gemeinsam mit Prof. Kuhn, Hochschule Trier) - 6 -

7 Aktuelle Projekte an der Hochschule Trier OntoBau Ontologiebasierte Unterstützung von Beschaffungs- Prozessen im Bauwesen KOMPASS Kommunikationsplattform mit adaptiver Benutzer- Stelle für Senioren FIGURE Fingerabdruckgestützte, kontextsensitive Umgebungsregelung SEMAFLEX Integriertes SEmantisches Management von Prozessen und Geschäftsdokumenten zur Unterstützung flexibler Geschäftsabläufe im Mittelstand (gemeinsam mit Prof. Bergmann, Universität Trier) SEMANAS Semantisch unterstütztes Antragsassistenzsystem (gemeinsam mit Prof. Bergmann, Universität Trier) - 7 -

8 Projektziele von SEMAFLEX Anwendungsbereich: Mängelmanagement im Bauwesen Flexible Workflowausführung durch Flexibility by Deviation Semantische Integration von Prozess- und Dokumentenmanagement Effiziente Dokumentation und Überwachung ausgeführter Prozesse Erkennung kritischer Abweichungen Anwendungspartner: FK-Horn - 8 -

9 SEMAFLEX Architektur - 9 -

10 Wissensbas. Dokumentenmanagement Identifikation von Prozessschritten aus Dokumenten

11 Workflow Flexibility by Deviation Prozessinstanzen dürfen zur Laufzeit vom Prozessmodell abweichen Daher Unterscheidung zwischen de jure and de facto Workflow Automatische Erkennung des de facto Workflows Erkennung und Bewertung von Abweichungen

12 Beispielprozess Mängelmanagement in Zusammenarbeit mit F.K. Horn

13 Vorhandenes Wissen nutzen Laufender Workflow: Vertragsverhältnis ist geklärt Zuständigkeit ist geklärt Garantie und Gewährleistung bestehen Neue Mangelmeldung durch gleichen Kunden, an gleichem Objekt und gleichem Gewerk: Neuer Workflow wird gestartet Erste Schritte, die o.g. Daten prüfen, können übersprungen werden

14 Handlungsfreiheit bieten Laufender Workflow: Planung der Schadensbehebung ist abgeschlossen Im idealen Verlauf wäre der nächste Schritt die Ausführung der Schadensbehebung Abweichung: Schadensbehebung lohnt sich nicht, dem Kunden wird Schadensersatz vorgeschlagen Dokument Vorschlag Schadensersatz wird an den Kunden versendet System erkennt abweichenden Verlauf und protokolliert den tatsächlichen Workflow

15 Reaktion auf Abweichungen mittels Constraints

16 Constraints

17 SEMAFLEX Prototyp

18 Projektziele von SEMANAS Anwendungsbereich: Landwirtschaftliche Antragsverfahren Hohe wirtschaftliche Bedeutung in der Landwirtschaft Aufwändiger, dokumenten-orientierter Prozess mit vielen Beteiligten Beinhaltet aufwändige, wissensintensive Aufgaben Erfordert die Erstellung einer Vielzahl von Dokumenten Komplexe Abhängigkeiten und individualisierte Vorgehensweise Ziele: Vereinfachung, Effizienzsteigerung und Transparenz Automatisierung von Routineschritten Anwendungspartner: Silvercreations Software AG

19 Beispielprozess für Antragsverfahren

20 Herausforderung: Prozess Visualisierung Prozess Visualisierung (PV) unterstützt die verschiedenen Akteure bei der Durchführung Ihrer jeweiligen Aufgaben Flexible Prozesse und Prozessabweichungen erfordern eine dynamische PV Wissensintensive Prozesse mit einem datenorientierten Modell erfordern eine datenzentrierte PV Große Prozesse können von einer Fokussierung und Vereinfachung profitieren, statt den Anwender durch große Datenmengen zu überfordern

21 Semantisch orientierte Adaption einer Prozess Visualisierung Vollständiger Graph Adaptierter Graph Prozess Methoden Dok. Wissen Aktivitäten Dok. Aggregation Reduktion Abstraktion

22 Wrap-up: Wissensbasiertes Prozessmanagement Prozessmanagement stellt heute komplexe Herausforderungen für die KI-Methoden Lösungen bieten Prozessgestaltung Flexibilität Analyse und Optimierung Viele Anwendungsbereiche, wie z.b.: Handwerk, Landwirtschaft, Forschungsprozesse, medizinische Behandlungsprozesse, Kochen, Universität und Hochschule Trier entwickeln neue innovative Methoden und Prototypen mit Praxispartnern

23 Vielen Dank!