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1 9. September 4. Juli 9. Mai Business Process Analytics Neue Chancen, Herausforderungen und Möglichkeiten durch und mit BPM(N) 7

2 Business Process Analytics Neue Chancen, Herausforderungen und Möglichkeiten mit BPM(N) 18:30 Kurzvorstellung BPM Offensive Rhein.Ruhr 18:40 Einführung Process Analytics (Martin Matzner) 19:00 Business Activity Monitoring (Martin Matzner) 19:15 Modellorientierte Prozessanalyse in der Praxis (Dominik Blattner) 19:30 Workshop Modelle und Ihre Rollen in den einzelnen Funktionsbereichen (Alle) 20:15 Zusammenfassung der Ergebnisse 20:30 Abschluss, Ausblick und offener Ausklang Agenda 8

3 Business Process Analytics Ausgewählte Konzepte und Technologien Martin Matzner 9

4 Phasen und Teilprozesse eines Management-Prozesses Phasen und Teilprozesse von Managementprozessen (Hahn 2006, Hahn / Bleicher 2006) Phasen 1. Willensbildung 2. Willensdurchsetzung Zugehörige Teilprozesse 1. Planung (i.w.s.): Problemstellung, Alternativensuche, Alternativenbeurteilung, Alternativenauswahl 2. Durchführung: Implementierung, Ausführung, Steuerung, Kontrolle Hahn / Bleicher (2006) 10

5 BPM-Lebenszyklus Ziele, Analyse von Geschäftsumfeld und Ist-Orga Maßnahmen zur Prozessverbesserung Prozess-Entwurf Prozessmodelle Metriken / Zielwerte Simulation Prozess- Evaluierung Zielwerte Prozess- Implementierung Berichtswesen / weitere Empfänger Prozessmetriken Prozess- Ausführung Implementierte Prozesse Messwerte Quelle: Prozessmetriken zur Mühlen, M., Workflow-based Process Controlling. Springer, Berlin Prozess- Überwachung (Monitoring) 11

6 Analytische Anwendungen (Analytics) Analytische Anwendungen umfassen die Nutzung von Daten, statistischen und quantitativen Analysen sowie erklärenden und vorhersagenden Modellen, um Entscheidungsprozesse zu unterstützen (Davenport und Harris, 2007). Analytische Anwendungen können menschliche Entscheidungsträger unterstützen oder zur automatischen Entscheidungsfindung genutzt werden (Davenport und Harris, 2007). 12

7 Analytische Anwendungen im BPM-Kontext Analysiere die Vergangenheit Process Controlling: Prozess-Logs mit ETL-Ansatz (extract, transform, load) auswerten. Process Mining: ex-post Konstruktion von Modellen, die beobachtetes Verhalten in Logs erklären. Beobachte die Gegenwart Business Activity Monitoring: (Echtzeit-) Beobachtung von Prozessverhalten; Identifikation von Mustern, die von Managern das Ergreifen proaktiver oder korrektiver Maßnahmen erfordern. Sage die Zukunft voraus Simulation: Prozessdesigns vor dem Deployen auf Eignung überprüfen. Varianten auf Verbesserungsbeitrag überprüfen. Predictive Analytics: Zeitreihenanalysen, Forecasting-Methoden (mit historischen Daten), z. B. um Engpässe zu identifizieren. zur Muehlen / Shapiro (2010) 13

8 Fokus: Business Activity Monitoring Business Activity Monitoring (BAM) befasst sich mit der Beobachtung, der Analyse und der Präsentation von Echtzeit- Informationen zu Prozessaktivitäten über System- und Organisationsgrenzen hinweg. Die Entwicklung von BAM-Anwendungen umfasst: Die Spezifikation und Implementierung von Geschäftsprozessen Die Spezifikation und Implementierung der Verarbeitungslogik für Prozessüberwachung und -kontrolle Den Entwurf von Dashboards zur Visualisierung von Leistungskennzahlen. 14

9 Business Activity Monitoring (BAM): Ausbaustufen Business Activity Monitoring (BAM) Live Monitoring and Dashboarding Automated Process Manipulation Real-time Predictive Analyses 15

10 BI: Relationale Datenverarbeitung und Ereignis-orientierte Datenverarbeitung Records Added Database Query Reports Removed Result Events Event-driven Engine Visualizations Queued Notified 16

11 CEP-Architektur für BAM Event Producer Event Channel Event Processor Event Channel Event Consumers BPM Complex Event Processing Dashboards Internal ERP Notifications BPM External Sensors, Contextual Data 17

12 Proof-of-Concept-Implementierung Slipstream BPM CEP Dashboarding SAP NetWeaver CE 7.2 Sybase Aleri Streaming Platform SAP BusinessObjects Xcelsius

13 Demo Scenario: Company Profile Unternehmen Branche Standort Kunden Markt Chipfineon Mikroprozessoren und Halbleiter Münster B2B-Kunden in ganz Europa Automobil- und Luftfahrtindustrie Computer-Hersteller IKT-Industrie Kunden fertigen Just-in-Time Begrenzte Lagerkapazitäten Kurzfristige, zeitkritische Aufträge SLAs definieren Geschäftsbeziehungen

14 Demo-Szenario: Herausforderungen Information Provision Decision-relevant information dispersed across different systems cannot be provided on time Timely Intervention Existing BI systems do not allow for a proactive intervention Decision-making takes too long Violation of SLAs High costs Customer dissatisfaction Customer Experience No way to provide customer with timely information

15 Demo-Szenario: Anforderungen Information Provision Real-time data provision and visualization Across system boundaries Solution: Timely Intervention Real-time calculations and predictions Automated decision-making Event-driven Business Activity Management Customer Experience Well-timed and accurate notifications

16 Chipfactory Demo 22

17 Demo-Szenario Chipfactory 23

18 Zusammenfassung BAM integriert die Trends Technisches BPM und Operational BI BAM visualisiert prozessbezogenen Kennzahlen in einem Dashboard (über Systemgrenzen hinweg) BAM ermöglicht die Kalkulation komplexer Kennzahlen, das Erkennen von Mustern und predictive analyses in Echtzeit BAM ermöglicht neben Benachrichtigungsfunktionen auch automatische Eskalationsmechanismen (Ausbaustufe) Literatur: Janiesch, C.; Matzner, M.; Müller, O.: Beyond Process Monitoring: A Proof-of-Concept of Event-driven Business Activity Management. Business Process Management Journal, 18 (4)

19 Anforderungen, Herausforderungen und Chancen einer modellbasierenden Prozessanalyse (Aktuelle) Beispiele aus dem Projektumfeld Dominik Blattner 25

20 Anforderungen Transparenz und Zuverlässigkeit der Prozesse erhöhen Man kann nicht managen, was nicht gemessen werden kann Dinge, die gemessen werden, werden gemacht Man kann nicht verbessern, was man nicht messen kann Messbarkeit und Nachvollziehbarkeit beim Erreichen der strategischen Ziele Vision Strategische Ziele Ziel- Faktoren (CSFs) Maße für Faktoren (KPIs) Prozess- Datenbasis (PPIs) 26

21 Herausforderung Definition des Prozess-Kennzahlensystems Bereitstellung der benötigten (operativen) Prozessmodelle Erheben der Prozessdaten Bereitstellung der proaktiven Daten(-Basis) zu jedem beliebigen Zeitpunkt Aggregation der Prozesskennzahlen (PPIs) zu Leistungskennzahlen (KPIs) Visualisierung & Aufbereitung der Daten: (Prozess-) Reports Werkzeuge zur Prozessüberwachung / (Real-Time) Dashboards Werkzeuge zur Prozesskontrolle Simulation und Vorhersagen Anpassungsfähigkeit (Flexibilität) unter Beibehaltung der Vergleichbarkeit 27

22 Herausforderung Ergebnisanalyse CSF BPI Process Analytics KPI Qualität Kosten Zeit Flexibilität Angestrebte Werte PPI Aktion pro PPI 28

23 Chancen Aufwertung der Prozessmodelle im Unternehmen Aktuelle strategische sowie operative Prozessmodelle Business Alignment zwischen Management und Fachbereich Überwachung und Auswertung ohne Medienbruch (Roundtrip) Messbarkeit und Vergleichbarkeit zwischen den Versionen (Aktuelle) Zustandsinformationen der Prozesse jederzeit verfügbar Problem- und Änderungsdiskussionen prozessbasierend führen 29

24 Beispielhafte Projektsituationen Prozessdokumentation Prozessausrichtung Analyse Bewertung Vergleichbarkeit Prozessautomatisierung Überwachung Steuerung Optimierung 30

25 Ihr Ansprechpartner Ihr Ansprechpartner: Dominik Blattner Martin Matzner

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