Adaptive Process Optimization [a.pro] bpm

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1 Adaptive Process Optimization [a.pro] bpm Studienprojekt B ab Wintersemester 2010/2011 Monika Weidmann, Falko Kötter Fraunhofer IAO Competence Center Electronic Business Universität Stuttgart, Institut für Arbeitswissenschaft und Technologiemanagement 11. Mai 2011

2 Mit Ideen zum Erfolg

3 Luftbild Institutsgelände Fraunhofer IZS Fraunhofer IAO und IAT Universität Stuttgart

4 Industriekunden und -partner Eine Auswahl

5 Motivation Mittelfristige Voraussagen von Gartner * : Bis 2012: 20% der Kunden-orientierten Prozesse adaptierbar und zur Laufzeit nach Kundenpräferenzen zusammengesetzt Bis 2013: Dynamisches Prozessmanagement unbedingt erforderlich für Prozesseffizienz in chaotischem Umfeld Unternehmensübergreifende Geschäftsprozesse Zunehmende Datenmengen Echtzeitmonitoring spielt immer wichtigere Rolle Verteilte Systeme erschweren Integration von Messwerten * vgl. Gartner 2010

6 Adaptive Process Optimization [a.pro] bpm

7 Lösungsansatz in [a.pro] bpm KPI1 KPI 2 Ziel 1 Proz essw erkz eug Änderungen Proz essmodell KPI 3 KPI 4 Ziel 2 Deploy Messw erkzeuge Handlungsanweisung Ablaufen Vorschläge Handlungsanweisung Ad- Hoc Visualisierung Messdaten Optimierung des Prozessmodells Optimierung der KPIs Anpassung der Ziele Ableiten Auswerten Data Warehouse

8 Lösungsansatz in [a.pro] bpm

9 Ziel und Inhalte Anwendungsfälle (u.a.) RFID-Sensornetzwerk in der Flugzeugcateringlogistik Ausstattung von Flugzeugtrolleys mit RFID Analyse der Sensordaten und Prognose von Engpässen Automatisierte Warnungen und Umplanungen Echtzeitanalytik in Schadenregulierungsprozess bei Versicherung Komponenten (u.a.) Kommunikation mittels elektronischer Dokumente Echtzeitanalyse der ausgetauschten Nachrichten Automatisierte Steuerung des Regulierungsprozesses Modul zur Modellierung von KPIs Codegenerator zur automatischen Erstellung von Messwerkzeugen für diese KPIs (z.b. Webservices) Auswertungskomponente zur Unterstützung der Optimierung des zugrundeliegenden Prozessmodells

10 Beispieltechnologien & -methoden Eine Auswahl Technologien Java und XML JavaScript Flash Web Services Standard-Web-Technologien (Web Server, HTML, J2EE, EJB etc.) Data Warehousing und MDX, BPMN-Modellierung und Tools (z.b. Oryx) Evolutionäre Algorithmen Datenbanken Methoden & Konzepte Projektmanagement Scrum als Prozessmodell Serviceorientierte Architekturen Datenmodellierung Kundennahe Umsetzung Wirtschaftsnähe

11 Vorteile von IAO-Studienprojekten»Real-World-Aufgabe«: Kooperation auch mit Unternehmenspartnern von Fraunhofer IAO Ausgezeichnete Referenz für Bewerbungen Eigener Arbeitsraum, flexible Arbeitszeit und ort Eigenes Budget für Bücher und Software Entspricht Zeitvorgaben für Studienprojekt (Limit!) Gute Betreuung und Nutzung von IAO-Know-how Viele Erfahrungen über das Studienprojekt hinaus... und einen Kicker haben wir auch J

12 Voraussetzungen, Formales & Next Steps Teamfähigkeit und Motivation Eigenständige Übernahme von Rolle im Team und fachlicher Aufgabe Seminarvortrag zu Vertiefungsthema (fachlich oder technisch) Gruppengröße 6-10 Personen Beginn WS 2011, Dauer max. 12 Monate Bestimmtes Anwendungsfach ist _nicht_ Vorbedingung Anmeldung unter Angabe von Name, Matrikelnr., Anwendungsfach, Semester Persönlichen Erfahrungen & Interessen (im Kontext des Projektvorschlags, fachlich und technisch) Besuchte Vorlesungen und erzielten Noten»Kennenlern-Termin«nach Bedarf Fragen & Anmeldung: An Monika oder Falko wenden, Kontaktdaten siehe nächste Folie

13 Ansprechpartner und Adressen Monika Weidmann, M.Sc. Telefon 0711/ Mail Dipl.-Inf. Falko Kötter Telefon 0711/ Mail Competence Center Electronic Business Fraunhofer IAO, Nobelstrasse 12, Stuttgart Telefon Arbeitsraum Raum 1.106, IAT-Gebäude der Uni Stuttgart Allmandring 35, Stuttgart

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