Kropp, Tobias

Prozess Mining ist eine junge, analytische Disziplin zum Erkennen, Überwachen und Verbessern realer Geschäftsprozesse (d. h. nicht angenommener Prozesse). Dabei wird Wissen aus Ereignisprotokollen extrahiert, die in heutigen Informationssystemen (zur Unterstützung eingesetzte Software) verfügbar sind. Im Allgemeinen kann man Process Mining als Brücke zwischen Daten- und Prozesswissenschaften verstehen (vgl. van der Aalst, W.: Process Mining: Data Science in Action, 2016, S. 16).

In der Bau- und Immobilienwirtschaft werden im Allgemeinen komplexe und individuelle Projekte bearbeitet. Zugehörige Prozesse stellen die Anwendbarkeit von Process Mining-Methoden vor große Herausforderungen. Je höher der Standardisierungsgrad der Abläufe ist, umso besser lassen sich Process Mining-Techniken implementieren.

Überall dort, wo prozessbezogene Daten anfallen, bieten sich Process Mining Analysen an. Vor allem im Gebäudebetrieb gibt es definierte Abläufe, die mit Hilfe von Prozessdaten validiert und optimiert werden können. Da jedoch die Anwendung von Process Mining in diesem Bereich noch wenig erprobt ist, gilt es pilotmäßige Use-Cases anhand ausgewählter FM-Prozesse und CAFM-Funktionalitäten schaffen.Literaturrecherche:

- Welche Prozesse gibt es im Facility Management? Klassifizierung dieser Prozesse nach Grad der Strukturierung. Identifikation geeigneter Prozesse für Process Mining Analysen.

- Befragung/Interview: Welche Prozesse bei FM-Dienstleistern sind vermeintlich klar strukturiert bzw. bereits „hochoptimisiert“? Welche Prozesse sind problembehaftet/fehleranfällig?

- Analyse der am Markt vorhandenen CAFM-Systeme hinsichtlich der „Logging-Funktionalität“: Wie werden Prozessdaten in diesen Systemen aufgezeichnet und sind sie für Process Mining-Analysen geeignet?

- Ggfs. Analyse von CAFM-Anwendern bereitgestellter Realdatensätze (Datenaufbereitung mittels Python/R/andere Programmiersprache ist vermutlich erforderlich)