Artificial-Intelligence to Reveal Potentials for Semi-Process-Automation (AISA)
Third party funded individual grant
Acronym: AISA
Start date : 01.01.2019
End date : 31.12.2020
Project details
Scientific Abstract
Während der Prozessausführung werden durch nahezu alle Anwendungssysteme für stattfindende Ereignisse Daten – so genannte Ereignislogdaten – erfasst. Ein Teilbereich des Process Mining, Predictive Business Process Monitoring, beschäftigt sich mit der Vorhersage zur Evolution von Prozessinstanzen basierend auf diesen historischen Eventlogdaten. Aufgrund der begrenzten prädiktiven Güte derartiger Verfahren, oftmals bedingt dadurch, dass Geschäftsprozess immer komplexer werden, findet bislang kaum ein Einsatz in der Praxis statt. Vor diesem Hintergrund ist das wesentliche Ziel des Projektes AISA nächste Prozessschritte (Ereignisse) für laufende Prozessinstanzen mit Techniken des Deep Learning mit einer möglichst hohen Güte vorherzusagen, um die Etablierung solch einer Lösung bei DATEV zu erreichen. Durch eine vorgelagerte Anomalieerkennung und eine (Standard-)Ablauferkennug soll die Güte des Ergebnisses weiterhin verbessert werden. Zudem sollen über die üblicherweise genutzten Eventlogdaten (insb. Prozessinstanz Id, Ereignis und Zeitstempel) hinaus auch prozessbegleitende Kontextinformationen, welche die Prozessausführung charakterisieren, extrahiert und für die Vorhersage miteinbezogen werden. Solche Kontextinformation können z.B. Informationen aus prozessbegleitenden Belegen oder Informationen zum Anwendungssystem selbst sein.
