Process Mining für Prozessverantwortliche
Was Process Mining leistet, welche Daten es braucht und wie man Ergebnisse liest und bewertet. Ohne Programmierung, die Auswertungen sind mit PM4Py vorbereitet.
K42 · Process Mining
Objektzentriertes Process Mining mit PM4Py
Prozesse analysieren, in denen ein Ereignis mehrere Objekte betrifft, z. B. Bestellung, Position und Lieferung. Grundlage ist der Standard OCEL 2.0.
- 1 Tag
- Vertiefung
- online oder in Präsenz
- bis 12 Personen
Ziele
- Sie erkennen die Grenzen fallbezogener Ereignisprotokolle bei verknüpften Objekten
- Sie erstellen und lesen objektzentrierte Ereignisprotokolle nach OCEL 2.0
- Sie analysieren Prozesse über mehrere Objekttypen mit PM4Py
- Sie werten Zusammenhänge zwischen Objekten mit einem Sprachmodell aus
Agenda
Vormittag
- Grenzen klassischer Ereignisprotokolle: Konvergenz und Divergenz
- Objekte, Ereignisse und Beziehungen in OCEL 2.0
- Daten aus ERP-Tabellen in OCEL 2.0 überführen
- Übung: ein objektzentriertes Protokoll aus Bestelldaten aufbauen
Nachmittag
- Objektzentrierte Prozessgraphen mit PM4Py
- Filtern, Abflachen und Vergleich je Objekttyp
- Ergebnisse mit einem Sprachmodell auswerten
- Übung: Verzögerungen zwischen Bestellung, Lieferung und Rechnung finden
Voraussetzungen
Python-Kenntnisse und Grundlagen des Process Mining, etwa aus K25.
Zielgruppe
- Process Analysts mit Process-Mining-Erfahrung
- Data Analysts und Data Scientists mit Python
- Analysten von ERP-Prozessen in Einkauf, Vertrieb und Logistik
- Teilnehmende von K25
Werkzeuge und Standards
Bezug zu KI
Zusammenhänge zwischen Objekten mit einem Sprachmodell auswerten.
Process Mining
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