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.
K25 · Process Mining
Process Mining mit PM4Py
Ereignisprotokolle, Prozessentdeckung, Konformitätsprüfung, Kennzahlen.
- 2 Tage
- Aufbau
- online oder in Präsenz
- bis 12 Personen
Ziele
- Sie bereiten Ereignisprotokolle aus Unternehmenssystemen für Process Mining auf
- Sie entdecken Prozessmodelle aus Daten und prüfen die Konformität
- Sie werten Durchlaufzeiten, Varianten und Engpässe aus
- Sie nutzen ein Sprachmodell, um Ergebnisse zu erklären und Automatisierungspotenziale zu finden
Agenda
Tag 1
- Process Mining im Überblick: Discovery, Conformance, Enhancement
- Ereignisprotokolle: Fall, Aktivität, Zeitstempel
- Daten aufbereiten mit pandas und PM4Py
- Prozessentdeckung mit Directly-Follows-Graph und Inductive Miner
- Übung: ein Ereignisprotokoll aufbereiten und analysieren
Tag 2
- Varianten, Durchlaufzeiten und Engpässe
- Konformitätsprüfung gegen ein BPMN-Modell
- Ergebnisse darstellen und berichten
- Ergebnisse mit einem Sprachmodell auswerten
- Übung: Automatisierungspotenziale in einem Beispielprozess finden
Voraussetzungen
Python-Grundkenntnisse. Ein Rechner mit Python und Installationsrechten.
Zielgruppe
- Process Analysts und Business Analysten
- Data Analysts und Data Scientists mit Python
- Prozessverantwortliche mit Datenbezug
- Controlling, Revision und Qualitätsmanagement
Werkzeuge und Standards
Bezug zu KI
Ergebnisse mit einem Sprachmodell auswerten, Automatisierungspotenziale finden.
Process Mining
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