„Conformance Checking with Regulations (CheR)“ ist ein Kooperationsprojekt zwischen Prof. Dr. Jana Rehse, Juniorprofessorin für Management Analytics an der Universität Mannheim, und Dr. Luise Pufahl, Postdoktorandin am Lehrstuhl für Software und Business Engineering an der TU Berlin, das von der Deutschen Forschungsgemeinschaft (DFG) gefördert wird. Angesiedelt ist das Projekt innerhalb der Uni Mannheim am Institute of Enterprise Systems (InES) sowie am Management Analytics Center (MAC) der Fakultät BWL.
Geschäftsprozesse müssen oft vorgeschriebenen Regeln folgen oder sich an ihnen orientieren. Beispiele sind Behandlungsrichtlinien im Gesundheitswesen, Gesetze und Verordnungen in der öffentlichen Verwaltung sowie – insbesondere seit Beginn der Pandemie – Hygienevorschriften in vielen verschiedenen Bereichen. Sowohl für den unternehmerischen Erfolg als auch für behördliche Prüfungen ist es wichtig zu wissen: Halten wir uns an die festgelegten Vorschriften? Falls wir davon abweichen, warum? Müssen wir Aus- und Weiterbildung der Mitarbeiter*innen verbessern? Können wir die Regeln so anpassen, dass sie in der realen Welt besser anzuwenden sind?
Process Mining bietet Einblicke in die tatsächliche Ausführung von Geschäftsprozessen und Techniken für eine evidenzbasierte Prozessanalyse. Die Konformitätsprüfung (engl. Conformance Checking), eine der Hauptaufgaben des Process Mining, umfasst Techniken zur Überprüfung der Beziehung zwischen einem entworfenen Prozessmodell und dem realen Prozessverhalten und identifiziert sowie analysiert Abweichungen zwischen beiden. Auf diese Weise finden Unternehmen Antworten auf die oben gestellten Fragen.
Um die Konformitätsprüfung von Prozessvorschriften zu realisieren, müssen jedoch große Herausforderungen bewältigt werden. Erstens sind Vorschriften in der Regel als lange und uneindeutige Texte verfasst, so dass sie nicht direkt für die Konformitätsprüfung verwendet werden können. Referenzmodelle, d. h. Prozessmodellvorlagen, die für die Gestaltung anderer Prozesse wiederverwendet werden können, können diese Lücke zwischen Vorschriften und Prozessausführungsdaten schließen. Allerdings erfordert die Umwandlung von Vorschriften in Referenzmodelle einen hohen manuellen Aufwand; die Forschung zur Automatisierung dieses Schrittes steht noch am Anfang. Zweitens sind moderne Verfahren zur Konformitätsprüfung zwar rechnerisch effizient, aber nicht in der Lage, die Relevanz der Abweichung zu beurteilen, mehrere Modelle zu berücksichtigen oder erwünschte von unerwünschten Abweichungen zu unterscheiden. All dies ist im Umgang mit Regeln und Vorschriften wichtig. Darüber hinaus gibt es nur wenige Untersuchungen darüber, wie die Ergebnisse von Konformitätsprüfungen visualisiert werden können, vor allem, wenn die Zielanwender*innen aus der Wirtschaft kommen. Zu guter Letzt sind die Daten zur Prozessausführung viel detaillierter als die Referenzmodelle, so dass ein hohes Maß an automatisierter Abstraktion erforderlich ist, um beides miteinander zu verbinden.
Das Projekt „Conformance Checking with Regulations (CheR)“ kombiniert erstmalig Techniken aus der Referenzmodellierung und der Konformitätsprüfung, um reales Prozessverhalten mit festgelegten Vorschriften zu vergleichen. Ziel ist es, die Abweichungen zwischen beiden zu identifizieren und zu visualisieren. So können individuelle Schulungen für Mitarbeiter*innen, die Vorbereitung von Audits oder Vorschläge zur Verbesserung von Prozessen und Vorschriften in den jeweiligen Bereichen ermöglicht werden.
Für das Projekt wurde nun der Forschungsantrag von der Deutschen Forschungsgemeinschaft (DFG) bewilligt. Das Forschungsvorhaben startet ab November mit einer geplanten Laufzeit von drei Jahren. Wir bedanken uns herzlich bei unseren Projektpartnern vom Lehrstuhl für Software und Business Engineering der TU Berlin für die gemeinsame Ausarbeitung dieser zukunftsweisenden Forschungsidee und freuen uns auf eine erfolgreiche Zusammenarbeit. Wir danken auch der Deutschen Forschungsgemeinschaft (DFG) für die finanzielle Unterstützung bei der Realisierung unseres Forschungsvorhabens.