Vier Studierende sitzen an einem Tisch und lernen gemeinsam.

Forschungs­projekt „Conformance Checking with Regulations“ startet mit finanz­ieller Unter­stützung durch die Deutsche Forschungs­gemeinschaft (DFG)

Das Forschungs­projekt „Combining Process Mining and Reference Models for Improving Daily Practices and Regulations – Conformance Checking with Regulations (CheR)“ wird von der Deutschen Forschungs­gemeinschaft (DFG) gefördert und beginnt im November.

„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.

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