Bachelorarbeit aus dem Jahr 2019 im Fachbereich BWL - Review of Business Studies, Note: 2,0, Universit t Passau (Lehrstuhl f r Wirtschaftsinformatik - Schwerpunkt Informations- und IT-Service-Management), Sprache: Deutsch, Abstract: Eine Variante, mit der Unternehmen ihre Prozesse ber Industrie 4.0-Anwendungen verbessern k nnen, ist der Einsatz von Process Mining Software. Bei Process Mining handelt es sich um ein Themenfeld, das in den letzten Jahren sowohl im Bereich der Forschung als auch f r die Anwendung im Unternehmen immer wichtiger geworden ist. Infolgedessen haben es sich viele Softwarehersteller zur Aufgabe gemacht, ihren Kunden mithilfe von Process Mining Software eine bersichtliche Darstellung von Prozessabl ufen zu erm glichen, damit diese Verbesserungen an einzelnen Prozessen im Unternehmen durchf hren k nnen. Die Verbesserungen, die dabei durchgef hrt werden, sollen verhindern, dass Aktivit ten oder Ressourcen unn tig ausgelastet oder dass Prozessabl ufe unn tige Wiederholungen von Aktivit ten enthalten. Die Softwarehersteller setzen dabei unterschiedliche Schwerpunkte bei der Entwicklung ihrer Werkzeuge. Um f r ausgew hlte Werkzeuge die Eignung f r bestimmte Aufgaben im Process Mining festzustellen, wurden die Werkzeuge mithilfe allgemeiner Softwareanforderungen sowie mit unterschiedlichen Testdaten anhand von eigens daf r erstellten Frageb gen getestet. Die Ergebnisse wurden miteinander verglichen, um damit R ckschl sse zu ziehen, f r welche Aufgaben des Process Minings sich welche Werkzeuge am besten eignen. Die Analyse zeigt, dass einige Werkzeuge besser f r die Case-Identifikation, andere Werkzeuge besser f r das Social Mining und wieder andere besser f r die Bottleneck-Analyse geeignet sind. Des Weiteren hat sich herausgestellt, dass es Werkzeuge gibt mit denen mehr Aufgaben als allgemein in den Anforderungen formuliert wurde. Diese Arbeit stellt eine Handlungsempfehlung dar, wie nach geeigneter Process Mining Software recherchiert und je
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