TY - THES A1 - Stein, Nikolai Werner T1 - Advanced Analytics in Operations Management and Information Systems: Methods and Applications T1 - Advanced Analytics im Operations Management und Information Systems: Methoden und Anwendungen N2 - Die digitale Transformation der Gesellschaft birgt enorme Potenziale für Unternehmen aus allen Sektoren. Diese verfügen aufgrund neuer Datenquellen, wachsender Rechenleistung und verbesserter Konnektivität über rasant steigende Datenmengen. Um im digitalen Wandel zu bestehen und Wettbewerbsvorteile in Bezug auf Effizienz und Effektivität heben zu können müssen Unternehmen die verfügbaren Daten nutzen und datengetriebene Entscheidungsprozesse etablieren. Dennoch verwendet die Mehrheit der Firmen lediglich Tools aus dem Bereich „descriptive analytics“ und nur ein kleiner Teil der Unternehmen macht bereits heute von den Möglichkeiten der „predictive analytics“ und „prescriptive analytics“ Gebrauch. Ziel dieser Dissertation, die aus vier inhaltlich abgeschlossenen Teilen besteht, ist es, Einsatzmöglichkeiten von „prescriptive analytics“ zu identifizieren. Da prädiktive Modelle eine wesentliche Voraussetzung für „prescriptive analytics“ sind, thematisieren die ersten beiden Teile dieser Arbeit Verfahren aus dem Bereich „predictive analytics.“ Ausgehend von Verfahren des maschinellen Lernens wird zunächst die Entwicklung eines prädiktiven Modells am Beispiel der Kapazitäts- und Personalplanung bei einem IT-Beratungsunternehmen veranschaulicht. Im Anschluss wird eine Toolbox für Data Science Anwendungen entwickelt. Diese stellt Entscheidungsträgern Richtlinien und bewährte Verfahren für die Modellierung, das Feature Engineering und die Modellinterpretation zur Verfügung. Der Einsatz der Toolbox wird am Beispiel von Daten eines großen deutschen Industrieunternehmens veranschaulicht. Verbesserten Prognosen, die von leistungsfähigen Vorhersagemodellen bereitgestellt werden, erlauben es Entscheidungsträgern in einigen Situationen bessere Entscheidungen zu treffen und auf diese Weise einen Mehrwert zu generieren. In vielen komplexen Entscheidungssituationen ist die Ableitungen von besseren Politiken aus zur Verfügung stehenden Prognosen jedoch oft nicht trivial und erfordert die Entwicklung neuer Planungsalgorithmen. Aus diesem Grund fokussieren sich die letzten beiden Teile dieser Arbeit auf Verfahren aus dem Bereich „prescriptive analytics“. Hierzu wird zunächst analysiert, wie die Vorhersagen prädiktiver Modelle in präskriptive Politiken zur Lösung eines „Optimal Searcher Path Problem“ übersetzt werden können. Trotz beeindruckender Fortschritte in der Forschung im Bereich künstlicher Intelligenz sind die Vorhersagen prädiktiver Modelle auch heute noch mit einer gewissen Unsicherheit behaftet. Der letzte Teil dieser Arbeit schlägt einen präskriptiven Ansatz vor, der diese Unsicherheit berücksichtigt. Insbesondere wird ein datengetriebenes Verfahren für die Einsatzplanung im Außendienst entwickelt. Dieser Ansatz integriert Vorhersagen bezüglich der Erfolgswahrscheinlichkeiten und die Modellqualität des entsprechenden Vorhersagemodells in ein „Team Orienteering Problem.“ N2 - The digital transformation of business and society presents enormous potentials for companies across all sectors. Fueled by massive advances in data generation, computing power, and connectivity, modern organizations have access to gigantic amounts of data. Companies seek to establish data-driven decision cultures to leverage competitive advantages in terms of efficiency and effectiveness. While most companies focus on descriptive tools such as reporting, dashboards, and advanced visualization, only a small fraction already leverages advanced analytics (i.e., predictive and prescriptive analytics) to foster data-driven decision-making today. Therefore, this thesis set out to investigate potential opportunities to leverage prescriptive analytics in four different independent parts. As predictive models are an essential prerequisite for prescriptive analytics, the first two parts of this work focus on predictive analytics. Building on state-of-the-art machine learning techniques, we showcase the development of a predictive model in the context of capacity planning and staffing at an IT consulting company. Subsequently, we focus on predictive analytics applications in the manufacturing sector. More specifically, we present a data science toolbox providing guidelines and best practices for modeling, feature engineering, and model interpretation to manufacturing decision-makers. We showcase the application of this toolbox on a large data-set from a German manufacturing company. Merely using the improved forecasts provided by powerful predictive models enables decision-makers to generate additional business value in some situations. However, many complex tasks require elaborate operational planning procedures. Here, transforming additional information into valuable actions requires new planning algorithms. Therefore, the latter two parts of this thesis focus on prescriptive analytics. To this end, we analyze how prescriptive analytics can be utilized to determine policies for an optimal searcher path problem based on predictive models. While rapid advances in artificial intelligence research boost the predictive power of machine learning models, a model uncertainty remains in most settings. The last part of this work proposes a prescriptive approach that accounts for the fact that predictions are imperfect and that the arising uncertainty needs to be considered. More specifically, it presents a data-driven approach to sales-force scheduling. Based on a large data set, a model to predictive the benefit of additional sales effort is trained. Subsequently, the predictions, as well as the prediction quality, are embedded into the underlying team orienteering problem to determine optimized schedules. KW - Operations Management KW - Managementinformationssystem KW - Entscheidungsunterstützung KW - Maschinelles Lernen KW - Big Data KW - Advanced Analytics KW - Prescriptive Analytics KW - Predictive Analytics KW - Entscheidungsunterstützungssystem KW - Wirtschaftsinformatik KW - Tourenplanung Y1 - 2019 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:bvb:20-opus-192668 ER - TY - THES A1 - Oberdorf, Felix T1 - Design and Evaluation of Data-Driven Enterprise Process Monitoring Systems T1 - Design und Evaluation von datengetriebenen Prozess Überwachungssystemen in Unternehmen N2 - Increasing global competition forces organizations to improve their processes to gain a competitive advantage. In the manufacturing sector, this is facilitated through tremendous digital transformation. Fundamental components in such digitalized environments are process-aware information systems that record the execution of business processes, assist in process automation, and unlock the potential to analyze processes. However, most enterprise information systems focus on informational aspects, process automation, or data collection but do not tap into predictive or prescriptive analytics to foster data-driven decision-making. Therefore, this dissertation is set out to investigate the design of analytics-enabled information systems in five independent parts, which step-wise introduce analytics capabilities and assess potential opportunities for process improvement in real-world scenarios. To set up and extend analytics-enabled information systems, an essential prerequisite is identifying success factors, which we identify in the context of process mining as a descriptive analytics technique. We combine an established process mining framework and a success model to provide a structured approach for assessing success factors and identifying challenges, motivations, and perceived business value of process mining from employees across organizations as well as process mining experts and consultants. We extend the existing success model and provide lessons for business value generation through process mining based on the derived findings. To assist the realization of process mining enabled business value, we design an artifact for context-aware process mining. The artifact combines standard process logs with additional context information to assist the automated identification of process realization paths associated with specific context events. Yet, realizing business value is a challenging task, as transforming processes based on informational insights is time-consuming. To overcome this, we showcase the development of a predictive process monitoring system for disruption handling in a production environment. The system leverages state-of-the-art machine learning algorithms for disruption type classification and duration prediction. It combines the algorithms with additional organizational data sources and a simple assignment procedure to assist the disruption handling process. The design of such a system and analytics models is a challenging task, which we address by engineering a five-phase method for predictive end-to-end enterprise process network monitoring leveraging multi-headed deep neural networks. The method facilitates the integration of heterogeneous data sources through dedicated neural network input heads, which are concatenated for a prediction. An evaluation based on a real-world use-case highlights the superior performance of the resulting multi-headed network. Even the improved model performance provides no perfect results, and thus decisions about assigning agents to solve disruptions have to be made under uncertainty. Mathematical models can assist here, but due to complex real-world conditions, the number of potential scenarios massively increases and limits the solution of assignment models. To overcome this and tap into the potential of prescriptive process monitoring systems, we set out a data-driven approximate dynamic stochastic programming approach, which incorporates multiple uncertainties for an assignment decision. The resulting model has significant performance improvement and ultimately highlights the particular importance of analytics-enabled information systems for organizational process improvement. N2 - Der zunehmende globale Wettbewerb zwingt Unternehmen zur Verbesserung ihrer Prozesse, um sich dadurch einen Wettbewerbsvorteil zu verschaffen. In der Fertigungsindustrie wird das durch die die digitale Transformation unterstützt. Grundlegende Komponenten in den entstehenden digitalisierten Umgebungen sind prozessorientierte Informationssysteme, die die Ausführung von Geschäftsprozessen aufzeichnen, bei der Prozessautomatisierung unterstützen und wiederum Potenzial zur Prozessanalyse freisetzen. Die meisten Informationssysteme in Unternehmen konzentrieren sich jedoch auf die Anzeige von Informationen, Prozessautomatisierung oder Datenerfassung, nutzen aber keine predictive analytics oder prescriptive analytics, um datengetriebene Entscheidungen zu unterstützen. Daher wird in dieser Dissertation der Aufbau von analytics-enabled Informationssystemen in fünf unabhängigen Teilen untersucht, die schrittweise analytische Methoden einführen und potenzielle Möglichkeiten zur Prozessverbesserung in realen Szenarien bewerten. Eine wesentliche Voraussetzung für den Auf- und Ausbau von analytics-enabled Informationssystemen ist die Identifikation von Erfolgsfaktoren, die wir im Kontext von Process Mining als deskriptive Methode untersuchen. Wir kombinieren einen etablierten Process Mining Framework und ein Process Mining Erfolgsmodell, um einen strukturierten Ansatz zur Bewertung von Erfolgsfaktoren zu ermöglichen, den wir aufbauend zur Identifizierung von Herausforderungen, Motivationen und des wahrgenommenen Mehrwerts (engl. Business Value) von Process Mining durch Mitarbeiter in Organisationen und Process Mining Experten nutzen. Auf Grundlage der gewonnenen Erkenntnisse erweitern wir das bestehende Erfolgsmodell und leiten Implikationen für die Generierung von Business Value durch Process Mining ab. Um die Realisierung des durch Process Mining ermöglichten Business Value zu unterstützen, entwickeln wir ein Artefakt für kontextbezogenes Process Mining. Das Artefakt kombiniert standard Prozessdaten mit zusätzlichen Kontextinformationen, um die automatische Identifizierung von Prozesspfaden, die mit den Kontextereignissen in Verbindung gebracht werden, zu unterstützen. Die entsprechende Realisierung ist jedoch eine herausfordernde Aufgabe, da die Transformation von Prozessen auf der Grundlage von Informationserkenntnissen zeitaufwendig ist. Um dies zu überwinden, stellen wir die Entwicklung eines predictive process monitoring Systems zur Automatisierung des Störungsmanagements in einer Produktionsumgebung vor. Das System nutzt etablierte Algorithmen des maschinellen Lernens zur Klassifizierung von Störungsarten und zur Vorhersage der Störungsdauer. Es kombiniert die Algorithmen mit zusätzlichen Datenquellen und einem einfachen Zuweisungsverfahren, um den Prozess der Störungsbearbeitung zu unterstützen. Die Entwicklung eines solchen Systems und entsprechender Modelle ist eine anspruchsvolle Aufgabe, die wir durch die Entwicklung einer Fünf-Phasen-Methode für predictive end-to-end process monitoring von Unternehmensprozessen unter Verwendung von multi-headed neural networks adressieren. Die Methode erleichtert die Integration heterogener Datenquellen durch dedizierte Modelle, die für eine Vorhersage kombiniert werden. Die Evaluation eines realen Anwendungsfalls unterstreicht die Kompetitivität des eines aus der entwickelten Methode resultierenden Modells. Allerdings sind auch die Ergebnisse des verbesserten Modells nicht perfekt. Somit muss die Entscheidung über die Zuweisung von Agenten zur Lösung von Störungen unter Unsicherheit getroffen werden. Dazu können zwar mathematische Modelle genutzt werden, allerdings steigt die Anzahl der möglichen Szenarien durch komplexe reale Bedingungen stark an und limitiert die Lösung mathematischer Modelle. Um dies zu überwinden und das Potenzial eines prescriptive process monitoring Systems zu beleuchten, haben wir einen datengetriebenen Ansatz zur Approximation eines dynamischen stochastischen Problems entwickelt, der mehrere Unsicherheiten bei der Zuweisung der Agenten berücksichtigt. Das resultierende Modell hat eine signifikant bessere Leistung und unterstreicht letztlich die besondere Bedeutung von analytics-enabled Informationssystemen für die Verbesserung von Organisationsprozessen. KW - Operations Management KW - Wirtschaftsinformatik KW - Entscheidungsunterstützung KW - Maschinelles Lernen KW - Advanced Analytics KW - Predictive Analytics KW - Prescriptive Analytics Y1 - 2022 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:bvb:20-opus-298531 ER -