TY  - JOUR
A1  - Oberdorf, Felix
A1  - Schaschek, Myriam
A1  - Weinzierl, Sven
A1  - Stein, Nikolai
A1  - Matzner, Martin
A1  - Flath, Christoph M.
T1  - Predictive end-to-end enterprise process network monitoring
JF  - Business & Information Systems Engineering
N2  - Ever-growing data availability combined with rapid progress in analytics has laid the foundation for the emergence of business process analytics. Organizations strive to leverage predictive process analytics to obtain insights. However, current implementations are designed to deal with homogeneous data. Consequently, there is limited practical use in an organization with heterogeneous data sources. The paper proposes a method for predictive end-to-end enterprise process network monitoring leveraging multi-headed deep neural networks to overcome this limitation. A case study performed with a medium-sized German manufacturing company highlights the method’s utility for organizations.
KW  - predictive process analytics
KW  - predictive process monitoring
KW  - deep learning
KW  - machine learning
KW  - neural network
KW  - business process anagement
KW  - process mining
Y1  - 2023
U6  - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:bvb:20-opus-323814
SN  - 2363-7005
VL  - 65
IS  - 1
ER  - 
TY  - RPRT
A1  - Baumgart, Michael
A1  - Bredebach, Patrick
A1  - Herm, Lukas-Valentin
A1  - Hock, David
A1  - Hofmann, Adrian
A1  - Janiesch, Christian
A1  - Jankowski, Leif Ole
A1  - Kampik, Timotheus
A1  - Keil, Matthias
A1  - Kolb, Julian
A1  - Kröhn, Michael
A1  - Pytel, Norman
A1  - Schaschek, Myriam
A1  - Stübs, Oliver
A1  - Winkelmann, Axel
A1  - Zeiß, Christian
ED  - Winkelmann, Axel
ED  - Janiesch, Christian
T1  - Plattform für das integrierte Management von Kollaborationen in Wertschöpfungsnetzwerken (PIMKoWe)
N2  - Das Verbundprojekt „Plattform für das integrierte Management von Kollaborationen in Wertschöpfungsnetzwerken“ (PIMKoWe – Förderkennzeichen „02P17D160“) ist ein Forschungsvorhaben im Rahmen des Forschungsprogramms „Innovationen für die Produktion, Dienstleistung und Arbeit von morgen“ der Bekanntmachung „Industrie 4.0 – Intelligente Kollaborationen in dynamischen Wertschöpfungs-netzwerken“ (InKoWe). Das Forschungsvorhaben wurde mit Mitteln des Bundesministeriums für Bildung und Forschung (BMBF) gefördert und durch den Projektträger des Karlsruher Instituts für Technologie (PTKA) betreut.
Ziel des Forschungsprojekts PIMKoWe ist die Entwicklung und Bereitstellung einer Plattformlösung zur Flexibilisierung, Automatisierung und Absicherung von Kooperationen in Wertschöpfungsnetzwerken des industriellen Sektors.
T3  - Working Paper Series of the Institute of Business Management - 8 
KW  - Blockchain
KW  - Supply Chain Management
KW  - Blockchain
KW  - Plattform
KW  - Wertschöpfungsnetzwerke
KW  - Supply Chain Networks
Y1  - 2022
U6  - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:bvb:20-opus-293354
SN  - 2199-0328
ER  -