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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.
Plattform für das integrierte Management von Kollaborationen in Wertschöpfungsnetzwerken (PIMKoWe)
(2022)
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.