Skiseminar: Improving Predictve Process Monitoring Accuracy Through Selecting the Best Predictor Based on Log Characterics (ImPACt)

Skiseminar

Das Skiseminar kombiniert ein konventionelles Master-Seminar mit einer Exkursion in die österreichischen Alpen (10.-17.01.2026). Ein Teil der Seminarleistung wird während des Semesters erbracht, und die Seminarvorträge finden dann im Rahmen der Exkursion statt. Ziel der Exkursion ist eine Skihütte im Skigebiet Oberstdorf-Kleinwalsertal. Während tagsüber Ski gefahren wird, finden am späten Nachmittag die Seminarvorträge statt. Solche Skiseminare habe im universitären Umfeld eine lange Tradition, und man findet sie an zahlreichen Universitäten. Neben der Vermittlung klassischer, seminarbezogener Inhalte ist es auch Ziel eines solchen Seminars, die persönliche Entwicklung der Teilnehmerinnen und Teilnehmer zu fördern. Eine gemeinsame Woche mit wissenschaftlichen Mitarbeitenden sowie Professorinnen und Professoren vermittelt darüber hinaus Einblicke in den wissenschaftlichen Alltag.

Thema

Die Überwachung und Analyse von Geschäftsprozessen gehört zum täglichen Geschäft vieler Unternehmen. Dabei steht die Sicherstellung der effizienten, effektiven und rechtskonformen Ausführung der Prozesse im Fokus. Bei der Analyse der Prozesse werden drei Strategien unterschieden: Die nachträgliche Analyse bereits abgelaufener Prozesse, die Beobachtung aktuell laufender Prozesse und die Vorhersage des Verhaltens zukünftig laufender Prozesse. Der Fokus des Seminars ImPACt liegt auf letzterer Strategie. Basierend auf historischen Prozessabläufen werden Machine-Learning-Modelle trainiert, mit deren Hilfe abgeschätzt werden kann, wie ein aktuell ablaufender Prozess sich wahrscheinlich in naher Zukunft verhalten wird (sog. Predictive Process Monitoring (PPM)). PPM macht es auf diese Weise möglich, aktiv auf mögliche, wahrscheinlich in der Zukunft auftretende Ereignisse zur reagieren und den Prozess so bestmöglich zu steuern. So können z. B. ungewollte Ereignisse von vornherein verhindert werden.

Die Vorhersagequalität ist für den Erfolg von PPM zentral. Es hat sich herausgestellt, dass die Vorhersagequalität davon abhängt, welche Art von Vorhersagealgorithmus verwendet wird und welche strukturellen Eigenschaften der zugrunde liegende Prozess aufweist (z. B., wie viele Verzweigungen oder Loops ein Prozess durchläuft). In anderen Worten: Für einen Prozess X kann ein bestimmter Vorhersagealgorithmus A am besten geeignet sein, während für einen Prozess Y ein anderer Algorithmus B die besten Ergebnisse verspricht. Es gibt also keinen „generell besten“ Vorhersagealgorithmus.

Ziel des Seminars ist es, Unternehmen eine Entscheidungsunterstützung zur Verfügung zu stellen, die sie bei der Auswahl von PPM-Algorithmen, die bestmöglich auf ihre Prozesse zugeschnitten sind, unterstützt.

Im Rahmen des Seminars werden dafür unterschiedliche PPM-Algorithmen mit unterschiedlichen, konkreten Prozess-Logdaten mit verschiedenen strukturellen Eigenschaften trainiert. Es soll analysiert werden, welche PPM-Algorithmen für welche strukturellen Eigenschaften von Prozessen die beste Vorhersagequalität bieten. Ihnen steht zur Analyse eine PPM-Software zur Verfügung, die auf der Process Engine Camunda basiert, und in der unterschiedliche PPM-Algorithmen implementiert sind. Des Weiteren können mit der Software Prozesslogs mit gewünschten strukturellen Eigenschaften erzeugt sowie existente Logs auf ihre Eigenschaften untersucht werden.

Leistungen

Die Leistung des Seminars ist in Form der oben beschriebenen Datenanalyse mit PPM-Methoden, deren Dokumentation und einer Abschlusspräsentation zu erbringen.

Voraussetzungen

Sie sollten über Grundkenntnisse (besser: fortgeschrittene Kenntnisse) im Bereich Business Process Management verfügen. Von Vorteil ist es (es ist aber keine Pflicht), wenn Sie bereits mindestens eine der drei Vorlesungen „Business Process Management“, „Workflow Management“ oder „Process Analytics“ besucht haben.

Anrechnung / Module

Das Seminar ist für folgende Module anrechenbar (damit geeignet für Studierende der M.Sc.-Studiengänge WI, DBM, Inf & CV):

• Pflichtseminar WI1 (04WI2201)
• Pflichtseminar WI2 (04WI2202)
• Seminar Process Science (04WI2209)
• Special Topics in Process Science (04WI2210)
• Special Topics in Information Systems (1-4) (04WI2017, 04WI2017-(2-4))

Anmeldung & Bewerbung

Am Mittwoch, 10.09.2025, 13:00, wird es eine Online-Infoveranstaltung zum Seminar geben. Bitte schreiben Sie uns bis zum 09.09.2025, 24:00, eine kurze Mail an process-science@uni-koblenz.de, wenn Sie Interesse haben und an der Infoveranstaltung teilnehmen möchten. Sie erhalten dann eine kurze Rückbestätigung mit den entsprechenden Einwahldaten. Nach der Infoveranstaltung können Sie sich dann entscheiden, ob Sie am Seminar teilnehmen möchten, und haben dann die Möglichkeit, sich bis zum 15.09.2025 verbindlich anzumelden. Sollte Ihnen der Termin am 09.09. nicht passen, schreiben Sie uns bitte auch. Wir werden Sie dann mit den entsprechenden Informationen versorgen.

Ein Kickoff-Treffen, und damit der Beginn des Seminars, ist für Anfang des Wintersemesters geplant. Auf Wunsch der Studierenden ist aber auch ein früherer Start möglich.