Process Mining in Unternehmen. Auswirkungen auf Qualität, Kennzahlen und Kosten

56 Seiten, Taschenbuch
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Reihe Aus der Reihe: e-fellows.net stipendiaten-wissen
Themen Wirtschaftswissenschaft, Finanzen, Betriebswirtschaft und Management Betriebswirtschaft und Management Wirtschaftsmathematik und -informatik, IT-Management
ISBN 9783346248466
Sprache Deutsch
Erscheinungsdatum 22.10.2020
Größe 210 x 148 mm
Verlag GRIN Verlag
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HerstellerangabenAnzeigen
Waltherstraße 23 | DE-80337 München
info@grin.com
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Kurzbeschreibung des Verlags

Akademische Arbeit aus dem Jahr 2020 im Fachbereich Informatik - Allgemeines, Note: 1,0, Hochschule München, Sprache: Deutsch, Abstract: Auf Basis einer detaillierten Umfrage mit 103 Teilnehmern von Unternehmen aus verschiedenen Branchen konnten in dieser Studienarbeit die Auswirkungen des Einsatzes von Process Mining im unternehmerischen Umfeld auf die Prozesskennzahlen Qualität, Kosten, Zeit und Flexibilität näher erörtert werden.Process Mining hat sich in den letzten zehn Jahren als eines der beliebtesten und spannendsten Technologiefelder entwickelt. Durch das stetige Ansammeln von Geschäftsereignissen in Form von Event-Logs können aus den verschiedenen Informationssystemen Daten ausgewertet und anschließend anhand einer visualisierten Oberfläche einfach undübersichtlich dargestellt werden. Da sich dadurch große unternehmerische Vorteile wie Verringerung von Kosten, schnellere Durchlaufzeiten oder erhöhte Kundenzufriedenheit ergeben können, ist die Technik mittels einem Process Mining Tool mittlerweile auch in der Praxis weit verbreitet und wird aktiv genutzt. Das Ziel durch den Einsatz von Process Mining ist neben der Visualisierung von Geschäftsprozessen, auch die Verbesserung der Prozesskennzahlen wie Qualität, Kosten, Zeit und Flexibilität. Um durch Process Mining eine hohe Erfolgswahrscheinlichkeit für die Verbesserung der internen Prozesse zu erzielen, werden aus den Umfrageergebnissen vier Wege abgeleitet, die zu einer positiven Entwicklung der sowohl eigenen, als auch abteilungsübergreifenden Prozesslandschaft und Prozesskennzahlen führen kann.

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