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Geschäftsprozesse (engl. business processes) bilden einen wesentlichen Bestandteil betrieblicher Informationssysteme, durch sie werden Informationen und Materialien in Produkte oder Dienstleistungen überführt. Dabei gilt es, die stetig steigende Komplexität der Prozesse beispielsweise durch Standardisierungen beherrschbar zu gestalten. Um diese Herausforderungen zu adressieren, befasst sich das Business Process Management (BPM) mit ganzheitlichen Ansätze zur Identifikation, Implementierung und Optimierung dieser Prozesse. Aufgrund von stetig aufkommenden neuen Technologien, befindet sich dieser Forschungsbereich durchgängig im Wandel.

Daher forscht das Team um Prof. Dr. Reichert an neuen Methoden, um: 

• Prozessmodelle verständlicher zu gestalten
• Prozesse durch den Einsatz von Internet of Things (IoT)-Techniken zu optimieren
• Standardisierungsverfahren zu etablieren
• Industrie 4.0 aktiv mitzugestalten

Verfügbare Themen (Available topics)

Betreuer (Supervisor)	Thema (Topic)
Lisa Arnold	Die Weiterentwicklung einer Run-Time Engine für ein webbasiertes Modellierungstool.
	Analyse von Monitoring-Komponenten für objektzentierte Geschäftsprozessse in PHILharmonicFlows.
	Die Implementierung eines Monitoring-Tools zur Überwachung objektzentrierter Geschäftsprozesse.
	Die Entwicklung eines Online-Tutorials für das webbasierte Modellierungstool PHILharmonicFlows.
	Die Untersuchung der Auswirkung von Koordinationsprozessen auf den Prozessfortschritt.
	Die Untersuchung der Lesbarkeit und Verständlichkeit von Diagrammen für ein Monitoring-Tool: Eine empirische Untersuchung.
	Fortschrittsberechnung mittels maschinellen Lernens für objektzentrierte Geschäftsprozesse.
Julia Baß	Konzeption und Durchführung eines Eye Tracking Experiments für die Modellierung unterschiedlich modularisierter Prozessmodelle
	Konzeption und Durchführung eines Eye Tracking Experiments für die Evaluierung unterschiedlich modularisierter Prozessmodelle
	Konzeption und Durchführung eines Experiments zur Untersuchung von unterschiedlichen Vorgehensmethodiken während der Prozessevaluation
	Konzeption und Durchführung eines Experiments zur Untersuchung von zusätzlichen Informationen während der Prozessevaluation
Marius Breitmayer	Entwicklung eines web-basierten Modellierungstools für objektzentrierte Prozesse
	Business Process Management & Smart Government – Fragestellungen für das operative Prozessmanagement im Kontext der Verwaltungsdigitalisierung (Industriekooperation)
	Change Management & Verwaltungsdigitalisierung – Ganzheitliche Smart Government Ansätze (Industriekooperation)
	Business Process Management für die Verwaltungsdigitalisierung (Industriekooperation)
Luca Hörner	Entwicklung eines Chatbots zur Prozessmodellgenerierung durch Trainieren eines LLMs
Pascal Schiessle
Michael Winter	Applying Process Mining on Clinical Healthcare Data
	Kognition im Business Process Management
	Realisierung einer virtuellen Welt zu einem adäquaten Szenario auf Basis eines Workflows
	Konzeption und Durchführung eines Eye Tracking Experiments für die Evaluierung von unterschiedlichen Notationen der Prozessmodellierung
	Konzeption und Durchführung eines Eye Tracking Experiments für die Intra-Prozessmodell-Evaluation
	Konzeption und Durchführung eines Eye Tracking Experiments für die Intra-Prozessmodell-Modellierung
	Konzeption und Durchführung eines Eye Tracking Experiments für den elementspezifischen Vergleich von Prozessmodellierungssprachen
	Konzeption und Durchführung eines gamifizierten Eye Tracking Experiments im Business Process Management
	Konzeption und Durchführung eines Experiments zur Messung der Cognitive Load während der Prozessmodellierung
	Konzeption und Durchführung eines Experiments zur Messung der Cognitive Load während der Prozessevaluation
	Entwicklung einer Anwendung für die Definition und Durchführung von Eye Tracking Experimenten
	Automated Valuation of Process Model Quality
	Designing a Flexible and Comprehensive Process Modeling Language
	How Process Modelers can be supported by creating comprehensible Process Models – Process Modeling guidelines
	Applying Machine Learning Algorithms to Identify The Background Education of Process Model Readers
	I foresee your next glimpse – A stochastic predictive analysis in process model examination
	Visualization of Additional Information in Process Models
	Navigation in Process Landscapes

Ein gesunder Lifestyle rückt immer mehr in den Fokus gerade junger Menschen. Auch das Gesundheitswesen geht mit Trends wie beispielsweise Apps oder Wearables und eröffnet folglich spannende interdisziplinäre Forschungsfelder. Wie können Rezepte, Patientenakten oder aber auch therapeutische Behandlungen digitalisiert werden? Selbstverständlich gilt es auch zu klären, wie aufkommende Bedenken zu Datenschutz oder technischer Machbarkeit gelöst werden können.

In Kooperation mit der Klinischen Psychologie (Universität Ulm) um Prof. Dr. Baumeister, sowie der Klinischen Epidemiologie und Biometrie (Universität Würzburg) um Prof. Dr. Rüdiger Pryss, forscht das Team um Prof. Dr. Reichert an neuen Methoden, um:

• Ecological Momentary Assessments (EMAs) und Mobile Crowdsensing (MCS) verfügbar zu machen
• Digitale Therapieangebote zur Verfügung zu stellen
• Datenqualität und -sicherheit im medizinischen Kontext zu gewährleisten

Verfügbare Themen (Available topics)

Betreuer (Supervisor)	Thema (Topic)
Robin Kraft	Durchführung einer PRISMA-gestützten Literaturanalyse zur Studienadhärenz und Dropout-Rate von digitalen Patient Reported Outcome Measures (PROM)
Abdul Rahman Idrees	Design and Implementation of Multi-Person Support as a Persuasive Feature for eHealth Platforms
Michael Stach	Determining Antigen Colocalization as a Requisite for a Multi-Targeted CAR T-Cell Therapy in Glioblastoma Using Image Processing and Machine Learning
	Tumorsegmentierung mit dem „Segment Anything Model“ (SAM), DINOv2 und U-Net - Welches Modell arbeitet genauer?
	Trainieren des „Segment Anything Models“ (SAM) zur Segmentierung von Tumoren
	Label Cleanup und Preprocessing für Tumor-Segmentierung
	Segmentierung von Tumorgewebe in der histopathologischen Bildgebung
Michael Winter	Anwendung von maschinellem Lernen zur Analyse von medizinischen Bilddaten
	Ermittlung von Anwendungsmöglichkeiten des Process Mining im Gesundheitswesen
	Einsatz von Machine Learning und Process Mining: Potenziale und Anwendungsfelder
	Durchführung einer PRISMA-gestützten Literaturanalyse über die aktuelle Publikationslage zu Evidenz (Wirksamkeit) von mHealth-Apps
	Machine Learning Auswertung von COVID-19 Daten aus dem Bereich Immunologie.
	Twister: Automatisierte klinische Bewertung der Dystonie
	Entwicklung einer mobilen Anwendung zur Detektion von Parkinson mithilfe der Kamera und Fragebögen
	Entwicklung einer mobilen Anwendung zum täglichen Tracking von Parkinson-Patienten
	Entwicklung eines Front-ends zur automatischen Erfassung von Bewegungsmustern mit Machine-Learning-Verfahren (Computer Vision)

Nachfolgend finde Sie einige Abschlussarbeiten, welche von Institutspartnern aus der Wirtschaft ausgeschrieben sind.

Verfügbare Themen (Available topics)

Betreuer (Supervisor)	Thema (Topic)
Elisa Schmied	Design und Implementierung einer App zur Reduktion von Selbstverletzungen bei Jugendlichen (IRIS-A)
Jens Winkler	Konzeption & Entwicklung einer Software-Komponente zur dynamischen Generierung von UI-Komponenten
Alexander Treß	Feature Toggles um in einem Microservice-Umfeld einzelne Anwendungsteile (de-)aktivierbar zu machen
Alexander Treß	Tool-Auswahl und prototypische Implementierung einer grafischen Shopfloor-Übersicht
Julian Henning	Umsetzung einer automatisierten Produktionsplanung in Optaplanner
Julian Henning	Integration des WorflowDesigners in innoMES
Michael Stach	Umsetzung eines Machine-Learning Konzepts durch eine Simulation zur Optimierung der Schlaganfallversorgung im Rettungswagen