Zielstellung
Ziel des Vorhabens war die Entwicklung softwaregestützter Verfahren, die Anwender bei der Abarbeitung eines Prozesses mit der Software „beobachten“ und diese Informationen feingranular in einen Event-stream bzw. ein Event Log schreiben. Mit der resultierenden Online-Prozessanalyse werden aus einer laufenden Applikation dedizierte Prozesse retrograd ermittelt und die Verwendung der Anwendung über unterschiedliche Anwender, Standorte oder Zeitpunkte dokumentiert.
Wissenschaftlicher und technischer Startpunkt
Die gängigen Ansätze, um zu Modellen für Geschäftsprozesse zu gelangen, haben gemeinsam, dass die zu analysierenden Software-Systeme einen möglichst akkuraten Eventstream an ein Process Mining Tool übergeben wollen. Im Jahr 2016 hat die IEEE das Standardformat XES (Extensible Event Stream) für Eventstreams definiert. Dieser Standard wird von gängigen Process Mining Werkzeugen unterstützt, er erlaubt u.a. eine freie Erweiterbarkeit mittels eigener Extensions, um Spezifika des Unternehmens bzw. seiner Geschäftsprozesse abzubilden, ebenso wie Spezifika der Software-Systeme und die Eventstreams an das Process Mining Tool zu übergeben. Für die großen Standardsysteme mit konstanten Datenmodellen (z.B. SAP, Microsoft Dynamics, Oracle E-Business Suite) gibt es bereits vorkonfigurierte Exportstrecken, die z.B. für einen klassischen Beschaffungsprozess alle notwendigen Eventstream-Informationen aus der Applikation extrahieren.
Jedoch gibt es keine simplen Exportstrecken für Standard-Anwendungen oder Branchenlösungen, geschweige denn für Individualsoftware. Da in den meisten Fällen die Individualsoftwarelösung nicht zwingend eine Workflow- bzw. Prozess-Engine im Hintergrund nutzt, die mit wenigen Erweiterungen hilfreiche Audit-Daten zu liefern vermag, bleibt vielfach nur der Blick auf die Veränderungen im Datenmodell. Diese sind allerdings, wie bereits oben erörtert, mit viel Zeitverlust durch Interviews, Analysen und Vermutungen verbunden.
Wesentliche Ergebnisse
Im Rahmen der Forschungs- und Entwicklungsarbeiten wurde sichtbar, dass die größte Innovation innerhalb der Arbeitspakete in der Identifikation der Prozesse auf Basis von User-Interaktionen, Identifikation des "realen" Datenmodells und dem DataActivityLog liegt. Sofern daraus erst eine Prozessbeschreibung mit BPMN oder PHILharmonicFlows erstellt werden kann, waren die weiteren Innovationen im Bereich Konformität und Compliance nur noch geringfügig. Aus diesem Grund lag im weiteren Projektverlauf der Fokus deutlich stärker auf einer hohen Qualität bei der semiautomatischen Erkennung der in der Anwendung implementierten Business-Prozesse.
PITSS
Die im Projekt erzielten Ergebnisse und Erkenntnisse werden in das kommende Release des Produktes PITSS.CON einfließen und stehen somit der Kundenbasis als Update oder auch für Neukunden als eigenständiges Produkt zur Verfügung.
DBIS
Das DBIS hat in dem Vorhaben die PITSS mit neuesten Erkenntnissen aus der Wissenschaft und Forschung unterstützt und ihre entsprechende Expertise im Bereich Business Process Management in das Projekt eingebracht. Sie hat ferner die Algorithmen und Verfahren zur Feststellung der Konformität und Compliance implementierter Prozesse mit einem gegebenen Soll-Prozessmodell bzw. mit bestehenden Compliance-Regeln konzipiert und evaluiert. Ferner hat DBIS die besonders originellen Ergebnisse seiner im SoftProc-Projekt geleisteten Forschungsarbeiten hochkarätig publiziert sowie auf 12 internationalen Konferenzen und Workshops präsentiert.