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doi:10.22028/D291-34142
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Titel: | Efficient and Compliant Purchase Order HandlingA Contribution to BPI Challenge 2019 |
VerfasserIn: | Gutermuth, Oliver ![]() Lahann, Johannes Rehse, Jana-Rebecca Scheid, Martin ![]() Schuhmann, Steffen Stephan, Sebastian ![]() Fettke, Peter ![]() |
Sprache: | Englisch |
Erscheinungsjahr: | 2019 |
Dokumenttyp: | Forschungsbericht (Report zu Forschungsprojekten) |
Abstract: | The 2019 Business Process Intelligence challenge focuses on the purchase order handling process from a large multinational company in the area of paints and coatings, operating from the Netherlands. In this report, we describe how we analyzed the provided process data in order to answer the process owner’s questions on process visualization, throughput efficiency, and compliance. To answer those questions, we used a combination of manual data analysis, established process mining techniques, and innovative machine learning approaches. After presenting our data understanding and tool chain, we first report on the results obtained by manual filtering, before addressing each challenge individually. We also discuss limitations and further recommendations, wherever applicable. |
URL der Erstveröffentlichung: | https://www.dfki.de/web/forschung/projekte-publikationen/publikationen-uebersicht/publikation/10539/ |
Link zu diesem Datensatz: | hdl:20.500.11880/31440 http://dx.doi.org/10.22028/D291-34142 |
Datum des Eintrags: | 28-Jun-2021 |
Bemerkung/Hinweis: | BPI Challenge 2019 |
Fakultät: | HW - Fakultät für Empirische Humanwissenschaften und Wirtschaftswissenschaft |
Fachrichtung: | HW - Wirtschaftswissenschaft |
Professur: | HW - Prof. Dr. Peter Loos |
Sammlung: | SciDok - Der Wissenschaftsserver der Universität des Saarlandes |
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