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Titel: Towards Automated Process Planning and Mining
VerfasserIn: Fettke, Peter
Rombach, Alexander Michael
Sprache: Englisch
Verlag/Plattform: arXiv
Erscheinungsjahr: 2022
DDC-Sachgruppe: 330 Wirtschaft
Dokumenttyp: Sonstiges
Abstract: AI Planning, Machine Learning and Process Mining have so far developed into separate research fields. At the same time, many interesting concepts and insights have been gained at the intersection of these areas in recent years. For example, the behavior of future processes is now comprehensively predicted with the aid of Machine Learning. For the practical application of these findings, however, it is also necessary not only to know the expected course, but also to give recommendations and hints for the achievement of goals, i.e. to carry out comprehensive process planning. At the same time, an adequate integration of the aforementioned research fields is still lacking. In this article, we present a research project in which researchers from the AI and BPM field work jointly together. Therefore, we discuss the overall research problem, the relevant fields of research and our overall research framework to automatically derive process models from executional process data, derive subsequent planning problems and conduct automated planning in order to adaptively plan and execute business processes using real-time forecasts.
DOI der Erstveröffentlichung: 10.48550/arXiv.2208.08943
URL der Erstveröffentlichung: https://arxiv.org/abs/2208.08943
Link zu diesem Datensatz: urn:nbn:de:bsz:291--ds-388608
hdl:20.500.11880/35591
http://dx.doi.org/10.22028/D291-38860
Datum des Eintrags: 4-Apr-2023
Drittmittel / Förderung: Bundesministerium für Bildung und Forschung - APPaM
Fördernummer: 01IW20006
Bemerkung/Hinweis: Preprint
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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