Titelangaben
Schönig, Stefan ; Günther, Christoph ; Jablonski, Stefan:
Process Discovery and Guidance Applications of Manually Generated Logs.
In:
International Academy, Research, and Industry Association - IARIA
(Hrsg.):
The Seventh International Conference on Internet Monitoring and Protection. -
Wilmingston, DE
: IARIA
,
2012
. - S. 61-67
ISBN 978-1-61208-201-1
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Abstract
In this paper, we investigate the problem of the availability of complete process execution event logs in order to offer automatic process model generation (process discovery) possibility by process mining techniques. Therefore, we present our AI4 | Process Observation Project that generates manual logs and guides process participants through process execution. Like this, our project offers the possibility for the automatic generation of process models within organizations, without the availability of any information system. Process participants are encouraged to work with our AI4 | Process Observation Tool by various process execution support functions, like an auto-suggestion of process data and dynamic recommendations of following processes.
Weitere Angaben
Publikationsform: | Aufsatz in einem Buch |
---|---|
Begutachteter Beitrag: | Ja |
Keywords: | Process Mining; Process Monitoring; Activity Tracking; Guidance through Process Execution |
Institutionen der Universität: | Fakultäten > Fakultät für Mathematik, Physik und Informatik > Institut für Informatik > Lehrstuhl Angewandte Informatik IV > Lehrstuhl Angewandte Informatik IV - Univ.-Prof. Dr.-Ing. Stefan Jablonski Fakultäten Fakultäten > Fakultät für Mathematik, Physik und Informatik Fakultäten > Fakultät für Mathematik, Physik und Informatik > Institut für Informatik Fakultäten > Fakultät für Mathematik, Physik und Informatik > Institut für Informatik > Lehrstuhl Angewandte Informatik IV |
Titel an der UBT entstanden: | Ja |
Themengebiete aus DDC: | 000 Informatik,Informationswissenschaft, allgemeine Werke > 004 Informatik |
Eingestellt am: | 23 Okt 2017 12:22 |
Letzte Änderung: | 02 Nov 2022 13:44 |
URI: | https://eref.uni-bayreuth.de/id/eprint/34896 |