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@Select Types{,
Journal = "Band-1",
Title= "Ein Vergleich aktueller Deep-Learning-Architekturen zur Prognose von Prozessverhalten",
Author= "Kai Heinrich, Patrick Zschech, Christian Janiesch, Markus Bonin",
Doi= "https://doi.org/10.30844/wi_2020_i1-heinrich",
Abstract= "Vor dem Hintergrund einer zunehmenden Datenverfügbarkeit sowie der Motivation von Unternehmen, Geschäftsprozesse kontinuierlich zu verbessern, untersucht der Beitrag verschiedene Deep-Learning-Architekturen, die im Kontext der Prozessprognose angewendet werden können, um dadurch kritische Prozessrisiken früher und besser erkennen zu können. Das Forschungsziel ist dabei die Identifikation und Gegenüberstellung aktueller Architekturkonzepte für die Prognose von Folgeereignissen in laufenden Prozessinstanzen. Dazu werden zunächst Ansätze aus dem Bereich Deep Learning identifiziert, welche ein klares Anwendungspotenzial in der Prozessprognose aufweisen. Anschließend wird ein Testdesign entwickelt, anhand dessen die identifizierten Ansätze evaluiert und systematisch gegenübergestellt werden. Die Ergebnisse zeigen, dass neuartige Deep-Learning-Architekturen konkurrenzfähige und teilweise bessere Prognosequalitäten aufweisen als die bisher in der Literatur verwendeten Ansätze.
",
Keywords= "Process Prediction, Process Mining, Process Analytics, Deep Neural Networks, Deep Learning.
",
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Kai Heinrich, Patrick Zschech, Christian Janiesch, Markus Bonin: Ein Vergleich aktueller Deep-Learning-Architekturen zur Prognose von Prozessverhalten. Online: https://doi.org/10.30844/wi_2020_i1-heinrich (Abgerufen 26.12.24)
Open Access
Abstract
Abstract
Vor dem Hintergrund einer zunehmenden Datenverfügbarkeit sowie der Motivation von Unternehmen, Geschäftsprozesse kontinuierlich zu verbessern, untersucht der Beitrag verschiedene Deep-Learning-Architekturen, die im Kontext der Prozessprognose angewendet werden können, um dadurch kritische Prozessrisiken früher und besser erkennen zu können. Das Forschungsziel ist dabei die Identifikation und Gegenüberstellung aktueller Architekturkonzepte für die Prognose von Folgeereignissen in laufenden Prozessinstanzen. Dazu werden zunächst Ansätze aus dem Bereich Deep Learning identifiziert, welche ein klares Anwendungspotenzial in der Prozessprognose aufweisen. Anschließend wird ein Testdesign entwickelt, anhand dessen die identifizierten Ansätze evaluiert und systematisch gegenübergestellt werden. Die Ergebnisse zeigen, dass neuartige Deep-Learning-Architekturen konkurrenzfähige und teilweise bessere Prognosequalitäten aufweisen als die bisher in der Literatur verwendeten Ansätze.
Keywords
Schlüsselwörter
Process Prediction, Process Mining, Process Analytics, Deep Neural Networks, Deep Learning.
References
Referenzen
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