Fraunhofer IEM: Process Mining & KI: So werden Unternehmensprozesse intelligent | Prof. Dumitrescu Tech Talk #56

Wie lassen sich Unternehmensprozesse mit Daten und Künstlicher Intelligenz transparenter, effizienter und besser steuerbar machen? Prof. Dr. Maximilian Röglinger erläutert im Tech Talk mit Prof. Dr. Roman Dumitrescu, wie Process Mining und Process Intelligence reale Prozessdaten nutzbar machen und damit eine Grundlage für evidenzbasierte Entscheidungen schaffen.
Im Mittelpunkt stehen die Entwicklung vom klassischen Process Mining hin zu fortgeschrittenen diagnostischen, prädiktiven und präskriptiven Analysen sowie die Verbindung mit Generativer KI, agentischer KI und Decision Intelligence. Weitere Themen sind Process Intelligence in Produktion und Engineering, Task Mining und Automatisierung sowie neue Möglichkeiten zur Verbesserung von Datenqualität und Prozessmodellen.
Besondere Relevanz besitzt Process Intelligence auch für den Mittelstand: Ein erfolgreicher Einstieg beginnt nicht mit dem Kauf eines Tools, sondern mit der Prüfung von Datenverfügbarkeit, IT-Landschaft und organisatorischer Readiness. Erste geeignete Use Cases ermöglichen eine schrittweise Bewertung des Potenzials.

🔹 Gast: Prof. Dr. Maximilian Röglinger
(Professor an der Universität Bayreuth und stellvertretender Institutsleiter des Fraunhofer FIT sowie Leiter des Institutsteils Wirtschaftsinformatik in Bayreuth)
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🔹 Host: Prof. Dr.-Ing. Roman Dumitrescu
🔗 LinkedIn: https://www.linkedin.com/in/roman-dumitrescu-professor/

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Überblick
0:00 – Einführung: Was ist Process Intelligence?
1:52 – Process Mining: Prozesse erkennen und verbessern
3:10 – Typische Use Cases und die Bedeutung der Datenqualität
5:50 – Process Intelligence in Produktion und realer Arbeitswelt
8:16 – Task Mining, Automatisierung und Fachkräftemangel
9:38 – Von Prozessdaten zu messbarem Mehrwert
12:42 – Simulation, Decision Intelligence und KI
16:23 – Forschung: Generative und agentische KI für Prozesse
23:32 – Process Intelligence im Mittelstand
24:58 – Der richtige Einstieg in Process Mining