Prozessintelligenz mit KI: Analyse, Optimierung und Modellierung datengetriebener Geschäftsprozesse

Prozessintelligenz mit KI: Analyse, Optimierung und Modellierung datengetriebener.

MODUL 01: VON DER PROZESSAUFNAHME ZUR DATENBASIERTEN ANALYSE

• Grenzen manueller Prozessanalysen
• Einführung in KI-gestützte Prozessanalyse
• Anwendungsfälle: Medienbruchanalyse, Variantenvielfalt, Bottleneck-Erkennung
• Praxisübung: Auswahl geeigneter Prozesse für KI-Einsatz

MODUL 02: PROCESS MINING VERSTEHEN UND ANWENDEN

• Grundprinzipien von Process Mining und Event Logs
• Tools und Datenvoraussetzungen (z. B. Celonis, ProM)
• Anwendungsfälle: Ist-Analyse komplexer Prozesslandschaften
• Praxisübung: Interpretieren eines Process-Mining-Dashboards

MODUL 03: KI ZUR MUSTERERKENNUNG UND PROGNOSE

• Nutzung von ML-Modellen zur Prozessvorhersage
• Predictive Process Monitoring & Entscheidungsunterstützung
• Anwendungsfälle: Prognose von Durchlaufzeiten, Eskalationen, SLA-Verletzungen
• Praxisübung: Analyse von Prozessabweichungen in Fallbeispielen

MODUL 04: KI-GESTÜTZTE PROZESSMODELLIERUNG

• Generative Modellierung: KI-Vorschläge für Soll-Prozesse
• Vergleich von Ist- und Zielprozessen
• Anwendungsfälle: Reorganisation, Digitalisierungsplanung
• Praxisübung: Modellvergleich & Bewertung mit KI-Unterstützung

MODUL 05: OPTIMIERUNG UND AUTOMATISIERUNG

• Kombination aus RPA und KI: Regeln, Lernen, Umsetzen
• Integration in Workflow-Systeme und Business Rules Engines
• Anwendungsfälle: Automatisierte Ausnahmebehandlung, Self-Service-Prozesse
• Praxisübung: Konzeption eines KI-gestützten Automatisierungsfalls

MODUL 06: GOVERNANCE, VERÄNDERUNG & STRATEGIE

• Prozessverantwortung im KI-Kontext
• Reifegradmodelle und Umsetzungsstrategien
• Anwendungsfälle: KPI-basierte Steuerung, kontinuierliche Prozessverbesserung
• Praxisübung: Priorisierung eigener Prozessoptimierungsinitiativen mit KI