Track 6

Track description

Geschäftsprozessmanagement (GPM) hat sich als zentrales Führungsinstrument in Unternehmen etabliert. Mit Hilfe von GPM werden Unternehmen bei der Entwicklung, Steuerung, Gestaltung, Überwachung und Umsetzung von Geschäftsprozessen unterstützt, um ihre Ziele effektiver und effizienter zu erreichen. In den letzten Jahrzehnten hat sich GPM auf verschiedene Bereiche ausgebreitet wie z.B. die Neugestaltung von Geschäftsprozessen, Process Mining, Robotic Process Automation oder Prädiktive Prozessvorschau, um nur einige zu nennen. Ziel des Tracks ist es, diese vielfältigen Facetten von GPM aus den unterschiedlichen Perspektiven von Management und Technologie zu diskutieren und herauszuarbeiten, wie GPM eingesetzt werden kann, um aktuellen Herausforderungen z.B. im Hinblick auf die Digitalisierung oder der Integration von KI zu begegnen. Der Track ist offen für Beiträge aus dem gesamten Forschungsspektrum des Geschäftsprozessmanagements – sowohl organisatorisch als auch technisch.

Track Topics

Mögliche Themen sind: 

• Neugestaltung von Geschäftsprozessen
• exploratives Prozessmanagement und Prozessinnovation
• Geschäftsprozessmanagement im Hinblick auf Digitalisierung
• Geschäftsprozessmanagement und Co-Creation
• Process-Mining und Gamification
• KI-basierte Techniken für Process Mining
• KI-basierte Prozessanalysen
• Qualität von Ereignisprotokollen 
• Techniken zur Datenvorverarbeitung von Process Mining
• organisatorische Themen rund um Process Mining
• Organisationsroutinen und Routine Dynamics

Prof. Dr. Agnes Koschmider

Universität Bayreuth

Agnes Koschmider ist Professorin für Wirtschaftsinformatik an der Universität Bayreuth. Zuvor war sie Professorin für Wirtschaftsinformatik an der Christian-Albrechts-Universität zu Kiel, Associate Professor an der Poznań University of Economics, Vertretungsprofessorin an der Universität zu Köln und Postdoktorandin am Institut für Angewandte Informatik und Formale Beschreibungsverfahren am KIT. Sie promovierte und erhielt die Venia Legendi in Angewandter Informatik, beides vom KIT. Kernbereich ihrer Forschung ist eine datengetriebene Analyse von Prozessen auf Basis von KI-Methoden. Insbesondere erforscht ihre Arbeitsgruppe, wie automatisiert Wissen aus Rohdaten (wie Sensordaten, Zeitreihen, videobasierte Daten) in Form von Prozessen extrahiert werden kann.

Prof. Dr. Maximilian Röglinger

University of Bayreuth & Queensland University of Technology

Maximilian Röglinger ist Inhaber des Lehrstuhls für Wirtschaftsinformatik und Wertorientiertes Prozessmanagement an der Universität Bayreuth sowie Adjunct Professor an der School of Management der Queensland University of Technology. Zudem ist er stellvertretender wissenschaftlicher Leiter des Kernkompetenzzentrum Finanz- & Informationsmanagement, sowie stellvertretender Institutsleiter des Fraunhofer FIT. Herr Röglinger arbeitet in Forschung, Lehre und Praxis an der Schnittstelle von Kunde, Prozess und Digitalisierung.

Prof. Moe Thandar Wynn

Queensland University of Technology (QUT)

Moe Thandar Wynn ist Professorin für Information Systems an der Queensland University of Technology (QUT), in Brisbane, Australien. Sie leitet dort die Forschungsgruppe zu Business Process Management (BPM) und ist Co-Lead für das Themengebiet Data for Discovery Research in QUT’s Tier-1-Center für Data Science. Weiterhin ist Moe Vize-Vorsitzende des Lenkungsausschusses in der IEEE Taskforce für Process Mining. Ihre Forschungsschwerpunkte liegen in den Bereichen Process Mining, Datenqualität und Robotic-Process Automation für die Prozessdigitalisierung.

Dr. Christian Bartelheimer

Paderborn University

Christian Bartelheimer ist Akademischer Rat am Lehrstuhl für Wirtschaftsinformatik, insbesondere Betriebliche Informationssysteme, der Universität Paderborn. Seine Forschungsschwerpunkte liegen auf der Gestaltung, Implementierung und Evaluation innovativer digitaler Technologien und der Untersuchung der Auswirkungen des Einsatzes dieser auf Prozesse und Akteure in sozio-technischen Dienstleistungssystemen. Er ist zudem F&I-Projektmanager am Software Innovation Campus Paderborn (SICP) und leitet derzeit ein Forschungsprojekt, das sich mit der datengetriebenen Analyse und Steuerung von wissensintensiven Prozessen beschäftigt.