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Mapping the Landscape of Process Mining in Project Management: a Comprehensive Literature Review
(2024)
As an interface between data science and process management, the application of process mining has so far mainly focused on operational business processes and is relatively unexplored in the context of projects and its management. However, it can also be beneficial in project management to better understand processes and lead to efficiency-enhancing improvements. As work in projects becomes increasingly important, this paper presents the different applications of process mining in project management. For this purpose, the current state of research on process mining in the context of project management will be described, based on a systematic literature review.
This review shows the different application areas and project focuses of the different research approaches. Furthermore, it gives an overview which tools and algorithms have been used in previous research and which data has been used to create an event log. Overall, despite the literature found and various considerations, a research gap for project management is evident here.
This work primarily focuses on improving registration procedures within augmented reality (AR) applications, by analyzing the reliability of point cloud reconstruction as a preprocessing step. Therefore, a state-of-the-art, transformer base network is utilized. For the training process a comprehensive dataset specifically designed for training deep learning models is created. This dataset will be tailored to the task of reconstructing partial liver views for augmented reality guidance in medical applications. The validation process for this dataset will be two-fold:
• Deep Learning Network Training: The created dataset will be used to train a state-of-the-art deep learning network, specifically a transformer-based model, the “PoinTr”-network. This training will evaluate the dataset's effectiveness in facilitating accurate point cloud reconstruction.
• Testing with Real-World Scenarios: A separate testing dataset, meticulously designed to reflect various real-world conditions encountered in AR guidance, such as variations in point cloud density, occlusions, and sensor noise, will be used to assess the performance of the trained model. This evaluation will analyze the model's ability to generate accurate reconstructions under diverse and potentially challenging scenarios.
The goal of this thesis is to identify and evaluate parameters within a medical registration dataset that impact registration accuracy in a medical augmented reality application. To achieve this goal,
• a realistic synthetic medical dataset is generated using physics-based
simulations,
• a state of the art deep-learning non-rigid point cloud registration
algorithm is implemented,
• relevant factors in the dataset are evaluated with regards to their
impact on registration accuracy.
Der Einsatz von Kameraanwendungen zur Überwachung von staubigen, rauen und gefährlichen Industrieumgebungen, wie sie beispielsweise in Sandstrahlkabinen, bei Lackierprozessen oder in der Holzverarbeitung auftreten, ist aufgrund der Einwirkung auf die empfindlichen Linsensysteme nach wie vor problembehaftet.
In diesem Artikel wird, am Beispiel der Dekontamination beim Kernkraftwerksrückbau, die Entwicklung und der Test eines Kamerasystems beschrieben, mit dessen Hilfe eine optische Begutachtung von Prozessen unter schwierigsten Umgebungsbedingungen unterstützt werden kann. Dazu wird die Kamera so mit Druckluft umströmt, dass der Sichtbereich der Kamera von Partikeln freigehalten wird und der Arbeitsbereich prozessbegleitend überwacht werden kann.
Best Practices of Circular Business Models – Benefits and Challenges (not only) for German Start-ups
(2023)
Circular economy is becoming a buzzword in times where our planetary boundaries are increasingly being exhausted by the extensive extraction of global resources. Although the idea of reusing and recycling products or materials is quite simple and holds many advantages, the transformation towards circular business models imposes many hurdles.
This paper gives an overview on the variety of circular business models, before it highlights opportunities and difficulties that companies may experience on their way towards them. It exemplary provides a view onto best practices from three German start-ups, with the aim of spreading awareness of key challenges and benefits.
Die vorliegende Arbeit erforscht, in welcher Hinsicht belastende Lebenserfahrungen von Studierenden im Studium der Sozialen Arbeit an der Hochschule Landshut präsent sind und dieses beeinflussen. Zur Bearbeitung des Themas wurde mit einem Mixed-Methods-Ansatz gearbeitet. Hierbei wurden die Studierenden des Bachelorstudienganges der Sozialen Arbeit mit Hilfe einer anonymisierten Online-Umfrage zu den Arten sowie den Auswirkungen potenziell belastender Erfahrungen befragt. Insgesamt nahmen daran 145 Studierende teil. Des Weiteren wurden Expert*inneninterviews mit zwei Lehrpersonen der Hochschule Landshut geführt. Die Ergebnisse der Empirie werden anhand von Erkenntnissen aus der wissenschaftlichen Literatur gemessen und mit ihnen verglichen. Aus der Diskussion der Theorie mit den Ergebnissen der Forschung lässt sich ableiten, dass Studierende der Sozialen Arbeit mit hoher Wahrscheinlichkeit belastende Erfahrungen gemacht haben und diese das Potenzial haben, im Studium noch einmal aufgegriffen zu werden und unangenehme Emotionen hervorzurufen. Trotz eines Bewusstseins der Lehrpersonen für diesen Zustand zeigt sich, dass eine Bearbeitung jener Emotionen zwar essenziell für den späteren Beruf der Sozialen Arbeit ist, sich allerdings im Rahmen des Studiums durch verschiedene Faktoren eingeschränkt sieht. Hierbei wird deutlich, dass alle am Ausbildungsprozess beteiligten Personen und Institutionen eine Verantwortung für das Erlernen emotionaler Kompetenzen im Sozialarbeitsstudium tragen. Aus dieser Arbeit lässt sich ableiten, dass ein Bewusstsein für potenzielle Belastungen unter den Studierenden wichtig ist und neben bestehenden Ressourcen ein Bedarf an breiter und besser ausgebauten Unterstützungssystemen an der Hochschule besteht.
Verhaltensaspekte in einem operativen Kontext und insbesondere auch in Modellen für operative Problemstellungen blieben in der Vergangenheit weitestgehend unberücksichtigt.
Stattdessen wurde davon ausgegangen, dass der Mensch ein hyperrationaler Akteur sei. Erst um die Jahrhundertwende konkretisierte sich eine Entwicklung aus der in der Folge Behavioral Operations als neue Forschungsdisziplin mit der Aufgabe hervortrat, die Behauptung vom hyperrationalen Akteur zu widerlegen und die bestehende Lücke im Operations Management zu füllen.
Vor diesem Hintergrund widmet sich der vorliegende Arbeitsbericht zwei wesentlichen Zielen. Zum einen wird Behavioral Operations Management als Forschungsfeld vorgestellt. Dafür erfolgt neben einer wissenschaftlichen Einordnung mitsamt historischer Perspektive und relevanten Referenzwissenschaften auch ein Blick auf übliche Forschungsmethoden sowie zwei bedeutsame und viel erforschte Problemstellungen dieser Disziplin. Zum anderen erfolgt eine Untersuchung des Faktors Mensch im Bezug zur Erstellung von Prognosen mit Fokus auf qualitativen Prognosen. Hierfür werden neben der Rolle, welche der Mensch heutzutage noch einnimmt, unter anderem relevante Heuristiken, Bias und Verhaltensmuster, die bei unterschiedlichen Formaten von Prognosen auftreten können, analysiert. Zum Schluss werden Strategien vorgestellt, die ungünstigem Verhalten entgegenwirken.
Die COVID-19-Pandemie und die damit verbundenen Maßnahmen zeigen massive Auswirkungen auf die psychosoziale Gesundheit. Präsenz-Angebote waren während der Pandemie vielfach nicht möglich, weshalb professionelle Beratungsstellen in kurzer Zeit neue – digitale – Wege gehen mussten. Die Relevanz von E-Mental-Health-Angeboten resultiert ebenso aus der hohen Prävalenz von Essstörungen bei jungen Menschen, für die Online-Aktivitäten eine wesentliche Lebenswelt darstellen. Jedoch ist speziell digitale Beratung im Essstörungsbereich kaum erforscht – diese Lücke will das vom Bundesgesundheitsministerium finanzierte Projekt „Digitale Beratungsangebote professioneller Beratungsstellen für Essstörungen: Partizipative Bestandsaufnahme, Evaluation und Entwicklung von Qualitätsleitlinien – DigiBEssst“ schließen. Als Partner*innen treten die Hochschule Landshut mit ihrem Institut Sozialer Wandel und Kohäsionsforschung (IKON) und der Bundesfachverband Essstörungen e. V. (BFE) auf.
Ziel des Forschungsprojekts war es, das bestehende digitale Beratungsangebot im Essstörungsbereich in Deutschland zu erheben, die Erfahrungen von Fachkräften, Betroffenen und Angehörigen mit diesem Angebot zu erfassen und daraus „good practice“ sowie bestehende Barrieren und Bedarfe abzuleiten. Basierend auf einer internationalen Literaturstudie kam ein Mixed-Methods-Design zum Einsatz. Eine Analyse von Websites professioneller Beratungsstellen bei Essstörungen ermittelte 86 Beratungsstellen, die Online-Beratung anbieten. In die sich anschließende Online-Befragung konnten die Antworten von 29 Beratungsstellen mit digitalem Angebot einbezogen werden, was einer Rücklaufquote von 34 % entspricht. In leitfadengestützten Interviews wurden die Erfahrungen von Fachkräften (n=15), Betroffenen (n=16) und Angehörigen (n=10) evaluiert und anhand der inhaltlich strukturierenden Inhaltsanalyse ausgewertet.
Aus der Literaturrecherche und den Erhebungen ließen sich Standards für die Online-Beratung in fünf zentralen Themenfeldern ableiten: „Zugang und Setting“, „Haltung und Selbstfürsorge“, „Beratungskompetenzen und schwierige Situationen“, „Zusammenarbeit und Vernetzung“ sowie „Rahmenbedingungen und Ressourcen“. Diese dienten als Grundlage für die Entwicklung von Qualitätsleitlinien. Die Leitlinien sind als Empfehlungen zu verstehen, die einerseits von professionellen Beratungseinrichtungen zur kritischen Reflexion oder Etablierung eigener Angebote genutzt werden können. Andererseits dienen sie Ratsuchenden als Orientierung, um professionelle Angebote im Internet identifizieren zu können. Sie sind in weiten Teilen auch über den Essstörungsbereich hinaus anwendbar.
In vielen Unternehmen werden Referenzmodelle genutzt, um Geschäftsprozesse zu verwalten und zu beschreiben. Dabei hat sich die adaptive Referenzmodellierung bewährt, um den Anpassungsaufwand für einzelne Anwendungsfälle und Prozesse gering zu halten. Mit Hilfe dieser können Referenzmodelle auf projektspezifische Ausprägungen beschränkt werden. Das Institute for Data and Process Science der Hochschule Landshut hat hierfür einen auf BPMN basierenden Modeler Namens ADAMO entwickelt, mit dem adaptive Referenzmodelle kollaborativ erstellt werden können.
Die Adaption des Referenzmodells basiert hierbei auf einer booleschen Termauswertung. Elementen werden hierbei Terme zugeordnet, welche Variablen beinhalten. Bei der Auswertung werden Evaluationswerte übergeben, mit denen die Termauswertung stattfindet. Elemente mit Term-Ergebnis 0 werden anschließend entfernt und Elemente mit Term-Ergebnis 1 bleiben bestehen.
Ziel dieser Arbeit ist die Umsetzung einer graduellen Verarbeitungslogik für den ADAMO-Modeler. Dieser graduelle Ansatz wird erforscht, da eine rein boolesche Vorgehensweise bei der Adaption in verschiedenen Anwendungsfällen nicht ausreichend differenzieren kann, ohne sich zu Lasten der Übersichtlichkeit in eine Mehrzahl verschiedener Unterfälle aufteilen zu müssen. Um den Nutzen eines graduellen Vorgehens für diese Fälle prüfen zu können, soll eine prototypische graduelle Termauswertungslogik konzipiert und implementiert werden. Dafür wurde der bisherige ADAMO-Modeler analysiert und boolesche und graduelle Logik recherchiert. Anschließend wurden auf Basis der Anforderungen des Institute for Data and Process Science sowie dem bisherigen ADAMO-Modeler Anforderungen an eine solche Logik und einer dazugehörigen Testumgebung erhoben, ein Umsetzungskonzept entwickelt und sowohl Logik als auch Testumgebung realisiert. Ergebnis der Arbeit ist ein funktionsfähiger Prototyp einer graduellen Termverarbeitungslogik sowie eine dazugehörige Testumgebung.