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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.

Collaboration between automotive manufacturers and tier suppliers across company boundaries involves a high degree of complexity. Collaboration is becoming increasingly important in this context, as the focus is on decentralized working through distributed project teams. This leads to new challenges regarding project management in the automotive supply chain. This paper examines the current state of cross-organizational project management in the automotive industry in the literature as well as in practice.

Successful project management requires the use of process models that meet the requirements of the respective project context. Such process models can be derived from standards and norms in project management. During the 20th century, traditional, plan-based standards and norms were published by various international organizations such as the Project Management Institute or the International Project Management Association. Today, the variety of approaches includes not only the traditional ones, but also agile project management and hybrid combinations. In this paper, important standards and norms are summarized and compared. Strategies in training, professional application and the design of new procedural models can be derived from the results.

In dieser Arbeit wird die Erstellung eines Machine Learning Prototyps in Python für das Risikomanagement in Projekten vorgestellt.

In vielen Unternehmen steht die Modellierung und Ausführung von Geschäftsprozessen im Fokus, da Geschäftsprozesse den Wert eines Unternehmens abbilden. Aus den Prozessmodellen lassen sich Optimierungspotentiale und Verbesserungen ableiten. Zudem kann durch die Nutzung entsprechender Software die Ausführung von Geschäftsprozessen durch IT-Systeme unterstützt werden. Gerade bei größeren Unternehmen gibt es sehr viele Prozesse, deren Modelle erstellt und laufend gepflegt werden müssen. Oftmals unterscheiden sie sich aber nur in wenigen Prozessschritten, sodass mehrere Varianten eines Prozesses existieren. Deshalb hat sich in der Wissenschaft das Themenfeld der adaptiven Modellierung entwickelt. Dabei werden die Varianten in einem Modell zusammengefasst. Durch die Angabe von Konfigurationstermen und deren Auswertung lassen sich aus dem adaptiven Modell dann wieder einzelne Prozessvarianten extrahieren. Zur Modellierung adaptiver Prozessmodelle und der Generierung von Varianten gibt es bereits eine Softwareunterstützung. Bislang fehlt aber die Möglichkeit, die Prozessvarianten auch ausführen zu können. In dieser Arbeit wurde deshalb untersucht, wie sich eine Softwareunterstützung zur Ausführung von Prozessvarianten konzipieren und implementieren lässt. Das Ergebnis der Arbeit ist eine Webanwendung, mit der zuvor generierte Prozessvarianten über eine Schnittstelle auf einer Workflow-Engine ausgeführt werden können. Dabei standen User Tasks im Vordergrund, also die Prozessschritte, bei denen eine Eingabe oder Bestätigung durch einen Nutzer erforderlich ist. Da die Problematik der Prozessvarianten unter anderem auch in industriellen Betrieben, z.B. bei der Produktion, zu finden ist, wurde ein Prozess aus der Materialflussplanung als Beispiel verwendet. Dafür wurde aus einem als EPK vorliegenden Prozess ein adaptives Modell erstellt und daraus mit Hilfe bestehender Software Prozessvarianten generiert, die anschließend in der Webanwendung hochgeladen und ausgeführt wurden.