@incollection{RootWiechersAzmitiaetal.2019, author = {Root, Konstantin and Wiechers, Henning and Azmitia, Alfredo and Mohnke, Janett and M{\"u}ller, Christian}, title = {Reorganisation und Optimierung von Prozessen am Beispiel der Verwaltung von Abschlussarbeiten und des Qualit{\"a}tsmonitorings von Studieng{\"a}ngen}, series = {Hochschulen in Zeiten der Digitalisierung : Lehre, Forschung und Organisation}, booktitle = {Hochschulen in Zeiten der Digitalisierung : Lehre, Forschung und Organisation}, editor = {Barton, Thomas and M{\"u}ller, Christian and Seel, Christian}, publisher = {Springer Vieweg}, address = {Berlin}, isbn = {978-3-658-26617-2}, url = {http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:kobv:526-opus4-18320}, publisher = {Technische Hochschule Wildau}, pages = {139 -- 153}, year = {2019}, abstract = {Die internen Abl{\"a}ufe an Hochschulen folgen selten vordefinierten Regeln, sodass bei der Digitalisierung solcher Prozesse Standardl{\"o}sungen vielfach nicht ausreichen. F{\"u}r die Abbildung ehemals analoger Prozesse sind individuelle Softwarel{\"o}sungen unabdingbar. In diesem Kapitel soll am Beispiel ausgew{\"a}hlter hochschulspezifischer Softwareanwendungen der Weg beschrieben werden, wie ein solcher Umbau im Rahmen bestehender Systeme vollzogen werden kann. Im Fokus dieser Beschreibung stehen Softwareanwendungen, die sowohl die Verwaltungsprozesse rund um die Erstellung von Thesisarbeiten - beginnend mit der Anmeldung bis zur Abgabe der Arbeit, der Durchf{\"u}hrung von Abschlusspr{\"u}fungen bis zur Publikation der Thesisarbeiten - als auch Akkreditierungsprozesse an der TH Wildau unterst{\"u}tzen, mit denen Modulhandb{\"u}cher und Logb{\"u}cher erstellt werden, die die Entwicklung von Studieng{\"a}ngen zwischen den Reakkreditierungen transparent nachvollziehbar machen. Ein besonderes Augenmerk wird auf Schnittstellen anderer Hochschulprozesse gelegt. Diese Anwendungen wurden mit agilen Methoden erstellt. Das Zusammenspiel von agiler Softwareentwicklung und entsprechenden Evaluationsschritten soll zeigen, wie diese Methoden an der Hochschule mit kleinen Teams effektiv eingesetzt werden k{\"o}nnen, um mit Blick auf die Verbesserung der Qualit{\"a}t und Einheitlichkeit von Studium und Lehre ein bestm{\"o}gliches Optimierungspotenzial zu erreichen.}, language = {de} } @unpublished{MuellerBoesing2015, author = {M{\"u}ller, Christian and B{\"o}sing, Klaus D.}, title = {Gegen{\"u}berstellung der Simulationsfunktionalit{\"a}ten von Werkzeugen zur Gesch{\"a}ftsprozessmodellierung}, url = {http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:kobv:526-opus4-4360}, pages = {129}, year = {2015}, abstract = {Gesch{\"a}ftsprozesse beschreiben, {\"u}ber die Darstellung von Aktivit{\"a}ten respektive Vorg{\"a}ngen, die Abl{\"a}ufe der Leistungserstellung in einer Unternehmung. Ziel bei der Planung ist es, die Prozesse so effizient und effektiv wie m{\"o}glich zu gestalten, um mit m{\"o}glichst wenig eingesetzten Ressourcen ein vordefiniertes Ziel zu erreichen. Effizienz und Effektivit{\"a}t der Prozesse sind dabei entscheidende Faktoren f{\"u}r die Wettbewerbsposition einer Unternehmung, da die realen Kosten der Leistungserstellung aus den Abl{\"a}ufen, die wiederum Ressourcen beanspruchen, resultieren. Um Gesch{\"a}ftsprozesse zu optimieren, k{\"o}nnen mathematisch-analytische Verfahren angewandt werden. Diese mathematischen Verfahren erlauben es, Gesch{\"a}ftsprozesse und -ketten als geschlossene Ausdr{\"u}cke zu formulieren und optimal zu l{\"o}sen. Die analytischen Verfahren scheitern allerdings, so-bald die Gesch{\"a}ftsprozesse eine gewisse Komplexit{\"a}t aufweisen. Gemeint sind hochflexible Gesch{\"a}ftsprozesse, die sich dadurch auszeichnen, dass sie entweder nicht vollst{\"a}ndig planbar sind, da prozessrelevante Bezugsgr{\"o}ßen unbekannt oder variabel sind, oder diese nicht losgel{\"o}st vom Anwendungskontext betrachtet werden k{\"o}nnen. Zus{\"a}tzlich komplexit{\"a}tssteigernd wirkt sich eine zeit-liche {\"U}berlappung zwischen Planung und Ausf{\"u}hrung des Prozesses aus. Um diese komplexen Gesch{\"a}ftsprozesse nachvollziehen und untersuchen zu k{\"o}nnen und somit einen Ansatz f{\"u}r die Optimierung zu schaffen, bietet sich hier eine Simulation dieser Prozesse an. Ein Simulationsmodell besteht aus einer m{\"o}glichst realit{\"a}tsnahen Nachbildung eines Ablaufs in einem Modell und dient der Entscheidungsunterst{\"u}tzung. Die Vorteile einer Simulation sind sehr vielschichtig. Das Modell bietet zwar keinerlei Optimalit{\"a}ts-garantien, liefert aber, im Gegensatz zu analytischen Verfahren, Ergebnisse und unterst{\"u}tzt somit die Erfassung der Systemkomplexit{\"a}t. Das Verhalten des Prozesses kann aus dem Modell abgelesen und nachvollzogen werden, was f{\"u}r ein besseres Systemverst{\"a}ndnis sorgt. Ein Simulationsmodell ist einfach anpassbar und erweiterbar und erlaubt das Testen von komplexen Abl{\"a}ufen ohne die Durchf{\"u}hrung von Realexperimenten. Zudem sind die Ergebnisse replizierbar und Abl{\"a}ufe lassen sich in k{\"u}rzester Zeit simulieren, was eine Betrachtung der Prozesse {\"u}ber lange Zeitr{\"a}ume erm{\"o}glicht.}, language = {de} } @misc{MuellerBoesingBodeetal.2015, author = {M{\"u}ller, Christian and B{\"o}sing, Klaus D. and Bode, Matthias and Gr{\"o}sch, Tobias and Heinemann, Thorben and Iwaniec, Tomasz and Kowald, Max and Rahders, Malte and Schmidt, Sebastian and Sch{\"u}lke, Timo and Sobottka, Michel and Szott, Etienne and Zimmermann, Sabine}, title = {Gegen{\"u}berstellung der Simulationsfunktionalit{\"a}ten von Werkzeugen zur Gesch{\"a}ftsprozessmodellierung}, url = {http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:kobv:526-opus4-4354}, pages = {129}, year = {2015}, abstract = {Gesch{\"a}ftsprozesse beschreiben, {\"u}ber die Darstellung von Aktivit{\"a}ten respektive Vorg{\"a}ngen, die Abl{\"a}ufe der Leistungserstellung in einer Unternehmung. Ziel bei der Planung ist es, die Prozesse so effizient und effektiv wie m{\"o}glich zu gestalten, um mit m{\"o}glichst wenig eingesetzten Ressourcen ein vordefiniertes Ziel zu erreichen. Effizienz und Effektivit{\"a}t der Prozesse sind dabei entscheidende Faktoren f{\"u}r die Wettbewerbsposition einer Unternehmung, da die realen Kosten der Leistungserstellung aus den Abl{\"a}ufen, die wiederum Ressourcen beanspruchen, resultieren. Um Gesch{\"a}ftsprozesse zu optimieren, k{\"o}nnen mathematisch - analytische Verfahren angewandt werden. Diese mathematischen Verfahren erlauben es, Gesch{\"a}ftsprozesse und -ketten als geschlossene Ausdr{\"u}cke zu formulieren und optimal zu l{\"o}sen. Die analytischen Verfahren scheitern allerdings, sobald die Gesch{\"a}ftsprozesse eine gewisse Komplexit{\"a}t aufweisen. Gemeint sind hochflexible Gesch{\"a}ftsprozesse, die sich dadurch auszeichnen, dass sie entweder nicht vollst{\"a}ndig planbar sind, da prozessrelevante Bezugsgr{\"o}ßen unbekannt oder variabel sind, oder diese nicht losgel{\"o}st vom Anwendungskontext betrachtet werden k{\"o}nnen. Zus{\"a}tzlich komplexit{\"a}tssteigernd wirkt sich eine zeitliche {\"U}berlappung zwischen Planung und Ausf{\"u}hrung des Prozesses aus. Um diese komplexen Gesch{\"a}ftsprozesse nachvollziehen und untersuchen zu k{\"o}nnen und somit einen Ansatz f{\"u}r die Optimierung zu schaffen, bietet sich hier eine Simulation dieser Prozesse an. Ein Simulationsmodell besteht aus einer m{\"o}glichst realit{\"a}tsnahen Nachbildung eines Ablaufs in einem Modell und dient der Entscheidungsunterst{\"u}tzung.}, language = {de} }