Im Rahmen des Bachelor-Studiengangs «Wirtschaftsinformatik» an der FHNW wird das Wahlmodul «Process Mining for Operational Decision Making» angeboten, das den Studierenden die Disziplin «Process Mining» näherbringen und anhand von konkreten Beispielen die praktische Anwendung von Process Mining Techniken aufzeigen soll. Die Konzeption des Moduls sieht hierzu die Bearbeitung der BPI Challenges vor, die einmal jährlich als Vorbereitung auf die ICPM durchgeführt werden. Bisher fehlte es jedoch an einer exemplarischen Aufbereitung einer solchen Challenge für die Vorlesungen des Wahlmoduls.

In der ersten Phase standen die theoretischen Grundlagen im Fokus. Dabei wurde vor allem auf die Disziplinen «Geschäftsprozessmanagement» und «Process Mining» eingegangen. Zudem wurden die Ausgangslage zur Challenge sowie die zur Bearbeitung verwendeten Process Mining Tools kurz umfasst. In der zweiten Phase wurden die Erkenntnisse aus der ersten Phase genutzt, um die ausgewählte Challenge anhand von passenden Process Mining Techniken zu bearbeiten. Die ausführliche Dokumentation des Vorgehens und der Ergebnisse aus Phase zwei konstituierten Phase drei.

Die im Rahmen der Challenge zur Verfügung gestellten Event Logs wurden anhand verschiedener Process Mining Techniken verarbeitet. Process Discovery und Conformance Checking brachten zutage, dass die einzelnen Prozesse bereits gut strukturiert sind und sich die Prozessbeteiligten bei deren Ausführung grösstenteils an die Vorgaben halten. Analyse- und Auswertungsmethoden im Zuge der Performance Analysis und des Comparative Process Minings zeigten jedoch verschiedene Optimierungspotenziale auf. Es lassen sich hohe Durchlaufzeiten aufgrund mehrerer Engpässe innerhalb der Prozesse verzeichnen. Zudem weisen die Prozesse jeweils eine Vielzahl an Prozessvarianten auf, die oft mit fehlerhaftem und unerwünschtem Verhalten einhergehen. Diese Erkenntnisse bildeten die Basis für Predictive und Action-Oriented Prozess Mining. Diese beiden Typen konnten zwar im Rahmen dieser Arbeit angedeutet, aber nicht konkret durchgeführt werden. Diese Bachelorthesis zeigt, wie durch Process Mining aus Eventdaten nützliche Erkenntnisse zur Prozessoptimierung gewonnen werden können. Die Ergebnisse dieser Arbeit sind nicht allgemein anwendbar, können aber als Leitfaden zur Anwendung von Process Mining dienen.