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Process Mining in Unternehmen. Auswirkungen auf Qualität, Kennzahlen und Kosten

Akademische Arbeit, 2020

52 Seiten, Note: 1,0

Maximilian Linner (Autor:in)

Leseprobe

Inhaltsverzeichnis

1. Einleitung

2. Grundlagen Process Mining
2.1. Funktion von Process Mining
2.2. Event-Log
2.2.1. Herkunft der Dated
2.2.2. Reifegrad der Daten]
2.3. Celonis' Process Mining Software
2.4. Prozessperspektiven in der Praxis

3. Darstellung der vier Prozesskennzahlen im Projektmanagement & Process Mining
3.1. Qualität
3.2. Kosten
3.3. Zeit
3.4. Flexibilität
3.5. Die Prozesskennzahlen im Process-Mining

4. Forschungsfrage

5. Umfrageanalyse
5.1. Analyse der Ergebnisse
5.1.1. Umfragekapitel 1: Allgemeine Fragen
5.1.2. Umfragekapitel 2: Qualität
5.1.3. Umfragekapitel 3: Kosten
5.1.4. Umfragekapitel 4: Zeit
5.1.5. Umfragekapitel 5: Flexibilität
5.1.6. Umfragekapitel 6: Abschluss

6. Zusammenfassung und Ausblick
6.1. Zusammenfassung
6.2. Erreichte Ergebnisse
6.3. Ausblick

A. Anhang
A.1. Visualisierung der Umfrageergebnisse

Ende der Leseprobe aus 52 Seiten

Details

Titel: Process Mining in Unternehmen. Auswirkungen auf Qualität, Kennzahlen und Kosten
Hochschule: Hochschule München
Note: 1,0
Autoren: Maximilian Linner (Autor:in)Clirim Shahini (Autor:in)Matin Emrich (Autor:in)
Jahr: 2020
Seiten: 52
Katalognummer: V924618
ISBN (eBook): 9783346248459
ISBN (Buch): 9783346248466
Sprache: Deutsch
Schlagworte: Process Mining, Business Process Management, Prozesskennzahlen, Mehrwerte, Zukunftstechnologie, Umfrage

Arbeit zitieren: Maximilian Linner (Autor:in)Clirim Shahini (Autor:in)Matin Emrich (Autor:in), 2020, Process Mining in Unternehmen. Auswirkungen auf Qualität, Kennzahlen und Kosten, München, GRIN Verlag, https://www.grin.com/document/924618

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