Process Mining ermöglicht es, reale Geschäftsprozesse datenbasiert zu analysieren. Die Qualität der Analysen hängt jedoch stark von der Vollständigkeit der zugrunde liegenden Ereignislogs ab. Viele relevante Aktivitäten liegen in Unternehmen bislang nur in unstrukturierter Form vor – etwa in E-Mails, Excel-Tabellen oder Sensordaten – und können daher nicht genutzt werden. Diese Lücken führen zu unvollständigen Prozessmodellen und verhindern präzise Prozessanalysen.
Ziel des Projekts „Anything-to-Log“ war es, bislang ungenutzte Datenquellen systematisch in verwertbare Ereignislogs zu überführen. Damit sollten die Datengrundlage für Process-Mining-Verfahren verbessert, Medienbrüche überwunden und neue Optimierungspotenziale in betrieblichen Abläufen erschlossen werden.
Unter Leitung des Fraunhofer FIT wurde in Kooperation mit der soffico GmbH und den Anwendungspartnern RAPA Automotive GmbH & Co. KG und targenio GmbH ein modulares Software-Framework „X2Log“ entwickelt. Es ermöglicht die Integration, Harmonisierung und Transformation verschiedenster strukturierter und unstrukturierter Daten in ein standardisiertes Ereignislog-Format. In zwei von den Anwendungspartnern gestellten Anwendungsszenarien wurde das Framework erfolgreich getestet und evaluiert.
Das Ergebnis ist ein Open-Source-Demonstrator, der Unternehmen eine flexible, datentypübergreifende Erweiterung ihrer Process-Mining-Analysen ermöglicht. Die Anwendungspartner bestätigten eine hohe Praxisrelevanz: Bei targenio können die Erkenntnisse für die Neuentwicklung der eigenen Softwareplattform genutzt werden, bei RAPA können Prozessdaten ganzheitlich analysiert werden. Das Projekt leistet damit einen Beitrag zur digitalen Prozessoptimierung und stärkt die Innovationsfähigkeit des Wirtschaftsstandorts Bayern.
