guest ::
Cyclic procedure model for the continuous optimization of digital business processes = Zyklisches Vorgehensmodell zur kontinuierlichen Optimierung digitalisierter Geschäftsprozesse
2025
Dissertation, RWTH Aachen University, 2025
Druckausgabe: 2025. - Auch veröffentlicht auf dem Publikationsserver der RWTH Aachen University. - Weitere Reihe: Informations-, Qualitäts- & Sensorsysteme. - Weitere Reihe: Edition Wissenschaft Apprimus
Genehmigende Fakultät
Fak04
Hauptberichter/Gutachter
;
Tag der mündlichen Prüfung/Habilitation
2025-01-15
Online
DOI: 10.18154/RWTH-2025-03165
URL: https://publications.rwth-aachen.de/record/1008804/files/1008804.pdf
Einrichtungen
- Lehrstuhl für Informations-, Qualitäts- und Sensorsysteme in der Produktion (417510)
- Werkzeugmaschinenlabor WZL der RWTH Aachen (417200)
Inhaltliche Beschreibung (Schlagwörter)
Informationssysteme (frei) ; Produktionstechnik (frei) ; Qualitätssysteme (frei) ; Sensorsysteme (frei) ; business process (frei) ; business process management (frei) ; process mining (frei) ; process optimisation (frei)
Thematische Einordnung (Klassifikation)
DDC: 620
Kurzfassung
Digitale Prozesse befähigen die digitale Transformation eines Unternehmens. Kernprozesse weisen in diesem Kontext eine hohe digitale Reife auf, wohingegen Unterstützungsprozesse trotz ihrer wesentlichen Rolle weniger Aufmerksamkeit erhalten. Im Rahmen dieser Forschungsarbeit werden zwei Vorgehensmodelle entwickelt und validiert, um die Priorisierung von Prozessen für die Digitalisierung zu unterstützen, und eine kontinuierliche und zyklische Prozessoptimierung zu ermöglichen. Fallstudien belegen den Mehrwert der entwickelten Modelle und legen den Grundstein für zukünftige Forschungsvorhaben im Bereich der datengesteuerten Prozessanalyse und der proaktiven Unterstützung in der Prozessausführung.Digital processes drive an organization’s digital transformation. Core business exhibit a high digital maturity, whereas support processes often receive less attention despite their essential role. This research develops and validates two models to support prioritizing processes for digitalization and to enable a continuous and cyclic process optimization. Case studies confirm their value, laying the groundwork for future research in data-driven process analysis and operational support.
OpenAccess: 
PDF
(additional files)
Dokumenttyp
Dissertation / PhD Thesis/Book
Format
online, print
Sprache
English
Externe Identnummern
HBZ: HT030978856
Interne Identnummern
RWTH-2025-03165
Datensatz-ID: 1008804
Beteiligte Länder
Germany
|
The record appears in these collections: |