| Vorhersage neuer Datenpunkte < Statistik (Anwend.) < Stochastik < Hochschule < Mathe < Vorhilfe 
 
 
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     | Hallo,
 ich schreibe gerade meine Masterthesis zum Thema Geschäftsprozessanalyse. Die Vorhersage von Kennzahlen ist dabei ein zentraler Punkt. Diese Kennzahlen habe ich bereits selbst definiert und hergeleitet. Jetzt steht die mathematische Berechnung auf dem Plan. Dafür bin ich auf der Suche nach Ideen für eine Berechnungsformel.
 
 Hier kurz einen Überblick der Ziele der Arbeit: An bestimmten Stellen eines Prozesses sollen Kennzahlen vorhergesagt werden. Die Vorhersage geschieht auf Grundlage von historischen Daten, die durch vergangene Prozessdurchläufe gesammelt wurden. Die Kennzahlen sollen dabei Basis für mögliche zukünftige Verbesserungen sein. Konkret handelt es sich um folgende Kennzahlen:
 1. Fehlerrate: Dies verbindet die Qoutienten aus "Anzahl von Fehler"/"Anzahl Prozessausführungen" mit einer Kundengruppe.
 2. Prozesskosten: Hier werden durchschnittlichen Kosten einer Kundengruppe zugeordnet.
 3. Auslastung: Sie beschreibt die Last in einem Prozessast zu unterschiedlichen Zeitpunkten.
 Am besten stellt man sich die Kennzahlen in einem Balkendiagramm vor. Dabei wird die Kennzahl an der y-Achse abgetragen.
 
 Für diese Kennzahlen gilt es nun eine geeignete Berechnungsformel zu finden. Ich möchte also Folgendes berechnen können: Der Prozess kommt an einen bestimmten Prozessschritt. Bevor dieser jedoch wie gewohnt ausgeführt wird, wird eine Kennzahl berechnet. Dadurch sollen zusätzliche Informationen zur Verfügung gestellt werden. Dazu ein konkretes Beispiel: In einem Versandprozess gibt es verschiedene Versandmöglichkeiten (z.B. Spedition, Post, etc.). Bevor jetzt entschieden wird welche Möglichkeit genommen wird, wird die Auslastung vorhergesagt. Dafür weiß ich die aktuelle Uhrzeit und anhand von Vergangenheitswerten habe ich eine Datengrundlage für die Berechnung. Die Auslastung könnte dabei mit einer bestimmten Wahrscheinlichkeit angegeben werden.
 
 Zu Beginn habe ich an eine Regressionsanalyse gedacht. Jedoch halte ich die Methode mittlerweile für nicht ganz passend. Z.B. kann ich bei den Prozesskosten nicht so leicht eine Regressionsgrade bilden und eigentlich möchte ich das auch gar nicht. Sondern es geht mir ja darum einer neuen Prozessinztanz z.B. mit einer gewissen Wahrscheinlichkeit einen Wert zuweisen. Dieser soll auf historischen Daten beruhen. Demnach gilt generell "historische Daten + Zeitpunkt oder Kundengruppe -> Kennzahlvorhersage".
 
 Hat jemand Ideen für eine Methode, die ich verwenden könnte um die Vorhersage der Kennzahlen durchzuführen?
 
 Für Hilfe bzw. Ansätze wäre ich sehr dankbar!
 Grüße
 Maik
 
 PS: Ich hoffe, dass ich alles halbwegs verständlich erklären konnte =)...
 
 Ich habe diese Frage in keinem Forum auf anderen Internetseiten gestellt.
 
 
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 > Hallo,
 >  ich schreibe gerade meine Masterthesis zum Thema
 > Geschäftsprozessanalyse. Die Vorhersage von Kennzahlen ist
 > dabei ein zentraler Punkt. Diese Kennzahlen habe ich
 > bereits selbst definiert und hergeleitet. Jetzt steht die
 > mathematische Berechnung auf dem Plan. Dafür bin ich auf
 > der Suche nach Ideen für eine Berechnungsformel.
 >
 > Hier kurz einen Überblick der Ziele der Arbeit: An
 > bestimmten Stellen eines Prozesses sollen Kennzahlen
 > vorhergesagt werden. Die Vorhersage geschieht auf Grundlage
 > von historischen Daten, die durch vergangene
 > Prozessdurchläufe gesammelt wurden. Die Kennzahlen sollen
 > dabei Basis für mögliche zukünftige Verbesserungen sein.
 > Konkret handelt es sich um folgende Kennzahlen:
 >  1. Fehlerrate: Dies verbindet die Qoutienten aus "Anzahl
 > von Fehler"/"Anzahl Prozessausführungen" mit einer
 > Kundengruppe.
 > 2. Prozesskosten: Hier werden durchschnittlichen Kosten
 > einer Kundengruppe zugeordnet.
 >  3. Auslastung: Sie beschreibt die Last in einem Prozessast
 > zu unterschiedlichen Zeitpunkten.
 >  Am besten stellt man sich die Kennzahlen in einem
 > Balkendiagramm vor. Dabei wird die Kennzahl an der y-Achse
 > abgetragen.
 >
 > Für diese Kennzahlen gilt es nun eine geeignete
 > Berechnungsformel zu finden. Ich möchte also Folgendes
 > berechnen können: Der Prozess kommt an einen bestimmten
 > Prozessschritt. Bevor dieser jedoch wie gewohnt ausgeführt
 > wird, wird eine Kennzahl berechnet. Dadurch sollen
 > zusätzliche Informationen zur Verfügung gestellt werden.
 > Dazu ein konkretes Beispiel: In einem Versandprozess gibt
 > es verschiedene Versandmöglichkeiten (z.B. Spedition,
 > Post, etc.). Bevor jetzt entschieden wird welche
 > Möglichkeit genommen wird, wird die Auslastung
 > vorhergesagt. Dafür weiß ich die aktuelle Uhrzeit und
 > anhand von Vergangenheitswerten habe ich eine
 > Datengrundlage für die Berechnung. Die Auslastung könnte
 > dabei mit einer bestimmten Wahrscheinlichkeit angegeben
 > werden.
 >
 > Zu Beginn habe ich an eine Regressionsanalyse gedacht.
 > Jedoch halte ich die Methode mittlerweile für nicht ganz
 > passend. Z.B. kann ich bei den Prozesskosten nicht so
 > leicht eine Regressionsgrade bilden und eigentlich möchte
 > ich das auch gar nicht. Sondern es geht mir ja darum einer
 > neuen Prozessinztanz z.B. mit einer gewissen
 > Wahrscheinlichkeit einen Wert zuweisen. Dieser soll auf
 > historischen Daten beruhen. Demnach gilt generell
 > "historische Daten + Zeitpunkt oder Kundengruppe ->
 > Kennzahlvorhersage".
 >
 > Hat jemand Ideen für eine Methode, die ich verwenden
 > könnte um die Vorhersage der Kennzahlen durchzuführen?
 >
 > Für Hilfe bzw. Ansätze wäre ich sehr dankbar!
 >  Grüße
 >  Maik
 
 
 Hallo Maik,
 
 auf eine so allgemein gestellte Frage kann man auch
 nur in sehr allgemeiner Weise antworten. Und man
 kann an den Ausspruch erinnern:
 
 „Prognosen sind schwierig, besonders wenn sie die
 Zukunft betreffen.“
 
 Manchmal sind sie sogar schwierig, wenn sie die
 Vergangenheit betreffen, beispielsweise bei einer
 Suche nach der Antwort auf die Frage: "Auf wen
 geht obiger Ausspruch zurück ?" (
 ![[]](/images/popup.gif) Prognosen ) 
 Zurück zum Thema:
 Wenn du irgendwelche brauchbaren Formeln für
 Vorhersagen in geschäftlichen Prozessen aufstellen
 willst, dann brauchst du ausreichende Kenntnisse
 über die Vorgänge, die dabei eine Rolle spielen
 (können). Sicher ist es sinnvoll, sich dabei auf
 Erfahrungen von Leuten stützen zu können, die
 sich in dem Gebiet gut auskennen.
 Natürlich gibt es für statistische Modellierungen
 vielfältige mathematische Methoden. Um aus dem
 ganzen Werkzeugkasten, der da bereitsteht, die
 richtigen Instrumente herauszugreifen, sollte
 man sich zuerst Vorüberlegungen dazu machen,
 was man denn von einem rechnerischen Modell
 vernünftigerweise überhaupt erwarten darf.
 Oft sind die eher grob gefassten "Voraussagen",
 die ein Kenner der Materie "über den Daumen
 gepeilt" mit Augenmaß macht, wesentlich nützlicher
 als die eines Anderen, der schweres statistisches
 Geschütz (verpackt in toller, modernster Software)
 einsetzt, aber sich leider nicht der Grenzen und
 des vernünftigen Einsatzbereiches dieser Mittel
 bewusst ist.
 
 Ich meine also, dass du deine Fragestellungen
 zuerst auf ein ganz bestimmtes Ziel zuspitzen
 solltest. Nimm dir einen konkreten Fall vor, bei
 dem du dich auf ausreichendes Datenmaterial
 (aus einem konkreten Betrieb über eine längere
 Zeitperiode hinweg) stützen kannst, um daran
 verschiedene rechnerische Ansätze auszuprobieren.
 Über allfällige Erweiterungen des Geltungsbereiches
 kannst du dir dann immer noch Gedanken machen.
 
 LG ,   Al-Chw.
 
 
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     | Guten Morgen,
 wau, dass nenn ich mal eine ausfürhliche und wirklich gute Antwort! Vielen, vielen Dank dafür!
 
 >  Wenn du irgendwelche brauchbaren Formeln für
 >  Vorhersagen in geschäftlichen Prozessen aufstellen
 >  willst, dann brauchst du ausreichende Kenntnisse
 >  über die Vorgänge, die dabei eine Rolle spielen
 >  (können). Sicher ist es sinnvoll, sich dabei auf
 >  Erfahrungen von Leuten stützen zu können, die
 >  sich in dem Gebiet gut auskennen.
 
 Da hast du sicherlich recht! Ich setzte auf dem Gebiet des Process Mining an. Dort wird versucht die von dir geforderten Kenntnisse aus historischen Daten zu generieren. Sprich es sollen Prozessmodelle aufgestellt werden. Das Aufstellen dieser Modelle nehme ich als gegeben an. In meiner Arbeit gehe ich im Hauptteil wie folgt vor:
 1. Definition der Kennzahlen. Zuerst allgemein gehalten, dann konkret auf meine Arbeit bezogen.
 2. Grundlagen der Berechnungen. Wie bekomme ich meine benötigten Daten aus der großen Datenmenge heraus und wie werden meine Kennzahlen generell berechnet?
 3. Ausführen einer Geschäftsprozess-Simulation: Konzeption eines Prozessprototypen -> Implementierung des Prozesses & Datengenerierung -> Berechnung meiner Kennzahlen -> Ableitung von Ergebnissem (Grenzen der Betrachtung, Vorteile, etc.)
 
 Wobei ich bei der Datengenerierung die Daten Simulation so gestalte, dass für mich auch Möglichkeiten entstehen die Kennzahlen sinnvoll zu berechnen.
 
 Aber generell gilt für meinen Ansatz, dass ein sehr genaues Wissen über die Vorgänge, sprich dem Prozess, vorhanden ist.
 
 > Natürlich gibt es für statistische Modellierungen
 >  vielfältige mathematische Methoden. Um aus dem
 >  ganzen Werkzeugkasten, der da bereitsteht, die
 >  richtigen Instrumente herauszugreifen, sollte
 >  man sich zuerst Vorüberlegungen dazu machen,
 >  was man denn von einem rechnerischen Modell
 >  vernünftigerweise überhaupt erwarten darf.
 >  Oft sind die eher grob gefassten "Voraussagen",
 > die ein Kenner der Materie "über den Daumen
 > gepeilt" mit Augenmaß macht, wesentlich nützlicher
 >  als die eines Anderen, der schweres statistisches
 >  Geschütz (verpackt in toller, modernster Software)
 >  einsetzt, aber sich leider nicht der Grenzen und
 >  des vernünftigen Einsatzbereiches dieser Mittel
 >  bewusst ist.
 
 Zum einen möchte ich die Grenzen klar in der Arbeit aufzeigen und nennen. Zum anderen kann ich für meine Arbeit leider nicht soetwas aufnehmen wie "über den Daumen gepeilt". Denn damit bin ich nicht zufrieden und mein Betreuer wird sicherlich auch etwas skeptisch gucken =)...
 
 > Ich meine also, dass du deine Fragestellungen
 >  zuerst auf ein ganz bestimmtes Ziel zuspitzen
 >  solltest. Nimm dir einen konkreten Fall vor, bei
 >  dem du dich auf ausreichendes Datenmaterial
 >  (aus einem konkreten Betrieb über eine längere
 >  Zeitperiode hinweg) stützen kannst, um daran
 >  verschiedene rechnerische Ansätze auszuprobieren.
 >  Über allfällige Erweiterungen des Geltungsbereiches
 >  kannst du dir dann immer noch Gedanken machen.
 
 Da habe ich mich wohl etwas falsch ausgedrückt. Bei den Berechnungsvorschriften habe ich bereits ein konkretes Beispiel vorliegen, heißt ich weiß welche Daten ich benötige (siehe Auflistung der Kennzahlen). Außerdem kenne ich den Prozess an dieser Stelle in gewisser Weise, auch wenn er hier noch nicht ausformuliert ist.
 
 Demnach bleibt immer noch meine Frage nach einem Ansatz, sei es ein Schlagwort, für eine Methode mit der ich aus gegebenen historischen Daten Vorhersagen für die Einordnung eines neuen Datenpunktes treffen kann. Dazu vielleicht einige Beispiele:
 1. Schauen wir uns die Fehlerrate an. Hier habe ich im Diagramm an der X-Achse die Kundengruppen abgetragen und an der Y-Achse die Fehlerrate. Jetzt gibt es einen neuen Kunden, der wird einer Kundengruppe zugeordnet und ich möchte jetzt eine Vorhersage treffen in der Art: "Wie wahrscheinlich ist es, dass bei dem Durchlauf wieder dieser Fehler auftritt"
 2. Bei den Prozesskosten ist es ähnlich: X-Achse = Kundengruppen, Y-Achse = durchschnittliche Kosten
 3. Die Auslastung wird an der Y-Achse abgetragen und die Uhrzeit auf der X-Achse. Jetzt soll eine Aufgabe zu einer bestimmten Uhrzeit ausgeführt werden. Für diese Uhrzeit soll eine Vorhersage der Auslastung erfolgen.
 
 Man könnte jetzt einfach sagen, dass es in der Vergangenheit so und so war, dementsprechend ist es nun auch so! Jedoch würde ich an dieser Stelle der Arbeit gerne einen etwas mathematischeren Ansatz fahren und wirklich eine Berechnung durchführen, z.B. indem ich eine Wahrscheinlichkeit zur Vorhersage bestimmen.
 
 Viele Grüße
 Maik
 
 PS: Noch mal danke für die Gedanken. Davon werde ich sicherlich etwas für die Arbeit verwenden können...
 
 
 
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 > Demnach bleibt immer noch meine Frage nach einem Ansatz,
 > sei es ein Schlagwort, für eine Methode mit der ich aus
 > gegebenen historischen Daten Vorhersagen für die
 > Einordnung eines neuen Datenpunktes treffen kann. Dazu
 > vielleicht einige Beispiele:
 >  1. Schauen wir uns die Fehlerrate an. Hier habe ich im
 > Diagramm an der X-Achse die Kundengruppen abgetragen und an
 > der Y-Achse die Fehlerrate. Jetzt gibt es einen neuen
 > Kunden, der wird einer Kundengruppe zugeordnet und ich
 > möchte jetzt eine Vorhersage treffen in der Art: "Wie
 > wahrscheinlich ist es, dass bei dem Durchlauf wieder dieser
 > Fehler auftritt"
 >  2. Bei den Prozesskosten ist es ähnlich: X-Achse =
 > Kundengruppen, Y-Achse = durchschnittliche Kosten
 >  3. Die Auslastung wird an der Y-Achse abgetragen und die
 > Uhrzeit auf der X-Achse. Jetzt soll eine Aufgabe zu einer
 > bestimmten Uhrzeit ausgeführt werden. Für diese Uhrzeit
 > soll eine Vorhersage der Auslastung erfolgen.
 
 
 Das ist mir leider immer noch viel zu schwammig,
 um damit etwas Konkretes anfangen zu können.
 Da würde sogar die Daumen-Methode versagen ...
 
 LG ,   Al-Chw.
 
 
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 > Das ist mir leider immer noch viel zu schwammig,
 >  um damit etwas Konkretes anfangen zu können.
 >  Da würde sogar die Daumen-Methode versagen ...
 
 Warum noch zu schwammig? Ich habe doch klare Daten in Form von Vergangenheitswerten. Dementsprechend muss es doch möglich sein daraus Vorhersagen abzuleiten. Schließlich wird es doch beispielsweise hier gemacht:
 ![[]](/images/popup.gif) Cycle time prediction 
 Da liegt aus meiner Sicht eine ähnliche Ausgangslage vor. Sogar noch unspezifischer als bei mir, da ich ein konkretes Prozessmodell habe.
 
 Im Anhang befindet sich ein Diagramm, das Beispieldaten für die Fehlerrate enthält (nicht sehr schön, aber vielleicht hilft es).
 
 Konnte ich es damit etwas konkreter ausdrücken? Ich suche also ein Verfahren, ähnlich dem im Artikel.
 
 Für mich ist es gerade interessant mal halbwegs passende Ansätze zu finden. Ob sie dann auch wirklich praktikabel sind muss sich dann zeigen.
 
 Viele Grüße
 Maik
 
 
 ![[]](/images/popup.gif) Anhang 
 
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 >  > Das ist mir leider immer noch viel zu schwammig,
 
 >  >  um damit etwas Konkretes anfangen zu können.
 >  >  Da würde sogar die Daumen-Methode versagen ...
 >
 > Warum noch zu schwammig? Ich habe doch klare Daten in Form
 > von Vergangenheitswerten. Dementsprechend muss es doch
 > möglich sein daraus Vorhersagen abzuleiten. Schließlich
 > wird es doch beispielsweise hier gemacht:
 >
 ![[]](/images/popup.gif) Cycle time prediction 
 Ich habe da mal kurz reingeschaut. Und ich frage mich:
 1.) ob dies vielleicht in irgendeiner Weise wissenschaftlich
 sein könnte
 2.) ob man mit einem solchen Papier irgend etwas
 Nützliches anfangen kann
 
 > Da liegt aus meiner Sicht eine ähnliche Ausgangslage vor.
 > Sogar noch unspezifischer als bei mir, da ich ein konkretes
 > Prozessmodell habe.
 
 (aha; davon wusste ich noch gar nichts ...)
 
 > Im Anhang befindet sich ein Diagramm, das Beispieldaten
 > für die Fehlerrate enthält (nicht sehr schön, aber
 > vielleicht hilft es).
 >
 ![[]](/images/popup.gif) Anhang 
 Ich sehe da eine Tabelle mit zugehöriger Grafik
 aus 11 (elf) Zahlenpaaren. Was dahinter stecken
 mag: null Ahnung ! Falls die Zusammenstellung
 aus einer Langzeitbeobachtung über Hunderte
 von Arbeitstagen weg stammen sollte, dann hat
 sie wohl einen gewissen statistischen Aussagewert.
 Wenn diese Voraussetzung nicht gegeben ist,
 ist die Tabelle auch fast wertlos außer der einfachen
 Feststellung, dass wohl über die Mittagszeit deutlich
 öfter Fehler vorkamen als in den übrigen Zeiten.
 
 LG ,  Al-Chw.
 
 
 
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     |  | Status: | (Mitteilung) Reaktion unnötig   |   | Datum: | 12:59 Fr 26.04.2013 |   | Autor: | maik21389 | 
 
 > Ich habe da mal kurz reingeschaut. Und ich frage mich:
 >  1.) ob dies vielleicht in irgendeiner Weise
 > wissenschaftlich
 >  sein könnte
 >  2.) ob man mit einem solchen Papier irgend etwas
 >  Nützliches anfangen kann
 
 Die Anwendungen sind doch vielfältig. Z.B. könnte man einem Kunden durch die Auswertung der Druchlaufszeit Angaben dazu machen, wie lange die Bearbeitung seines Antrages voraussichtlich noch daueren wird. Oder ob bestimmte Service-Level-Agreements in Bezug auf Zeitvorgaben nicht eingehalten werden können. In einem solchen Fall ließen sich dann noch Gegenmaßnahmen einleiten.
 
 > > Da liegt aus meiner Sicht eine ähnliche Ausgangslage vor.
 > > Sogar noch unspezifischer als bei mir, da ich ein konkretes
 > > Prozessmodell habe.
 >
 > (aha; davon wusste ich noch gar nichts ...)
 >
 > > Im Anhang befindet sich ein Diagramm, das Beispieldaten
 > > für die Fehlerrate enthält (nicht sehr schön, aber
 > > vielleicht hilft es).
 > >
 >
 ![[]](/images/popup.gif) Anhang >
 > Ich sehe da eine Tabelle mit zugehöriger Grafik
 >  aus 11 (elf) Zahlenpaaren. Was dahinter stecken
 >  mag: null Ahnung ! Falls die Zusammenstellung
 >  aus einer Langzeitbeobachtung über Hunderte
 >  von Arbeitstagen weg stammen sollte, dann hat
 >  sie wohl einen gewissen statistischen Aussagewert.
 >  Wenn diese Voraussetzung nicht gegeben ist,
 >  ist die Tabelle auch fast wertlos außer der einfachen
 >  Feststellung, dass wohl über die Mittagszeit deutlich
 >  öfter Fehler vorkamen als in den übrigen Zeiten.
 
 Da hast du soweit recht. Allerdings möchte ich keine statistische Analyse fahren. Es geht mir darum einen Ansatz zu finden. Ich habe x Vergangenheitswerte, seien es 10 oder 1000000 und daraus möchte ich Vorhersagen ableiten. Die Datenmenge ist dabei an dieser Stelle uninteressant. Die daraus resultierenden Vor- und Nachteile beschreibe ich später in meiner Arbeit und werde sie dafür ausarbeiten. Jetzt reichen erst ein Mal Ansätze! Luis hat schon mal einen solchen gebracht (Antwort folgt noch).
 
 Viele Grüße
 Maik
 
 
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     | Ich habe mal zum Thema "Geschäftsprozessanalyse" kurz
 gegoogelt. Der entsprechende
 ![[]](/images/popup.gif) Wikipedia-Artikel beginnt mit der tiefgründigen Definition:
 
 [mm] \bullet [/mm]    Geschäftsprozessanalyse ist die
 ![[]](/images/popup.gif) Prozessanalyse von
 ![[]](/images/popup.gif) Geschäftsprozessen 
 Verfolgt man dann diese Links, so lernt man mit Erstaunen:
 
 [mm] \bullet [/mm]    Prozessanalyse bezeichnet die systematische Untersuchung
 (Analyse) von Prozessen und die Zerlegung in seine Einzelteile,
 um Verständnis für den Prozess zu erlangen und um Schwach-
 stellen und Verbesserungspotentiale zu erkennen.
 
 Es kann sich dabei um verschiedene Arten von Prozessen handeln:
 
 * betriebswirtschaftliche Prozesse, siehe
 ![[]](/images/popup.gif) Geschäftsprozessanalyse * ....
 * ....
 
 [mm] \bullet [/mm]   Ein
 ![[]](/images/popup.gif) Geschäftsprozess (Abk. 'GP') beschreibt eine Folge von Einzeltätigkeiten, die schrittweise ausgeführt werden,
 um ein geschäftliches oder betriebliches Ziel zu erreichen.
 Im Gegensatz zum Projekt wird ein Prozess öfter durchlaufen.
 Ein
 ![[]](/images/popup.gif) Geschäftsprozess kann Teil eines anderen ![[]](/images/popup.gif) Geschäfts- prozesses sein oder andere
 ![[]](/images/popup.gif) Geschäftsprozesse enthalten bzw. diese anstoßen.
 ![[]](/images/popup.gif) Geschäftsprozesse gehen oft über Abteilungs- und Betriebsgrenzen hinweg und gehören zur
 Ablauforganisation eines Betriebs. Diese Definition leitet
 sich aus den Definitionen von Geschäft im engeren Sinn
 (wirtschaftliche Tätigkeit) und Prozess her.
 Ein Prozess erläutert den Fluss und die Transformation
 von Material, Informationen, Operationen und Entschei-
 dungen. Eine Aufteilung in Teilprozesse, die sich
 wiederum in Schritte und Aktivitäten gliedern, ist möglich.
 
 Struktur von
 ![[]](/images/popup.gif) (Geschäfts-) Prozessen: 
 Wichtige Merkmale eines
 ![[]](/images/popup.gif) Geschäftsprozesses stellen die Bündelung und Strukturierung funktionsübergreifender
 Aktivitäten mit einem Anfang und einem Ende, sowie
 genau definierte Inputs und Outputs dar. Wesentlich
 ist in diesem Zusammenhang die Messbarkeit der In-
 und Outputgrößen. Input und Output (Eingaben / Ergebnisse)
 können jeweils Informationen, Gegenstände, Ereignisse
 und/oder Zustände sein. Das Prozesssystem strebt einen
 Wertschöpfungsprozess an, welcher bezüglich Ressourcen-
 verzehr, Durchlaufzeiten und Qualität permanent optimiert
 werden sollte. Idealerweise stellt der erzielte Output
 für das jeweilige Unternehmen einen höheren Wert als
 der ursprünglich eingesetzte Input dar.
 
 
 Bilanz:   meine kurze Suche in Wikipedia hat doch innert
 ganz kurzer Zeit zu einem erheblichen Output geführt.
 Wo der höhere Wert liegt, überlasse ich euch Lesern zu
 ermitteln ...
 
 LG ,   Al-Chw.
 
 
 
 
 
 
 
 
 
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     |  | Status: | (Mitteilung) Reaktion unnötig   |   | Datum: | 10:37 Fr 26.04.2013 |   | Autor: | maik21389 | 
 
 > Bilanz:   meine kurze Suche in Wikipedia hat doch innert
 >  ganz kurzer Zeit zu einem erheblichen Output geführt.
 >  Wo der höhere Wert liegt, überlasse ich euch Lesern zu
 >  ermitteln ...
 
 Generell scheint es bei diesem Thema darum zu gehen für bestehende Ansätze andere Begriffe zu finden. Deine Ausführungen kann man beliebig lange fortsetzen. Jede Forschungsgruppe, die sich mit diesem Thema beschäftigt, will anscheinend durch neue Wortkreationen ein eigenes Profil erstellen. Ich habe mittlerweile so viele Veröffentlichungen gefunden bei denen ich mich gefragt habe wo genau nun der Mehrwert liegt.
 
 Besonders interessant sind dabei die vielfälltigen Abkürzungen: BPM, BPMN, SBPMN, BI, PM,... Die sich alle irgendwie in den Bereich der Geschäftsprozesse eingliedern.
 
 Viele Grüße
 Maik
 
 
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     |  | Status: | (Mitteilung) Reaktion unnötig   |   | Datum: | 12:16 Fr 26.04.2013 |   | Autor: | luis52 | 
 
 >
 > Besonders interessant sind dabei die vielfälltigen
 > Abkürzungen: BPM, BPMN, SBPMN, BI, PM,... Die sich alle
 > irgendwie in den Bereich der Geschäftsprozesse
 > eingliedern.
 >
 
 Hallo Maik,
 
 du sprichst mir aus dem Herzen. Typisches BWL-Wortgeklingel.
 
 vg Luis
 
 
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     |  | Status: | (Antwort) fertig   |   | Datum: | 12:27 Fr 26.04.2013 |   | Autor: | luis52 | 
 Moin Maik,
 
 vermutlich kapiere ich die Zielsetzung nicht hinreichend genau, aber ich verstehe nicht, warum du die Regressionsrechnung so schnell ausschliesst. Insebeoindere die multiple RR koennte dir etwas bieten. Schau mal in dem Buch
 
 @BOOK{Makridakis98,
 title = {Forecasting: Methods and Applications},
 publisher = {Wiley [mm] \& [/mm] Sons},
 year = {1998},
 author = {Spyros Makridakis and Steven C. Wheelwright and Rob J. Hyndman},
 edition = {3.}
 }
 
 vg Luis
 
 P.S.: Welche Rolle spielt hier eigentlich dein Betreuer?
 
 
 
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     |  | Status: | (Mitteilung) Reaktion unnötig   |   | Datum: | 13:10 Fr 26.04.2013 |   | Autor: | maik21389 | 
 
 > Moin Maik,
 >
 > vermutlich kapiere ich die Zielsetzung nicht hinreichend
 > genau, aber ich verstehe nicht, warum du die
 > Regressionsrechnung so schnell ausschliesst. Insebeoindere
 > die multiple RR koennte dir etwas bieten. Schau mal in dem
 > Buch:
 
 Hallo Luis,
 vielen Dank für den Hinweis, endlich mal ein Ansatz auf dem ich aufbauen kann! Das Buch und auch Kommentare dazu klingen vielversprechend. Ich kenne die Analyse bisher aus der Vorlesungen. Ich schaue mir auf jeden Fall das Buch an, vielleicht liefert es eine andere Sichtweise!
 
 > P.S.: Welche Rolle spielt hier eigentlich dein Betreuer?
 
 Naja mein Betreuer ist mein Ansprechpartner am Institut. Er ist leider nicht genau auf dem Gebiet der Statistik unterwegs.
 
 Viele Grüße
 Maik
 
 
 
 
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