Identifikation von Automatisierungspotentialen mit Process Mining (IdAP)

(Drittmittelfinanzierte Einzelförderung)

Projektleitung: Matthias Stierle
Projektstart: 1. März 2019
Projektende: 28. Februar 2021
Akronym: IdAP
Mittelgeber: Bundesministerium für Forschung, Technologie und Raumfahrt (BMFTR)

Externe Partner:

DATEV eG

Publikationen:

Stierle M., Weinzierl S., Harl M., Matzner M.:
A technique for determining relevance scores of process activities using graph-based neural networks
In: Decision Support Systems 144 (2021), Art.Nr.: 113511
ISSN: 0167-9236
DOI: 10.1016/j.dss.2021.113511
URL: http://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S016792362100021X
BibTeX: Download
Wellmann C., Stierle M., Dunzer S., Matzner M.:
A Framework to Evaluate the Viability of Robotic Process Automation for Business Process Activities
BPM2020
In: Asatiani A, García JM, Helander N, Jiménez-Ramírez A, Koschmider A, Mendling J, Meroni G, Reijers HA (Hrsg.): Business Process Management: Blockchain and Robotic Process Automation Forum, Cham: 2020
DOI: 10.1007/978-3-030-58779-6_14
URL: https://link.springer.com/content/pdf/10.1007/978-3-030-58779-6_14.pdf
BibTeX: Download
Hindel J., Cabrera Pérez L., Stierle M.:
Robotic Process Automation: Hype or Hope?
In: Proceedings of the 15th International Conference on Wirtschaftsinformatik 2020
DOI: 10.30844/wi_2020_r6-hindel
URL: https://library.gito.de/oa_wi2020-r6.html
BibTeX: Download