For the integrated implementation of Business Process Management and supporting information systems many methods are available. Most of these methods, however, apply a one-size fits all approach and do not take into account the specific situation of the organization in which an information system is to be implemented. These situational factors, however, strongly determine the success of any implementation project. In this paper a method is provided that establishes situational factors of and their influence on implementation methods. The provided method enables a more successful implementation project, because the project team can create a more suitable implementation method for business process management system implementation projects.
To survive in the increasing globalization competition, companies are required to continuously increase their productivity and enhance innovation. To realize this enhanced productivity, Business Process Management (BPM) maturity models are often used to analyze, improve and manage business processes across the organization. Literature suggests that a relation between BPM maturity and innovation could exist and recommends more research in specific sectors. Specifically, the financial sector is facing a fintech revolution, putting an enormous pressure on how they deal with technology innovation, process disruption and service transformation. Therefore, the objective of this research is to determine the relation between business process management maturity and innovation in the financial sector. Data was collected using a survey at a large financial enterprise in Europe, resulting in sixty-eight responses. Regression analysis shows that 20.6% of the variance in innovation can be explained by BPM maturity.
In recent years business process management (BPM) and specifically information systems that support the analysis, design and execution of processes (also called business process management systems (BPMS)) are getting more attention. This has lead to an increase in research on BPM and BPMS. However the research on BPMS is mostly focused on the architecture of the system and how to implement such systems. How to select a BPM system that fits the strategy and goals of a specific organization is largely ignored. In this paper we present a BPMS selection method, which is based on research into the criteria that are important for organizations, which are going to implement a BPMS.
Verbeterprogramma’s, zoals Lean en Six Sigma, worden veelal succesvol ingezet om bedrijfsprocessen te verbeteren en verspillingen te elimineren. Succesverhalen tonen aan dat verbeterprogramma’s kunnen leiden tot betere resultaten voor people, planet en profit. Naarmate de bedrijfsvoering globaliseert wordt het echter moeilijker voor bedrijven om met een uniforme toepassing van verbeterprogramma’s in verschillende landen dezelfde successen te behalen. Volgens de theorie zijn cultuurverschillen een oorzaak van dit probleem. Onderzoek naar succes- en faalfactoren van verbeterprogramma’s binnen een cultuur of land heeft bijvoorbeeld aangetoond dat leiderschap en organisatiecultuur van grote invloed zijn op het succes van verbeterprogramma’s. Juist leiderschap en organisatiecultuur zijn gevoelig voor cultuurverschillen en kunnen, zonder rekening te houden met de context, niet automatisch worden ingezet als succesfactoren bij uniforme toepassing van verbeterprogramma’s door internationale bedrijven. Van meerdere geïdentificeerde succesfactoren is onbekend of ze ook succesvol zijn in andere culturen. De onderzoeksvraag is afgeleid van wetenschappelijke én praktijkbevindingen en is geformuleerd als: Wat is de invloed van cultuurverschillen op factoren die zorgen voor succesvolle toepassing van verbeterprogramma's in organisaties in een internationale context? Meerdere organisaties, waaronder Heineken Business Process Management Office, hebben aangegeven te willen participeren in een praktijkgericht onderzoek dat de betekenis van cultuurverschillen voor uniforme toepassing van verbeterprogramma’s inzichtelijk maakt. Het onderzoek wordt uitgevoerd door Alinda Kokkinou, docent van de opleiding International Business, academie Avans School of International Studies (ASIS) en onderzoeker verbonden aan het lectoraat Improving Business, onderdeel van het Expertisecentrum Sustainable Business (ESB). Het onderzoek is vanwege de internationale dimensie verdiepend voor het lectoraat. Het verrijkt het onderwijs door beter inzicht te geven in de internationale competenties die studenten in hun toekomstige loopbaan nodig zullen hebben. Het voorziet in de behoefte van meerdere opleidingen binnen Avans (o.a. Bedrijfseconomie, Bedrijfskunde, en Technische Bedrijfskunde), die bezig zijn met curriculum vernieuwing en waarin continu verbeteren en internationalisering centraal staan.
In order to stay competitive and respond to the increasing demand for steady and predictable aircraft turnaround times, process optimization has been identified by Maintenance, Repair and Overhaul (MRO) SMEs in the aviation industry as their key element for innovation. Indeed, MRO SMEs have always been looking for options to organize their work as efficient as possible, which often resulted in applying lean business organization solutions. However, their aircraft maintenance processes stay characterized by unpredictable process times and material requirements. Lean business methodologies are unable to change this fact. This problem is often compensated by large buffers in terms of time, personnel and parts, leading to a relatively expensive and inefficient process. To tackle this problem of unpredictability, MRO SMEs want to explore the possibilities of data mining: the exploration and analysis of large quantities of their own historical maintenance data, with the meaning of discovering useful knowledge from seemingly unrelated data. Ideally, it will help predict failures in the maintenance process and thus better anticipate repair times and material requirements. With this, MRO SMEs face two challenges. First, the data they have available is often fragmented and non-transparent, while standardized data availability is a basic requirement for successful data analysis. Second, it is difficult to find meaningful patterns within these data sets because no operative system for data mining exists in the industry. This RAAK MKB project is initiated by the Aviation Academy of the Amsterdam University of Applied Sciences (Hogeschool van Amsterdan, hereinafter: HvA), in direct cooperation with the industry, to help MRO SMEs improve their maintenance process. Its main aim is to develop new knowledge of - and a method for - data mining. To do so, the current state of data presence within MRO SMEs is explored, mapped, categorized, cleaned and prepared. This will result in readable data sets that have predictive value for key elements of the maintenance process. Secondly, analysis principles are developed to interpret this data. These principles are translated into an easy-to-use data mining (IT)tool, helping MRO SMEs to predict their maintenance requirements in terms of costs and time, allowing them to adapt their maintenance process accordingly. In several case studies these products are tested and further improved. This is a resubmission of an earlier proposal dated October 2015 (3rd round) entitled ‘Data mining for MRO process optimization’ (number 2015-03-23M). We believe the merits of the proposal are substantial, and sufficient to be awarded a grant. The text of this submission is essentially unchanged from the previous proposal. Where text has been added – for clarification – this has been marked in yellow. Almost all of these new text parts are taken from our rebuttal (hoor en wederhoor), submitted in January 2016.
De COVID-19-pandemie heeft grote impact gehad op het praktijkgericht onderzoek van Saxion. Allereerst vanwege de tijdelijke sluiting van laboratoria, verandering van empirische dataverzameling, acute acties zoals het produceren van mondkapjes en het ondersteunen van mkb’s met andere businessmodellen. Op de langere termijn leidt het tot verandering in thematisering, zoals capaciteit in de zorg; menselijke interactie met technologie; bezettingsgraad van gebouwen, openbaar vervoer, stadions en openbare ruimten; en impact van een anderhalvemetersamenleving. Dit alles in een periode van enorme dynamiek en stroomversnelling in het onderzoekslandschap. Saxion wordt erkend als een serieuze partner in grote ontwikkelingen in de Nederlandse en Europese kennisinfrastructuur. Denk hierbij aan topsectoren, de Kennis & Innovatie Agenda’s, het Nationaal groeifonds, NWA, Regio Deals, de derde cyclus aan hogescholen, alsook de European Research Area, Horizon Europe en de Green Deals. Ter illustratie: Saxion participeert in Grozzerdam Deventer; in de regionale Groeifonds-hubs voor Artificial Intelligence en MedTech; in TOPFIT; in het Regiodeal lab Texplus voor kledingrecycling; in SPRONG-aanvragen; in de EU-RRF investeringsagenda; in de KIA governancestructuren; etc. Om onze rol en ambities in deze grote en complexe kenniscoalities waar te kunnen maken professionaliseert Saxion het praktijkgericht onderzoek. Saxion investeert in extra onderzoeksvolume en ondersteuningsinfrastructuur om snel in te kunnen spelen op actuele vraagstukken en behoeften van het bedrijfsleven, overheden en instellingen in de regio, zowel nationaal als internationaal. Saxion gaat de Impuls 2020-regeling dan ook inzetten om de eigen investeringsagenda te versnellen via vier strategische instrumenten: 1. Versterking van de capaciteit voor ondersteuning en projectmanagement 2. Acquisitievouchers voor het schrijven van grote complexe onderzoekaanvragen 3. Versterking van het Saxion-portfolio van Centres of Expertise 4. Ontwikkeling van pilots in de derde cyclus (Professional Doctorate)
