From the article: Within the HU University of Applied Sciences (HU) the department HU Services (HUS) has not got enough insight in their IT Service Management processes to align them to the new Information System that is implemented to support the service management function. The problem that rises from this is that it is not clear for the HU how the actual Incident Management process as facilitated by the application is actually executed. Subsequently it is not clear what adjustments have to be made to the process descriptions to have it resemble the process in the IT Service Management tool. To determine the actual process the HU wants to use Process Mining. Therefore the research question for this study is: ‘How is Process Mining applicable to determine the actual Incident Management process and align this to the existing process model descriptions?’ For this research a case study is performed using Process Mining to check if the actual process resembles like the predefined process. The findings show that it is not possible to mine the process within the scope of the predefined process. The event data are too limited in granularity. From this we conclude that adjustment of the granularity of the given process model to the granularity of the used event data or vice versa is important.
LINK
Process Mining can roughly be defined as a data-driven approach to process management. The basic idea of process mining is to automatically distill and to visualize business processes using event logs from company IT-systems (e.g. ERP, WMS, CRM etc.) to identify specific areas for improvement at an operational level. An event log can be described as a database entry that signifies a specific action in a software application at a specific time. Simple examples of these actions are customer order entries, scanning an item in a warehouse, and registration of a patient for a hospital check-up.Process mining has gained popularity in the logistics domain in recent years because of three main reasons. Firstly, the logistics IT-systems' large and exponentially growing amounts of event data are being stored and provide detailed information on the history of logistics processes. Secondly, to outperform competitors, most organizations are searching for (new) ways to improve their logistics processes such as reducing costs and lead time. Thirdly, since the 1970s, the power of computers has grown at an astonishing rate. As such, the use of advance algorithms for business purposes, which requires a certain amount of computational power, have become more accessible.Before diving into Process Mining, this course will first discuss some basic concepts, theories, and methods regarding the visualization and improvement of business processes.
MULTIFILE
Gebouwautomatiseringssystemen voor de utiliteitssector zoals kantoren, scholen, ziekenhuizen vereisen steeds meer functionaliteit om tegemoet te komen aan nieuwe eisen en wensen van gebouwbeheer en eindgebruikers op gebied van o.a. comfort, bezetting, onderhoud interieur, afvalbeheer, energie en dergelijke. De recente technologische ontwikkelingen maken het mogelijk om de gebouwbeheersystemen in te zetten voor innovatieve toepassingen. Maar door lastige toegankelijkheid van bestaande systemen kunnen gebouwbeheerders onvoldoende gebruik maken van deze vernieuwingen. Fabrikanten van gebouwbeheersystemen (GBS) hebben hun producten (vaak op basis van BACnet) veelal zo ingericht dat onderlinge competitie en vrije marktwerking voor verschillende vernieuwende elementen op gebied van digitalisering van beheer- en onderhoudstaken moeilijk is. Recente ontwikkelingen maken het mogelijk binnen de field layer van BACnet dat nieuwe devices aan het bestaande gebouwbeheersysteem gekoppeld kunnen worden en reeds bestaande devices kunnen worden aangestuurd. Nieuwe open source data-mining applicaties (bijv. van Rapid Miner, IBM, Oracle) bieden daarbij de mogelijkheid nieuwe gegevens te genereren om het beheer van gebouwen verder te optimaliseren. Deze ontwikkelingen maken de weg vrij voor verdere toepassingen en innovaties en bieden kansen voor betrokken bedrijven in deze sector. Echter, gebouwbeheerders en installateurs zijn nog onwetend of onzeker van de mogelijkheden m.b.t. prestaties, robuustheid, integreerbaarheid en ondersteuning terwijl de behoefte tot nieuwe diensten groeit. In dit KIEM project wordt met een consortium van een sensor/ICT-ontwikkelbedrijf (Octo), een totaal installateur (E+W) (Lomans Amersfoort), een gebouwbeheerder (HU bedrijfsvoering) en drie onderzoekers uit verschillende lectoraten van de hogeschool Utrecht verkend welke open source datamining tools en innovatieve sensorsystemen van belang kunnen zijn voor de huidige gebouwautomatisering. Er wordt verkend waar de knelpunten zijn en waar de kansen liggen tot integratie. Daarbij kan gedacht worden aan diensten op basis van gebouwbeheer zoals gegarandeerd comfortabel binnenklimaat, efficiënte bezettingsgraad van ruimtes, vernieuwend afvalbeheer en optimale energiehuishouding. Maar ook andere potentiële diensten zullen verder worden onderzocht samen met ketenpartners en ICT/sensorsysteem-innovators. Deze verkenningen worden vertaald naar een programma voor vervolgonderzoek.