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
To deal with an increasingly competitive environment, organizations are combining continuous improvement (CI) practices with digitalization to accrue their benefits on operational performance and achieve operational excellence. Using a mixed-methods approach consisting of an online survey and semi-structured interviews, we examined how digitalization technologies have been incorporated in CI projects by organizations. Besides significant relationships between the nature of CI initiative and the use of digitalization tools, we found key enablers for organizations to be system compatibility, room to experiment, data-driven decision-making and step-by-step introduction with involvement of stakeholders. These enablers were found to be interlinked through knowledge of digitalization.
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.
Veel bedrijven zijn bezig om de planning en besturing van hun productie steeds meer data-gedreven te ondersteunen. Hiervoor beginnen ze met hoge verwachtingen aan digital twin-projecten. Ze zijn echter vervolgens onvoldoende in staat deze nieuwe technologie waarde toevoegend in te zetten. Dit onderzoek onderzoekt hoe bedrijven DT-technologie kunnen inzetten om hun planning en besturing te ondersteunen. Productieplanning en -besturing wordt steeds complexer. Enerzijds wordt dit veroorzaakt door meer klantspecifieke vraag én grote volumefluctuaties door geopolitieke omstandigheden. Anderzijds kampen productiesystemen met beperkingen én gebrek aan flow. Het reactievermogen is hierdoor onvoldoende om genoemde externe factoren op te vangen. Productiebedrijven worstelen dan ook met hun leverbetrouwbaarheid. Bedrijven elimineren verspillingen en verminderen de invloed van beperkingen met behulp van verbeterprincipes als Lean of Six Sigma. Deze verbeterprincipes helpen de flow te verbeteren. Echter de toenemende variaties in externe factoren(6) maken de beheersing van de interne procesbeperkingen complexer. Snelle procesbijsturing, gevoed door (near-)real-time procesgegevens, is een vereiste om het reactievermogen van het productiesysteem verder te verbeteren. Digital twin technology (DT) helpt bij het ontsluiten en analyseren van real-time gegevens. DT’s ondersteunen de beheersing van het productiesysteem waardoor het reactievermogen verbeterd.
