KIWi-Pro

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KIWi-Pro steht für KI basiertes Wissens- und Prozessmanagement und verbindet als Forschungsprojekt die Erfassung digitaler sowie manueller Prozessschritte für eine ganzheitliche Prozessdokumentation.

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Mittels Computer Vision Methoden und innovativer Kamerasysteme sollen zukünftig auch manuelle Prozessschritte automatisiert erfasst und klassifiziert werden können, um einen Unternehmensprozess als Ganzes abbilden zu können.

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Die KI-basierte Prozessbetrachtung soll Unternehmen eine bisher unerreicht detaillierte Dokumentation und Analyse der realen Prozesse ermöglichen, um Wissen zu erhalten und strukturiert weitergeben zu können.

Principal Investigator

Dirk Werth

Dr. Dirk Werth

Geschäftsführer und
wissenschaftlicher Direktor

Video zum Projekt KIWI-Pro

Ihr Ansprechpartner

Tobias Greff

Tobias Greff

Mail: tobias.greff@aws-institut.de
Telefon: +49 681 93511-301

Kurz & Bündig

Was?

Ziel des Forschungsprojektes ist es, eine Lösung zu entwickeln, die Unternehmensprozesse ganzheitlich und möglichst automatisiert betrachtet. Darunter fallen sowohl digitale als auch analoge Schritte eines Prozesses, die erfasst und dokumentiert werden müssen. Unternehmen und Mitarbeitern soll dadurch eine kosteneffiziente Analyse und Dokumentation der Gesamtprozesse ermöglicht werden. Damit wird die erfolgreiche Einführung des Desktop-Activity-Mining (DAM) des August-Wilhelm Scheer Instituts eingesetzt und weiterentwickelt.

Wie?

Für die anonyme Erfassung digitaler Prozessdaten wird eine Desktop-Recording Software eingesetzt. Diese ist im Gegensatz zu klassischem Process Mining nicht auf die Bereitstellung von Daten aus bestimmten IT-Systemen angewiesen, sondern erfasst detailliert alle prozessrelevanten Aktionen, die an einem PC durchgeführt werden. Die analogen Prozessschritte werden durch ein videobasiertes Verfahren (Video-Recording) erfasst. Im ersten Schritt werden Detektions- und Trackingalgorithmen genutzt, um Personen und Objekte (bspw. Pakete, Dokumente) im Videobild zu erkennen und deren Bewegungen nachzuverfolgen. Im zweiten Schritt müssen diese Daten um die Analyse der Interaktionen zwischen den Personen und Objekten erweitert und deren Tätigkeiten klassifiziert werden. Dazu werden domänenspezifische Standardaktivitäten definiert, wie beispielsweise „Führen eines Telefonats“, oder „Start einer Maschine“.

Ausgangssituation

Die Mitarbeiter und insbesondere deren Wissen und Know-How sind Grundlage für den wirtschaftlichen Erfolg der meisten Unternehmen. In einer für das BMWi durchgeführten Studie bescheinigte eine Mehrzahl der befragten Unternehmen dem Wissensmanagement eine überragende Bedeutung für den wirtschaftlichen Erfolg.

In der Praxis kämpfen Unternehmen jedoch damit, das nötige Know-How aufzubauen oder im Unternehmen zu halten. So entgehen bspw. deutschen IT-Unternehmen jährlich rund elf Milliarden Euro Umsatz durch Wissens- und Kompetenzverlust. Wissensweitergabe erfolgt größtenteils noch wenig strukturiert von „alten“ Mitarbeitern an „neue“ Kollegen.

Wissens- & Kompetenzverlust

11 Mrd. Euro
weniger Umsatz

Das August-Wilhelm Scheer Institut erarbeitet zwei grundlegende Bestandteile:

DesktopRecording. Für die Erfassung digitaler Prozessdaten wird eine bereits existierende Arbeit des August-Wilhelm Scheer Instituts eingesetzt und von uns weiterentwickelt. Dabei werden KI-basierte Bilderkennungsverfahren genutzt, um mit Hilfe von Screenshots anonymisiert die jeweiligen Prozessaktivitäten zu erkennen. Zusätzlich müssen per OCR Zusatzinformationen zum Prozessschritt aus den Screenshots erfasst und gegebenenfalls anonymisiert werden. 

Process Discovery. Die erfassten Prozessdaten aus digitalen und analogen Quellen müssen kombiniert und semantisch angereichert werden, um eine Zusammenfassung eines ganzheitlichen Prozesses zu ermöglichen. Neben der   Berücksichtigung von zeitlichen Zusammenhängen sollen hierfür unüberwachte Lernverfahren, aus dem Bereich Clustering, entwickelt und eingesetzt werden. Diese Verfahren lernen basierend auf den zur Verfügung stehenden Zusatzinformationen  der Aktivitäten (wie bspw. Screenshots der Anwendung, OCR aus dem Video), welche Aktivitäten Gemeinsamkeiten haben und somit zum gleichen Geschäftsvorfall gehören. Beispielsweise können verschiedene Aktivitäten in einem Rechnungsstellungsprozess miteinander verknüpft werden, weil die gleiche Rechnungsnummer in Screenshots und im Video identifiziert wurde. In der Praxis kann es zudem unterschiedliche Wege geben, wie ein Prozess von den Mitarbeitern ausgeführt wird. Mithilfe von Process Mining Verfahren werden die unterschiedlichen Varianten automatisch analysiert und ein Modell erstellt, das den Prozess ganzheitlich beschreibt und dokumentiert. 

Dieses Forschungsprojekt ist abgeschlossen.

Partner

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FÖRDERHINWEIS

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Das Projekt KIWi-Pro ist gefördert vom Bundesministerium für Bildung und Forschung.
Förderkennzeichen: 01IS20037B
Laufzeit: 01.07.2020 – 30.06.2023