Semantische Prozesserkennung basierend auf UI-Protokollen

Geschäftsprozesse bestimmen Abläufe in Unternehmen von Konzernen über Start-ups bis zu Gesundheitsdienstleistern. Um diese Prozesse umzusetzen, Mitarbeiter interagieren täglich mit IT- Systemen wie Ticketing-Tools oder Kundenmanagement-Software und hinterlassen digitale Spuren. Diese Spuren dokumentieren, wer welche Aufgabe wann, in welchem Kontext und mit welchem Ergebnis durchgeführt hat. Process Mining analysiert solche Event-Logs, um Abläufe zu verstehen und Optimierungspotenziale zu erkennen. Allerdings hat das klassische Process Mining einen blinden Fleck es konzentriert sich auf systemgenerierte Backend-Ereignisse, etwa wenn ein ERP-System registriert, dass eine Bestellung eingegangen ist. Nutzerinteraktionen, die nicht zu solchen Backend-Ereignissen führen oder in anderen Anwendungen stattfinden, bleiben dabei unberücksichtigt. Dadurch gehen entscheidende Prozessschritte verloren, was zu einem unvollständigen Bild der tatsächlichen Abläufe führt. Unsere Forschung setzt genau hier an: Statt ausschließlich System-Logs zu analysieren, richten wir den Fokus auf User Interaction (UI) Logs. UI-Logs erfassen jede Aktion, die ein Nutzer auf dem Bildschirm ausführt etwa Klicks oder Tastatureingaben. Dadurch entsteht ein vollständigeres Bild davon, wie Arbeit tatsächlich erledigt wird, unabhängig davon, ob Prozesse über E-Mails oder Webanwendungen laufen. Die Analyse von UI-Logs ermöglicht somit Einblicke, die bisher verborgen geblieben sind. Allerdings bringt die Arbeit mit UI-Logs auch Herausforderungen mit sich. Sie enthalten eine riesige Menge an detaillierten, unstrukturierten Daten, die erst aufbereitet werden müssen, um verwertbar zu sein: Die erste Herausforderung besteht darin, UI-Logs in strukturierte Prozessdaten zu überführen. Da UI- Logs rohe Interaktionen ohne Kontext erfassen, müssen sie verarbeitet werden, um sinnvolle Informationen daraus zu gewinnen. Dazu gehört die Vergabe aussagekräftiger Labels für einzelne Aktionen, das Herausfiltern irrelevanter Daten und das Verknüpfen zusammengehöriger Interaktionen. Die zweite Herausforderung besteht darin, aus diesen strukturierten Daten verwertbare Geschäftseinblicke zu gewinnen. Da UI-Logs extrem detaillierte Ereignisse aufzeichnen, können herkömmliche Process-Mining-Techniken zu übermäßig komplexen und unübersichtlichen Ergebnissen führen. Um dem entgegenzuwirken, müssen einzelne, niedrigstufige Interaktionen zu sinnvollen Geschäftstätigkeiten zusammengefasst, intuitive Bezeichnungen vergeben und neue Visualisierungsmethoden entwickelt werden, die Abläufe verständlich und übersichtlich darstellen. Durch die Bewältigung dieser Herausforderungen wird unser Projekt die Art und Weise, wie Unternehmen ihre Prozesse analysieren, grundlegend verbessern. Es stellt sicher, dass Organisationen ein vollständiges und genaues Bild davon erhalten, wie Arbeit tatsächlich abläuft und ermöglicht so gezielte Optimierungen für mehr Effizienz und Transparenz.