Agenda-driven Case Management

Im Gegensatz zu Routinetätigkeiten lassen sich wissensintensive Geschäftsprozesse – also Prozesse mit einem hohen Anteil an wissensintensiven Tätigkeiten, die von sogenannten Wissensarbeitern durchgeführt werden – nur schwer durch IT unterstützen. Das liegt vor allem daran, dass über den konkreten Lösungsweg und die dafür benötigten Daten nichts oder nur wenig im Vorfeld bekannt ist. Zwei wesentliche Ursachen hierfür sind, dass erstens der Ablauf von sehr vielen Parametern abhängig ist und dass zweitens diese Parameter sich auch über die Zeit verändern können. Solche Prozesse lassen sich unter anderem bei Trägern von Sozialleistungen oder in der privaten Versicherungswirtschaft beobachten. Dort steuern als Case Manager bezeichnete Wissensarbeiter komplizierte Leistungsfälle und koordinieren erforderliche Maßnahmen so, dass die Leistungen wirtschaftlich und bedarfsgerecht erbracht werden. Case Manager sind aufgrund ihrer Erfahrung, ihres breitgefächerten Fachwissens und der starken Vernetzung mit anderen Experten in der Lage, die wesentlichen Parameter der Prozesse zu erkennen, deren Veränderung stets nachzuverfolgen und den Ablauf entsprechend anzupassen. Wie in der Dissertation gezeigt wird, können wissensintensive Prozesse nicht mit den herkömmlichen Methoden des Process Mining analysiert und mit Workflow-Managementsystemen unterstützt werden. Deshalb werden neue Konzepte und alternative Ansätze vorgestellt und erprobt, um solche Prozesse analysierbar zu machen und Case Manager bei deren Ausführung zu unterstützen. Die zentralen Beiträge der Dissertation sind ein Metamodell mit den adCM-Grundkonzepten, ein Konzept zur anwendungsübergreifenden Protokollierung der Aktivitäten eines Case Managers unter Berücksichtigung des Metamodells (Monitoring), eine Methode zur Messung von Ereignisprotokollkomplexität, eine Methode zur Erhebung von Wissen über den Prozess auf Grundlage der Ereignisprotokolle (Discovery) und eine Werkzeugarchitektur zur operativen Unterstützung von Wissensarbeitern, um das Wissen über den Prozess kontextbezogen bereitzustellen.

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