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Proceedings

Maturity Model for Applying Process Mining in Supply Chains: Literature Overview and Practical Implications

Reifegradmodell zur Anwendung von Process Mining im Supply Chain Management: Literaturübersicht und Implikationen für die Praxis

  1. M.Sc. Christoph Jacobi Institute for Material Handling and Logistics (IFL), Karlsruhe Institute of Technology (KIT)
  2. M.Sc. Mathias Meier Institute for Material Handling and Logistics (IFL), Karlsruhe Institute of Technology (KIT)
  3. M.Sc. Lutz Herborn Barkawi Management Consultants GmbH & Co. KG
  4. Prof. Dr.-Ing. Kai Furmans Institute for Material Handling and Logistics (IFL), Karlsruhe Institute of Technology (KIT)

Zusammenfassungen

Logistics and production systems are confronted with a highly volatile business environment, a situation which increasingly pushes common supply chain analytics approaches to their limits. Process mining is an emerging technique to provide insights into business processes as they are being executed. However, the application of process mining in cross-organizational context has not been conclusively researched. In a literature overview, we review a set of 34 papers on the application of process mining in supply chains and classify them according to a three-stage maturity model. We find the majority of academic publications (28 papers) to focus on the construction of cross-organizational process models, 5 publications to derive models for alerting deviations and recommending decision support, and 1 paper to focus on automatic adjustments of the system behavior. Based on these findings, we conclude that the exploitation of process mining will be a key competitive advantage in supply chain management in the upcoming years. This applies not only for the design and management of steady-state supply chains, but also for the rapid adaptation of new solutions in transient systems.

Logistik- und Produktionssysteme sind mit einem äußerst volatilen Geschäftsumfeld konfrontiert, eine Situation, die die gängigen Ansätze der Supply Chain Analytics zunehmend an ihre Grenzen stoßen lässt. Process Mining ist eine neue Technik, um Einblicke in die Geschäftsprozesse zu gewinnen, während sie ausgeführt werden. Die Anwendung von Process Mining im organisationsübergreifenden Kontext ist jedoch noch nicht abschließend erforscht. In einem Literaturüberblick werden 34 Veröffentlichungen über die Anwendung von Process Mining im Supply Chain Management vorgestellt und nach einem dreistufigen Reifegradmodell klassifiziert. Die Mehrzahl der Publikationen (28 Veröffentlichungen) sind auf die Erstellung organisationsübergreifender Prozessmodelle konzentriert, 5 Veröffentlichungen stellen Modelle zur Warnung vor Abweichungen und zur Empfehlung von Entscheidungshilfen vor und eine Veröffentlichung beschreibt die automatische Anpassung des Systemverhaltens. Auf der Grundlage dieser Erkenntnisse wird geschlussfolgert, dass die Nutzung von Process Mining in den kommenden Jahren ein entscheidender Wettbewerbsvorteil im Supply Chain Management sein wird. Dies gilt nicht nur für die Gestaltung und das Management von stationären Lieferketten, sondern auch für die schnelle Anpassung neuer Lösungen in transienten Systemen.

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