@misc{13366,
  abstract     = {{Die Möglichkeiten von Process Mining Werkzeugen zur automatischen Erzeugung von Arbeits- und Geschäftsprozessmodellen erweitern sich kontinuierlich. Diese Modelle haben eine hohe Bedeutung für das Wissensmanagement und die Verbesserung inner- und überbetrieblicher Geschäftsmodelle. Eine hohe Modellqualität liegt dann vor, wenn eine Konformität des Prozessmodells mit der Syntax der verwendeten graphischen Beschreibungssprache und der semantischen Korrektheit besteht, die zu einer angemessenen Übereinstimmung mit dem modellierten
Realweltausschnitt führt. Die algorithmenbasierte Erzeugung von Geschäftsprozessmodellen erfordert aber oftmals eine Revidierung, Verbesserung und Ergänzung von Wissen durch den Menschen. Für den Beitrag ist aus bestehenden Log-Dateien ein graphisches eEPK-Prozessmodell erzeugt worden, welches semantische und notationsbezogene Fehler
aufweist. In einer Laborstudie wurde anschließend untersucht, in welchem Umfang Menschen anhand von verschiedenen Formen einer Prozessdarstellung die in einem graphischen Prozessmodell enthaltenen Fehler identifizieren und beheben können.}},
  author       = {{Tackenberg, Sven and Goppold, Marvin and Duckwitz, Sönke}},
  booktitle    = {{Arbeit 5.0: Menschzentrierte Innovationen für die Zukunft der Arbeit}},
  keywords     = {{Prozessmodellierung, Prozessqualität, eEPK, Empirie}},
  location     = {{Aachen}},
  pages        = {{708--713}},
  publisher    = {{GfA-Press}},
  title        = {{{Identifizierung von Fehlern bei der Erstellung von Prozessmodellen mittels Process Mining}}},
  year         = {{2025}},
}