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Forschungssynthese9 Min.20. Mai 20261450 Wörter

BPM Workshops 2022: Was die internationale Forschung über die Zukunft wissensintensiver Prozesse sagt

Die BPM 2022 International Workshops (Cabanillas, Garmann-Johnsen, Koschmider, 2023) [1] sind einer der dichtesten internationalen Querschnitte zum aktuellen Stand wissensintensiver Geschäftsprozesse. Dieser Beitrag fasst die für KMU-Wissensmanagement zentralen Stränge zusammen und verknüpft sie mit den weiteren Methodenarbeiten der [Methodik-Bibliothek](/methodik).

1. Process Mining — vom Auditing zum Wissensinstrument

Mehrere Beiträge des BPM-2022-Workshop-Bands [1] markieren einen Reifesprung: Process Mining wird nicht mehr nur als Compliance-Werkzeug verstanden, sondern als Methode, um implizites Prozesswissen sichtbar zu machen. Real existierende Abläufe werden aus Event-Logs rekonstruiert — und damit wird die Differenz zwischen Soll-Prozess und Ist-Praxis greifbar.

2. KI-gestützte Prozessmodellierung — empirisch validiert

Mehrere Tracks behandeln den Einsatz von ML/DL zur Prozess- und Entscheidungsmodellierung. Anschlussfähig sind unter anderem Arbeiten zur Modellgenerierung aus Text (vgl. Friedrich, Mendling, Puhlmann, 2011 [2]; Goossens, De Smedt, Vanthienen, 2023 [3]). Der zentrale Befund: 2022 markiert den Übergang von Prototypen zu validierten Pipelines.

3. Knowledge-Intensive Business Processes (KiBP) — der eigentliche Engpass

Die KiBP-Tracks (vgl. Hofstede, Mecella, Sardina, Marrella, 2012 [4]) bleiben ein roter Faden: Wissensintensive Prozesse sind nicht primär Sequenzfluss-Probleme, sondern Entscheidungs- und Kontextprobleme. Anschluss: DMN (Figl et al., 2018 [5]) und konversationelle Wissensdienste (Text2Chat, Goossens & Vanthienen, 2024 [6]).

4. Healthcare-Prozesse als Forschungsleitbild

Healthcare ist der härteste Testfall für wissensintensive Prozesse, weil dort Sicherheit, Variabilität und Auditierbarkeit gleichzeitig gefordert sind. Die methodischen Ergebnisse sind in technische und industrielle KMU-Domänen übertragbar.

5. Konsequenzen für mittelständische Wissensmanagement-Plattformen

  • Prozess- und Entscheidungsschicht integrieren — KM ohne Prozess- und Entscheidungsmodell verfehlt das Wesen wissensintensiver Arbeit.
  • Soll-Ist-Differenzen sichtbar machen — Process Mining liefert die Methodik.
  • KI-Pipelines validieren, nicht prototypisieren — Produktionsreife heißt: dokumentierte Modelle, Audit-Trail, SME-Reviews.
  • Healthcare-Niveau anstreben — Sicherheit, Auditierbarkeit, Mitbestimmung sind nicht Branchen-spezifisch, sondern KM-spezifisch.

Fazit

Die BPM 2022 Workshops zeigen, dass die internationale BPM-Forschung in genau die Richtung läuft, die seriöses KM braucht: KI, Process Mining, Entscheidungsmodellierung und Wissensorientierung verschmelzen zu einer Architektur, die wissensintensive Arbeit operativ unterstützt — statt sie in starre Workflows zu pressen.

Quellen

  1. [1]
    Cabanillas, C., Garmann-Johnsen, N. F., & Koschmider, A. (Hrsg.) (2023). Business Process Management Workshops — BPM 2022 International Workshops, Münster, Germany. Lecture Notes in Business Information Processing, LNBIP 460, Springer. https://doi.org/10.1007/978-3-031-25383-6
  2. [2]
    Friedrich, F., Mendling, J., & Puhlmann, F. (2011). Process model generation from natural language text. CAiSE 2011, LNCS 6741, 482–496, Springer.
  3. [3]
    Goossens, A., De Smedt, J., & Vanthienen, J. (2023). Extracting Decision Model and Notation models from text using deep learning techniques. Expert Systems with Applications, 211, 118667.
  4. [4]
    Hofstede, A. H. M. ter, Mecella, M., Sardina, S., & Marrella, A. (Hrsg.) (2012). Knowledge-intensive business processes — Proceedings of the 1st International Workshop, KiBP 2012. Workshop Proceedings, KR 2012, Rom.
  5. [5]
    Figl, K., Mendling, J., Tokdemir, G., & Vanthienen, J. (2018). What we know and what we do not know about DMN. Enterprise Modelling and Information Systems Architectures, 13(2), 1–16.
  6. [6]
    Goossens, A., & Vanthienen, J. (2024). From text to intelligent services in knowledge intensive decision processes: Text2Chat. HICSS 2024 Proceedings, 5992–6001.

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