Forschung

Wir sind stark in der Entwicklung von Spitzentechnologien in den Bereichen Process Mining, künstliche Intelligenz, Blockchain und RPA engagiert.

PAF ist ein anerkannter Innovationsführer im Bereich Process Mining und erhält erhebliche staatliche Mittel, um RND-Projekte in enger Zusammenarbeit mit führenden Forschungsinstituten in innovative Produkte und Dienstleistungen umzuwandeln.

Intro

KI.RPA Robotic Process KI Automation

Ziel des Innovationsvorhabens ist die Entwicklung von Artificial Process Intelligence Softwaretechnologien, um vorhandene Ressourcen im Bereich Mensch-Maschine-Interaktion im Unternehmen effizienter einzusetzen. Roboter werden in der Benutzung der Applikationen selbständig angelernt und führen Prozessschritte regelbasiert wie ein Mitarbeiter jedoch abteilungsübergreifend und applikationsunabhängig durch. Im geplanten Förderprojekt wird die Möglichkeit geschaffen, Prozesswissen mittels künstlicher Intelligenz in dynamische User-Interaktion umzusetzen, welche automatisiert erfolgt. KI.RPA wird eine Prozessoptimierungs-Technologie sein, die selbständig lernt und handelt.

Eine Teilfinanzierung des Projekts erfolgt dabei aus Mitteln des Bundesministeriums für Bildung und Forschung (BMBF) Förderlinie KMU-innovativ: Informations- und Kommunikationstechnologien.

Konsortialführer: ServiceTrace GmbH
Projektzeitraum: -
Investitionsvolumen: 7-stellig
Projektpartner:
  • ServiceTrace GmbH (Konsortialführer)
  • August-Wilhelm-Scheer Institut für digitale Produkte und Prozesse (AWSi gGmbH)
  • Process Analytics Factory GmbH
  • Technische Universität Darmstadt (Telecooperation Lab)
  • Deutsche Telekom Service GmbH

DRUP: Deep Reasoning für die automatisierte Problemidentifizierung in unbekannten Prozessen

Ziel des Forschungsprojektes ist die Entwicklung beschleunigter Ansätze im Bereich Künstlicher Intelligenz (KI), um Prozessstrukturen unbekannter operativer Daten besser zu verstehen und nachfolgend zu verbessern. Nicht wertschöpfende Tätigkeiten in Geschäftsprozessen (waste), werden dabei automatisch identifiziert und visualisiert. Die direkte Ableitung von Handlungsempfehlungen, Prognosen und Vorlagen zur Verbesserung von Geschäftsprozessen beschleunigt. Deep Reasoning wird Unternehmen dabei helfen Produktivitätssteigerungen ganzer Wertschöpfungsketten zu erzielen, um Geschäftsprozesse für die Transformation oder Digitalisierung vorzubereiten.

Eine Teilfinanzierung erfolgt dabei aus Mitteln der LOEWE – Landes-Offensive zur Entwicklung wissenschaftlich-ökonomischer Exzellenz.

Konsortialführer: Process Analytics Factory GmbH
Projektzeitraum: -
Investitionsvolumen: 6-stellig
Projektpartner:

Process Analytics: Next Generation Automated Process Mining

Ziel des bereits erfolgreich abgeschlossenen Innovationsprojektes war die Beschleunigung der Wissensgewinnung anhand Process Analytics basierter Recherchen in großen Datenmengen. Ein integriertes analytisches Benchmarking Kennzahleninstrument ermöglicht den Vergleich von Ergebnissen und Prozessen und damit die Erstellung aussagekräftiger Diagnose-Berichte. Durch das Entwicklungsvorhaben wurde eine neue, einfach anzuwendende und sofort betriebsbereite Technik für die operative Prozessdiagnose entwickelt. Die entwickelte Softwarelösung hilft Unternehmen dabei fundierte Entscheidungen zur Optimierung von Geschäftsprozessen zu treffen. Die Process Analytics Factory GmbH wurde für die Durchführung des Projektes in Bezug auf Zielerreichungsgrad, Effizienz, Verwertungsmöglichkeiten, Übertragbarkeit wissenschaftliches Arbeiten, Forschungsergebnisse, Markteinführung und allgemeines Projektmanagement seitens des Projektträgers mit der Bestnote „sehr gut“ ausgezeichnet.

Eine Teilfinanzierung erfolgt dabei aus Mitteln der LOEWE – Landes-Offensive zur Entwicklung wissenschaftlich-ökonomischer Exzellenz.

Konsortialführer: Process Analytics Factory GmbH
Projektzeitraum: -
Investitionsvolumen: 6-stellig
Projektpartner:

ProPlanE: Industry 4.0 Real-time Process Intelligence

Die Fertigungsindustrie ist besonders von den Veränderungen des digitalen Wandels der Industrie 4.0 betroffen. Unternehmen stehen vor der Herausforderung, in zeitsensiblen Situationen proaktiv steuern zu können. Dazu fehlt häufig eine Verknüpfung unterschiedlicher Daten (z.B. ERP-Daten, Maschinendaten und Produktionsplanungsdaten), um eine Produktionsplanung in Echtzeit zu ermöglichen. Ziel des Projektes ProPlanE ist die Entwicklung einer Analyseplattform, die diese Daten zusammenführt, mit Process Mining Algorithmen der nächsten Generation analysiert und so für die Planung nutzbar macht. Im Projekt wird eine neue Softwarearchitektur entwickelt, um Probleme in der Planungsoptimierung in Echtzeit zu lösen.

Eine Teilfinanzierung des Projekts erfolgt dabei aus Mitteln des Bundesministeriums für Bildung und Forschung (BMBF) Förderlinie KMU-innovativ: Informations- und Kommunikationstechnologien.

Konsortialführer: Process Analytics Factory GmbH
Projektzeitraum: -
Investitionsvolumen: 7-stellig
Projektpartner:

ProcessChain: Blockchain und Smart Contracts für das Monitoring unternehmensübergreifender Prozesse

Die Digitalisierung und Vernetzung sämtlicher Geschäftsprozesse sind seit Jahren stabile Trends, die nicht nur innerbetriebliche, sondern in jüngster Zeit insbesondere unternehmensübergreifende Abläufe betreffen. Das Vertrauen der beteiligten Akteure schafft die Basis für die Innovation und Effizienz der Zusammenarbeit. Die Blockchain-Technologie als technische Grundlage der Kryptowährung Bitcoin eröffnet vielfältige Innovationen. In dem Forschungsvorhaben ProcessChain wird diese Technologie zur Realisierung einer prozess-basierten Blockchain für das Monitoring unternehmensübergreifender Geschäftsprozesse eingesetzt. Die im Projekt realisierte ProcessChain-Plattform ermöglicht die unternehmensübergreifende Abwicklung von Geschäftsprozessen, ohne den Einsatz einer zentralen Kontrollinstanz, der alle beteiligten Partner vertrauen müssen. Das erhebliche Innovationspotential der Plattform wird an ausgewählten überbetrieblichen Demonstrationsprozessen aus verschiedenen Branchen wie dem Supply Chain Management sowie dem Service Management pilotiert und evaluiert.

Eine Teilfinanzierung des Projekts erfolgt dabei aus Mitteln des Bundesministeriums für Bildung und Forschung (BMBF) Förderlinie KMU-innovativ: Informations- und Kommunikationstechnologien.