Fuzzy-Geschäftsprozessmanagement:
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| Main Author: | |
|---|---|
| Format: | Thesis Book |
| Language: | German |
| Published: |
Lohmar [u.a.]
Eul
2003
|
| Edition: | 1. Aufl. |
| Subjects: | |
| Online Access: | Inhaltsverzeichnis |
| Physical Description: | XXVI S., S. 27 - 320, 28 S. graph. Darst. |
| ISBN: | 3899361075 |
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Inhaltsübersicht
1 Unscharfe in Betriebswirtschaft und Modellierung 34
1.1 Unscharfe in betriebswirtschaftlichen Anwendungen 34
1.2 Charakteristik des Unschärfebegriffs 38
1.3 Charakteristik der Unternehmensmodellierung 45
2 Geschäftsprozesstheorie und Unbestimmtheit 59
2.1 Grundlagen der Geschäftsprozessgestaltung 59
2.2 Geschäftsprozessmodellierung in komplexen Organisationen 69
3 Methoden zur Verarbeitung unscharfer Informationen 99
3.1 Fuzzy-Methoden 99
3.2 Weitere ausgewählte Methoden 125
4 Formalisierung der Ereignisgesteuerten Prozesskette 139
4.1 Bekannte Formalisierungsansätze der EPK-Methode 139
4.2 Formale Mindestanforderungen 156
4.3 Formallogische Interpretation der EPK-Methode 175
5 Erweiterung der Modellierungsmethodik um Unschärfekonzepte 199
5.1 Unscharfe Datenmodellierung 199
5.2 Unscharfe Kontroll flussmodellierung mit Ereignisgesteuerten Prozessketten 212
6 Business Szenario der fuzzy-erweiterten Ereignisgesteuerten Prozesskette 243
6.1 Ausgestaltung des unscharfen Prozessmodells 244
6.2 Simulationsmodell 253
6.3 Simulationsergebnisse 260
6.4 Analyse und Bewertung der Simulationsergebnisse 268
7 Perspektive eines Fuzzy-Geschäftsprozessmanagements 287
7.1 Process Design 288
7.2 Process Workflow 296
7.3 Process Management 299
- VII-
Inhaltsverzeichnis
Verzeichnisse VII
Inhaltsverzeichnis VII
Abbildungsverzeichnis XV
Tabellenverzeichnis XX
Symbolverzeichnis XXII
Abkürzungsverzeichnis XXIV
Einführung 27
Ausgangssituation und Motivation 27
Zielsetzung und Vorgehensweise 28
Aufbau der Arbeit 30
1 Unscharfe in Betriebswirtschaft und Modellierung 34
1.1 Unscharfe in betriebswirtschaftlichen Anwendungen 34
1.1.1 Unscharfe in ökonomischen Sachverhalten 34
1.1.2 Anwendungsbeispiele unscharfer Verfahren 35
1.2 Charakteristik des Unschärfebegriffs 38
1.2.1 Vergleichende Begriffsfindung 38
1.2.1.1 Begriffsfindung nach Zimmermann 39
1.2.1.2 Begriffsfindung nach Höhnerloh 40
1.2.1.3 Begriffsfindung nach Urban 41
1.2.1.4 Begriffsfindung nach Nauck/Kruse 42
1.2.2 Unschärfeverständnis der Arbeit 43
1.3 Charakteristik der Unternehmensmodellierung 45
1.3.1 Modellbildung zur Gestaltung betrieblicher Systeme 45
1.3.1.1 Repräsentation von Informationen 45
1.3.1.2 Modellbegriff 46
1.3.1.3 Modellklassifizierung 49
1.3.1.4 Tendenz Prozessmodellierung 49
- VIII -
1.3.2 Unbestimmtheit in der Modellbildung 50
1.3.2.1 Verunscharfungspotenziale 50
1.3.2.2 Äquivalente Repräsentationen und Normalformen 52
1.3.2.3 Zielgerichtete Modellierung 56
2 Geschäftsprozesstheorie und Unbestimmtheit. 59
2.1 Grundlagen der Geschäftsprozessgestaltung 59
2.1.1 Geschäftsprozessidee 59
2.1.1.1 Prozessorientierung der Organisation 59
2.1.1.2 Geschäftsprozessdefinition 62
2.1.2 Kriterien zur Geschäftsprozessgestaltung 65
2.1.2.1 Structure follows Process follows Strategy 65
2.1.2.2 Vertikale Prozessstruktur 67
2.1.2.3 Horizontale Prozessstruktur 67
2.2 Geschäftsprozessmodellierung in komplexen Organisationen 69
2.2.1 Architektur integrierter Informationssysteme 69
2.2.1.1 Sichten-und Ebenenbildung 70
2.2.1.2 Ereignisgesteuerte Prozesskette 73
2.2.1.3 Wertschöpfungskettendiagramm 78
2.2.2 Grundsätze ordnungsmäßiger Modellierung 79
2.2.2.1 Vorstellung der GoM s 79
2.2.2.2 Umsetzung der GoM s 81
2.2.3 Semantische Geschäftsprozessarchitektur 85
2.2.3.1 Architekturen als Ordnungsrahmen 85
2.2.3.2 Fünf-Ebenen-Prozessarchitektur 88
2.2.3.3 Prozessuale Detaillierung versus Spezialisierung 94
2.2.3.4 Conclusio 94
3 Methoden zur Verarbeitung unscharfer Informationen 99
3.1 Fuzzy-Methoden 99
3.1.1 Idee und Anwendungen der Fuzzy-Logik 99
3.1.1.1 Begriffsherkunft 99
3.1.1.2 Bekannte Fuzzy-Technologien 100
-IX-
3.1.2 Formale Einfuhrung in die Theorie der Fuzzy-Logik 102
3.1.2.1 Zugehörigkeitsfunktionen 102
3.1.2.2 Unscharfe Mengen 104
3.1.2.3 Elementare unscharfe Operatoren 106
3.1.2.4 Fuzzy-Regelung 110
3.1.3 Fuzzy-Petri-Netze 114
3.1.3.1 Grundzüge der Petri-Netz-Theorie 114
3.1.3.2 Idee der Fuzzy-Petri-Netze 120
3.1.3.3 Schaltverhalten der Fuzzy-Petri-Netze 121
3.1.3.4 Ressourcenintegration 122
3.2 Weitere ausgewählte Methoden 125
3.2.1 Neuronale Netze 126
3.2.1.1 Grundidee der Neuronalen Netze 126
3.2.1.2 Typische Struktur Neuronaler Netze 126
3.2.1.3 Selbstadaption Neuronaler Netze 128
3.2.1.4 Anwendungen Neuronaler Netze 128
3.2.1.5 Neuronale Netze und Fuzzy-Technologien 130
3.2.2 Expertensysteme 131
3.2.2.1 Grundidee von Expertensystemen 131
3.2.2.2 Komponenten von Expertensystemen 132
3.2.2.3 Einsatzgebiete von Expertensystemen 133
3.2.3 Balanced Scorecard 134
3.2.3.1 Grundidee der Balanced Scorecard 134
3.2.3.2 Ursache-Wirkungs-Analyse 135
3.2.3.3 Einordnung 136
3.2.4 Conclusio 136
4 Formalisierung der Ereignisgesteuerten Prozesskette 139
4.1 Bekannte Formalisierungsansätze der EPK -Methode 139
4.1.1 Objektrelationaler Ansatz nach Scheer 139
4.1.2 Graphentheoretischer Ansatz nach Keller 140
4.1.3 Petri-Netz-Ansatz nach Chen/Scheer 141
4.1.4 Petri-Netz-Ansatz nach Langner et al 143
4.1.5 Petri-Netz-Ansatz nach Rodenhagen 146
-X-
4.1.6 Multimengenansatz nach Rump 148
4.1.7 Conclusio 151
4.2 Formale Mindestanforderungen 156
4.2.1 Bildung von Normalformen 156
4.2.1.1 Motivation 156
4.2.1.2 Syntaktische Normalform 158
4.2.1.3 Semantische Normalform 161
4.2.1.4 Vergleich zu Normal formen relationaler Datenmodelle 164
4.2.2 Ergänzendes graphentheoretisches Verständnis der EPK 167
4.2.2.1 Graphentheoretische Grundnotationen 167
4.2.2.2 Definitorische Vereinbarungen 169
4.2.2.3 Graphentheoretische Ausgangsbetrachtung 172
4.3 Formallogische Interpretation der EPK-Methode 175
4.3.1 Grundzüge der Mathematischen Logik 175
4.3.1.1 Aussagenkalkül 176
4.3.1.2 Semantik 177
4.3.2 Mathematische Logik und Prozesse 179
4.3.2.1 Prozesse als aussagenlogische Ausdrücke im betrieblichen System 179
4.3.2.2 Basiskonstrukte der aussagenlogischen Interpretation 183
4.3.3 Anwendung der aussagenlogischen Interpretation 188
4.3.3.1 Semantik und Basiskalkül 188
4.3.3.2 Erweitertes Kalkül 193
4.3.3.3 Prozessverfeinerungen 195
4.3.4 Conclusio 198
5 Erweiterung der Modellierungsmethodik um Unschärfekonzepte 199
5.1 Unscharfe Datenmodellierung 199
5.1.1 Fuzzy-erweiterte Relationale Datenmodelle 199
5.1.1.1 Unscharfe Generalisierung/Spezialisierung 200
5.1.1.2 Unscharfe Aggregation 201
5.1.1.3 Unscharfe Assoziation 203
5.1.1.4 Unscharfe Attributierung 204
5.1.1.5 Beispiel: Geschäftsprozessarchitektur 206
-XI-
5.1.2 Integration unscharfer Nutzendaten in die Geschäftsprozessmodellierung 208
5.1.2.1 Prozessgestaltung mit unscharfen Informationsobjekten 208
5.1.2.2 Integrationsaspekte 211
5.2 Unscharfe Kontrollflussmodellierung mit Ereignisgesteuerten Prozessketten 212
5.2.1 Einordnung und Motivation 212
5.2.1.1 House of Business Engineering als Rahmen 212
5.2.1.2 Lexikalische Regeln als Zielstellung 214
5.2.1.3 Ausgangsbeispiel 215
5.2.2 Übertragbarkeit des Fuzzy-Ansatzes auf EPK s 218
5.2.2.1 Ausgangsbasis Fuzzy-Petri-Netz 218
5.2.2.2 Fuzzifizierungansatz für die EPK-Methode 220
5.2.3 Entwicklung der Fuzzy-erweiterten EPK 221
5.1.1.1 Unscharfe Kontrollflussobjekte 221
5.2.3.2 Unscharfe Kontrollflusssteuerang 224
5.2.3.3 Unscharfe Ressourcenkapazitäten 234
5.2.3.4 Conclusio 239
6 Business Szenario der fuzzy-erweiterten Ereignisgesteuerten Prozesskette 243
6.1 Ausgestaltung des unscharfen Prozessmodells 244
6.1.1 Scharfe Kontrollflusssteuerung 244
6.1.1.1 Prozessmodell 244
6.1.1.2 Erweiterung zur Ressourcenintegration 246
6.1.1.3 Prozessuale Parameter 247
6.1.2 Operationalisierung der unscharfen Prozesssequenz 247
6.1.2.1 Fuzzifizierung des Kontrollflusses 247
6.1.2.2 Inferenzverhalten des Kontrollflusses 250
6.1.2.3 Defuzzifizierung des Kontrollflusses 252
6.2 Simulationsmodell 253
6.2.1 Simulationsparameter 253
6.2.2 Allgemeine Kennzahlen der Simulation 257
6.3 Simulationsergebnisse 260
6.3.1 Eichung der Simulationsmodelle 260
6.3.2 Ergebnisse der Kontrollflusssimulationen 261
6.3.2.1 Prozesscharakteristiken 262
-XII-
6.3.2.2 Zeiten 263
6.3.2.3 Schwachstellen 264
6.3.2.4 Personalressourcen 266
6.4 Analyse und Bewertung der Simulationsergebnisse 268
6.4.1 Gegenüberstellung von fuzzifiziertem und konventionellem Szenario 268
6.4.11 Prozesscharakteristiken 269
6.4.1.2 Zeiten 270
6.4.1.3 Schwachstellen 273
6.4.1.4 Personalressourcen 273
6.4.2 Regressionsbetrachtungen 275
6.4.2.1 Ziel und Methode der Regressionsbetrachtungen 275
6.4.2.2 Zielgröße: Anzahl beendeter Prozesse 278
6.4.2.3 Zielgröße: mittlere Durchlaufzeit 278
6.4.3 Parametervariationen 280
6.4.3.1 Variation der Objektwertverteilung 280
6.4.3.2 Variation der Personalkapazitäten 283
6.4.3.3 Variation der Zugehörigkeitsfünktionen 283
6.4.3.4 Variation der Engpasssituation 285
7 Perspektive eines Fuzzy-Geschäftsprozessmanagements 287
7.1 Process Design 288
7.1.1 Erkenntnisspektrum der Systematisierung 288
7.1.2 Fuzzy-erweiterte EPK als Gestaltungsmittel 290
7.1.3 Flexibilisierte Organisationsgestaltung 293
7.2 Process Workflow 296
7.2.1 Operationalisierung der Unschärfeaspekte 296
7.2.2 Workflow Engineering 298
7.3 Process Management 299
7.3.1 Continuous Process Improvement 299
7.3.2 Process Performance Management 301
I itpratiirverzeiclinis « «.305
- XIII -
A Anhang A-l
A.l Daten zum Business Szenario A-l
A.l.l Modell der simulierten konventionellen EPK A-l
A.l. 1.1 Objekte und Parameter A-l
A.l.1.2 Grafik A-3
A.1.2 Modell der simulierten Fuzzy-erweiterten EPK A-4
A.l.2.1 Objekte und Parameter A-4
A.l.2.2 Grafik A-9
A. 1.3 Simulationsparameter A-13
A.l.3.1 Prozessinstanziierungsparameter A-13
A. 1.3.2 Schichtparameter A-15
A.l.4 Ergebnistafeln A-l6
A. 1.4.1 Prozesscharakteristiken A-l 6
A.l.4.2 Warte-und Bearbeitungszeiten A-17
A.l.4.3 Durchlaufzeiten A-18
A.l.4.4 Schwachstellen A-19
A.l.4.5 Personalressourcen - Berarbeitete Funktionen A-20
A.l.4.6 Personalressourcen - Bearbeitungszeit A-21
A. 1.4.7 Personalressourcen - Auslastung A-22
A.l.4.8 Deltaanalyse A-24
A.2 Beispiele und Ergänzungen A-25
A.2.1 Semantische Geschäftsprozessarchitektur A-25
A.2.2 UML-Notation A-26
A.2.3 Lukasiewicz-Operator A-27
-XV-
Abbildungsverzeichnis
Abb. E.l: Vorgehen im Überblick 30
Abb. E.2: Themenzusammenhang im Überblick 31
Abb. 1.1: Fuzzy-Einsatz in der Wertschöpfiing 37
Abb. 1.2: Klassifikation des Unbestimmtheitsbegriffs 45
Abb. 1.3: Modellbildung 47
Abb. 1.4: Modelle als Mittel zur Komplexitätsbeherrschung 48
Abb. 1.5: Klassifizierung betrieblicher Modellbildung 48
Abb. 1.6: Perspektiven zur Ermittlung von Verunscharfungspotenzialen 51
Abb. 1.7: Beispiel semantisch äquivalenter Prozesssequenzen 54
Abb. 1.8: Bedeutungstreue Umcodierung 54
Abb. 2.1: Übergang von der Funktions- zur Prozessorientierung 61
Abb. 2.2: Strategie, Prozess und Struktur und Unscharfe 66
Abb. 2.3: Das FAU-Prozessmodell 68
Abb. 2.4: Sichtenbildung in ARIS 70
Abb. 2.5: Ausschnitt einer EPK aus dem Bereich der Warenausgangsprümng 72
Abb. 2.6: Vereinfachtes Modell der Meta-Komponenten der EPK 75
Abb. 2.7: Verknüpfungsarten in der EPK-Methode 76
Abb. 2.8: Portfolio zur Bestimmung der Modellierungsrelevanz 82
Abb. 2.9: Schematisiertes Programmablaufdiagramm 84
Abb. 2.10: Verzweigungsrichtungen in der Programmablaufdarstellung 85
Abb. 2.11: Geschäftsprozess Beschaffung - Arbeitsvorgänge und Produkte 90
Abb. 2.12: Spezialisierung versus prozessuale Detaillierung 95
Abb. 2.13: Semantische Prozessarchitektur 97
Abb. 3.1:Zugehörigkeitsfiinktionen//(A:) 103
Abb. 3.2: Max-Min-Inferenzmethode im Beispiel 112
Abb. 3.3: Prinzipieller Aufbau eines Fuzzy-Reglers 113
Abb. 3.4: Herleitungsperspektive Petri-Netz versus Ereignisgesteuerte Prozesskette 114
Abb. 3.5: Darstellung und Schaltvorgang von Petri-Netz-Elementen 116
Abb. 3.6: Petri-Netz - Objektrelationales Metamodell 117
Abb. 3.7: Systemnetz versus Ablauf-/Ausfuhrungsnetz 119
-XVI-
Abb. 3.8: End-to-End-Charakteristik von Geschäfts- und Systemprozessen 119
Abb. 3.9: Fuzzy-Petri-Netz als Projektion scharfer Petri-Netze 121
Abb. 3.10: Fuzzy-Petri-Netze mit scharfen und unscharfen Transitionen 123
Abb. 3.11: Netzkopplung durch Ressourcen-Stellen 124
Abb. 3.12: Prinzipieller Aufbau eines KNN 127
Abb. 3.13: Grundstruktur eines Expertensystems 132
Abb. 3.14: BSC-ObjektrelationalesMetamodell 135
Abb. 3.15: Klassifizierung der Model-free-Estimators 137
Abb. 4.1: Beispiel einer „verbotenen Schleifenstruktur 145
Abb. 4.2: Exemplarische EPK-CPN-Transformationen nach existierenden Ansätzen 149
Abb. 4.3: Ressourcenteilung als prozessverbindendes Element 154
Abb. 4.4: Erweiterte Annotation der OR-Verknüpfung 155
Abb. 4.5: Entfernen von Trivialereignissen 157
Abb. 4.6: O-te und 1-te syntaktische Normalform von Prozesssequenzen 159
Abb. 4.7: 1-te syntaktische Normalform logischer Konnektoren 160
Abb. 4.8: Metamodelle für O-te und 1-te syntaktische Normalform von Prozesssequenzen.. 161
Abb. 4.9: Metamodell zur Ersten semantischen Normalform von Prozessen 163
Abb. 4.10: Transformation zur Ersten semantischen Normalform von Prozessen 164
Abb. 4.11: Kaskadenförmiger Aufbau relationaler Normalformen 166
Abb. 4.12: SequenziellerNormalisierungsprozess derEPK 166
Abb. 4.13: Auflösung von Ereignissen zur Erreichung der Eindeutigkeit (Systematik) 171
Abb. 4.14: Auflösung von Ereignissen zur Erreichung der Eindeutigkeit (Beispiel) 171
Abb. 4.15: Einfache (schlanke) EPK 175
Abb. 4.16: System und Prozesse 180
Abb. 4.17: Funktion in Prozess und System 182
Abb. 4.18: Beispiel für einfache EPK-Sequenz und zugehörige aussagenlogische
Notationsform 184
Abb. 4.19: Beispiele für (triviale) Belegung und Realisierung einer Elementar-EPK 186
Abb. 4.20: Beispiel einer EPK-Fusion 190
Abb. 4.21: Beispiel einer widerspruchserzeugenden „© -Operation 191
Abb. 4.22: Beispiel einer Prozesskomposition 194
Abb. 4.23: EPK-Verfeinerung 197
Abb. 5.1: Beispiel einer Fuzzy-Objekthierarchie 199
-XVII-
Abb. 5.2: Repräsentation der unscharfen Generalisierung/Spezialisierung 201
Abb. 5.3: Repräsentation der unscharfen Aggregation 202
Abb. 5.4: Unscharfe Associate-Beziehung im Beispiel 203
Abb. 5.5: Objektrelationales Metamodell zur unscharfen Datenmodellierung 205
Abb. 5.6: Schematische Darstellung der Detaillierungstiefe in den Prozessebenen 207
Abb. 5.7: Prozessebenen als unscharfe Mengen 208
Abb. 5.8: Auftragsabwicklung mit unscharfen Daten nach Becker et al. (1997b) 210
Abb. 5.9: ARIS-Houseof Business Engineering nach Scheer (1998b) 213
Abb. 5.10: Beispiel einer EPK mit Alternatiwerzweigung (Ausschnitt) 216
Abb. 5.11: Schematisiertes Beispiel einer EPK mit Alternatiwerzweigung 217
Abb. 5.12: Gegenüberstellung unscharfe Petri-Netz- und (scharfe) EPK-Sequenz 219
Abb. 5.13: Beispielhafte Zugehörigkeitsfunktion für Auslastung 223
Abb. 5.14: Grundsequenzen in der EPK 225
Abb. 5.15: Kantenbewertung „Schwellwert in der EPK 227
Abb. 5.16: Kontrollflussdaten als Eingangsgrößen 228
Abb. 5.17: Objektrelationales Metamodell fürZugehörigkeitsfünktionsobjekte 230
Abb. 5.18: Fuzzy-Verknüpfung in der EPK 231
Abb. 5.19: Zugehörigkeitsfunktionen für unscharfe Ereignisse im Beispiel 233
Abb. 5.20: Beispiel einer fuzzy-erweiterten EPK 237
Abb. 5.21: Regeldiagramm im Beispiel 238
Abb. 5.22: Schematisiertes Beispiel einer EPK mit „Fuzzy-Alternative 239
Abb. 5.23: Prinzipieller Aufbau der Fuzzy-Prozessablaufregelung in der EPK 240
Abb. 6.1: Betriebliches Szenario mit scharfem Kontrollfluss 245
Abb. 6.2: Externes Ereignis in Pi 246
Abb. 6.3: Zugehörigkeitsfunktionen zur Linguistischen Variablen Objektwert 249
Abb. 6.4: Zugehörigkeitsfunktionen zur Linguistischen Variablen Verfügbarkeit AL 249
Abb. 6.5: Fuzzy-erweiterte EPK zum Business Szenario 250
Abb. 6.6: Regeldiagramm zum Systemverhalten 251
Abb. 6.7: Singletons der Aufgabenträgerintensitäten 252
Abb. 6.8: Fuzzy-Regelung der Prozesssteuerung im Beispiel 254
Abb. 6.9: Prozessinstanziierungsmodell 256
Abb. 6.10: Schichtkalender 257
Abb. 6.11: Statistiken des ARIS-Toolsets 258
- XVIII -
Abb. 6.12: Deltabetrachtung zum Eichvorgang 261
Abb. 6.13: Exemplarische Zeitreihe der Durchlaufzeiten (konvBS) 265
Abb. 6.14: Exemplarische Zeitreihe der Durchlaufzeiten (fuzzyBS) 272
Abb. 6.15: Zusammenfassende Delta-Betrachtung 275
Abb. 6.16: Korrelationsbetrachtung-Zielgröße: Anzahl beendete Prozesse 279
Abb. 6.17: Korrelationsbetrachtung-Zielgröße: Durchlaufzeit 281
Abb. 6.18: Szenarienvergleich mit variiertem Objektwert 282
Abb. 6.19: Szenarienvergleich mit variierter Kapazität 284
Abb. 6.20: Szenarioentwicklung mit variierter Zugehörigkeitsfünktion 284
Abb. 6.21: Szenarienvergleich mit variierter Engpasssituation 286
Abb. 7.1: Erkenntnisspektrum 289
Abb. 7.2: Hierarchie der Metaebenen 289
Abb. 7.3: Komplexes Regelwerk zum Business Szenario 291
Abb. 7.4: Objektrelationales Metamodell und Symbolik der fuzzy-erweiterten EPK 292
Abb. 7.5: Perspektiven 292
Abb. 7.6: Optimierungspotenzial durch Verunscharfung 295
Abb. 7.7: Fuzzifiziertes Kontrollfluss-Design im Workflow-Referenzmodell 297
Abb. 7.8: Continuous Process Improvement mit Fuzzy-Parametern 301
Abb. 7.9: Integration der Fuzzifizierung in das CPI 302
Abb. AI: Grafik der simulierten konventionellen EPK A-3
Abb. A.2: Grafik der simulierten fuzzy-erweiterten EPK A-12
Abb. A.3: Prozesscharakteristiken konventionelles Business Szenario A-17
Abb. A4: Prozesscharakteristiken fuzzifiziertes Business Szenario A-17
Abb. A.5: Warte- und Bearbeitungszeitenstatistik konventionelles Business Szenario A-18
Abb. A.6: Warte- und Bearbeitungszeitenstatistik fuzzifiziertes Business Szenario A-18
Abb. A.7: Durchlaufzeitstatistik konventionelles Business Szenario A-19
Abb. A.8: Durchlaufzeitstatistik fuzzifiziertes Business Szenario A-19
Abb. A.9: Schwachstellenstatistik konventionelles Business Szenario A-20
Abb. A.10: Schwachstellenstatistik fuzzifiziertes Business Szenario A-20
Abb. A.ll: Bearbeitungsstatistik konventionelles Business Szenario A-21
Abb. A.12: Bearbeitungsstatistik fuzzifiziertes Business Szenario A-21
Abb. A.13: Bearbeitungszeitstatistik konventionelles Business Szenario A-22
Abb. A. 14: Bearbeitungszeitstatistik fuzzifiziertes Business Szenario A-22
-XIX-
Abb. A.15: Auslastungsstatistik konventionelles Business Szenario A-23
Abb. A.16: Auslastungsstatistik fuzzifiziertes Business Szenario A-23
Abb. A.17: Geschäftsprozessarchitektur am Beispiel Beschaffüngswesen (Ausschnitt) A-25
-XX-
Tabellenverzeichnis
Tab. 1.1: Unschärfeaspekte in betriebswirtschaftlichen Anwendungen 36
Tab. 2.1: WKD-Legende 79
Tab. 2.2: Detaillierungsgrad von Funktionen nach Scheer, Nüttgens u. Hoffinann et al 87
Tab. 2.3: Gliederungsstruktur der Geschäftsprozesse im SAP R/3-Referenzmodell 87
Tab. 2.4: Ebenendefinition zur semantischen Fünf-Ebenen-Geschäftsprozessarchitektur 93
Tab. 3.1: Fuzzy-Basismechanismen 101
Tab. 3.2: Gesetze der Operationen mit unscharfen Mengen 108
Tab. 3.3: Anwendungen Künstlicher Neuronaler Netze 129
Tab. 3.4: Problemcharakteristiken für Expertensysteme 133
Tab. 4.1: Formalisierungsansätze derEPK im Überblick 152
Tab. 4.2: O-te syntaktische Normalform der EPK 158
Tab. 4.3: Wahrheitswertfünktionen der dualen Logik 178
Tab. 4.4: Wahrheitswerttabellen der Erzeugung („« ) und der Auslösung („» ) 183
Tab. 4.5: WahrheitswertTab. im Beispiel 187
Tab. 4.5: WahrheitswertTab. im Beispiel 189
Tab. 5.1: Ergänzende Attribute derZugehörigkeitsfiinktionsobjekte 229
Tab. 5.2: Ergänzende Attribute der Fuzzy-Operatoren 231
Tab. 6.1: Prozessuale Parameter zur Simulation 247
Tab. 6.2: Simulationsparameter 255
Tab. 6.3: Kennzahlen der Simulation 259
Tab. 6.4: Prozesscharakteristik 262
Tab. 6.5: Prozesszeiten 264
Tab. 6.6: Prozessschwachstellen 265
Tab. 6.7: Personalressourcen - Bearbeitete Funktionen 266
Tab. 6.8: Personalressourcen — Bearbeitungszeit 267
Tab. 6.9: Personalressourcen - Auslastungsgrad 267
Tab. 6.10: Prozesscharakteristik 269
Tab. 6.11: Wartezeiten 271
Tab. 6.12: Durchlaufzeiten 272
Tab. 6.13: Personalressourcen - Auslastungsgrad 274
-XXI-
Tab. A.l: Simulationsrelevante Parameter der konventionellen EPK A-l
Tab. A.2: Simulationsrelevante Parameter der Fuzzy-enveiterten EPK A-4
Tab. A.3: Parameterbelegung der Prozessinstanziierung (I) A-14
Tab. A.4: Parameterbelegung der Prozessinstanziierung (II) A-15
Tab. A.5: Parameterbelegung des Schichtplans (I) A-15
Tab. A.6: Parameterbelegung des Schichtplans (II) A-16
Tab. A.7: Schwachstellen A-24
Tab. A.8: Verwendete Notationsformen des UML Klassendiagramms (I) A-26
Tab. A.9: Verwendete Notationsformen des UML Klassendiagramms (II) A-27
Tab. A.10: WahrheitswertTab. zur Bestimmung der Ausdrucksäquivalenz A-28
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