Das Labor folgt dem Dreiklang von Forschung, Studium und Praxis.
In unserem Labor haben die Studierenden die Möglichkeit, eigene Anwendungsfälle zu entwickeln und diese unter Anleitung von Expert*Innen in einem virtuellen Labor oder in der Hard- und Softwareumgebung des jeweiligen Partnerunternehmens bis zur Umsetzung zu bearbeiten.
Nach unserer Erfahrung steigt der Automatisierungsgrad in Unternehmen schneller als das Wissen. Dieses Wissen wird aber dringend benötigt, um die zielgerichtete Automatisierung von Prozesse zu unterstützen. An dieser Stelle setzt unser Labor an.
Wir wollen nicht nur erforschen, wie man Geschäftsprozesse in Unternehmen mit technologischen Komponenten automatisieren kann, sondern auch, wie genau man Mitarbeiter*innen befähigt, das Zusammenspiel der dahinterstehenden Technologien zu verstehen. Insbesondere führen wir Experimente zur RPA-Governance und -Kultur für den langfristigen Erfolg und Misserfolg von RPA durch. Außerdem untersuchen wir in realen Kontexten die Möglichkeiten und Grenzen der RPA-Plattformökonomie als Werkzeug für die gesamte Digitalisierungskette und wir untersuchen Erfolgsfaktoren für die RPA-Adaption durch Technologie- und Implementierungspartner. Dabei erforschen und entwickeln praktikable Strategien für den Übergang von der Pilotierung zum Echtbetrieb.Wir nutzen computergestützte Mining-Werkzeuge im Laborkontext, um Geschäfts- und IT-Prozesse zu entwerfen, abzubilden und zu definieren. Wir untersuchen, wie Geschäftsprozesse in diesem Kontext modelliert, visualisiert und gesteuert werden können. Dabei setzen wir auf Process Mining als eine Technologie, die einerseits Big-Data-Technologien zur Speicherung großer, polystrukturierter Daten und andererseits Business Intelligence nutzt. Unser Ziel ist es, das Zusammenspiel der Prozessschritte, der Prozessanalyse und der Entscheidungsunterstützung auf Basis von Geschäftsdaten und einer anschließenden Optimierung der Prozesse insbesondere in Reallaboren zu untersuchen.
Wir experimentieren weiterhin mit klassischen Lean Six Sigma-Ansätzen, um zu verstehen, wie man innovative Technologien in einen ganzheitlichen Projekt- und Qualitätsmanagement-Ansatz überführen kann, um den Kundennutzen und den Geschäftserfolg systematisch zu steigern. Unsere Lean-Six-Sigma-Forschung konzentriert sich auch auf das Verständnis der Lean-Philosophie und ergänzt diese mit der entsprechenden neuen Generation von technologischen Tool-Chains wie dem Deep Learning. Dabei erforschen wir im Labor beispielsweise neue Wege zur Verkürzung von Durchlaufzeiten bei gleichzeitiger Verbesserung der Qualität, um agile Kundenanforderungen optimaler zu erfüllen, was insbesondere zu einer nachhaltigeren Eliminierung von Verschwendung in Prozessen führt.Grundvoraussetzung für unsere erfolgreiche Forschung ist dabei zum einen die fundierte Ausbildung unserer Studierenden, die die verschiedenen Methoden umfassend vermittelt und anhand von Praxisbeispielen greifbar macht. Zum anderen ist die Verfügbarkeit von Testdatensätzen sowie ein innovatives Methodenset, das das Thema SAP© im Sinne einer ganzheitlichen Lösung für betriebswirtschaftliche Anforderungen integriert essenziell. Damit ermöglicht das Labor die Erforschung und Erprobung neuer ERP-Software-Engineering-Methoden, die Erstellung von Testdatensätzen und gleichzeitig die Förderung der Aus- und Weiterbildung von Studierenden und Anwendern aus der Praxis. Dabei spielen auch unsere Lean Six Sigma Lehrkonzepte und die von unseren Studenten durchgeführten praktischen Six Sigma Projekte für die Green Belt und Black Belt Ausbildung eine wichtige Rolle.Darüber hinaus eröffnet das Labor die für die Lehre und Forschung interessante und seltene Möglichkeit, mit neuen hochvolumigen Prozessdaten zu arbeiten und die Randbedingungen der Softwarearchitektur an die Anforderungen von Optimierungsmethoden anzupassen. Mit unserem Labor sollen die Lernenden nicht nur in die Lage versetzt werden, innovative Prozesstechnologien systematisch und sicher im Berufsleben einzusetzen, sondern auch selbst innovative Anwendungen zu entwickeln. Dies soll den Industrie- und Forschungsstandort Südwestfalen stärken.
