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Predictive Business Process Monitoring unter Berücksichtigung von Prognoseverlässlichkeit und Risiko

Kurzanzeige
dc.contributor.authorMetzger, Andreas
dc.contributor.authorBohn, Philipp
dc.contributor.authorFöcker, Felix
dc.contributor.editorTichy, Matthias
dc.contributor.editorBodden, Eric
dc.contributor.editorKuhrmann, Marco
dc.contributor.editorWagner, Stefan
dc.contributor.editorSteghöfer, Jan-Philipp
dc.date.accessioned2019-03-29T10:24:17Z
dc.date.available2019-03-29T10:24:17Z
dc.date.issued2018
dc.description.abstractWir stellen Techniken und Experimentergebnisse für die Berücksichtigung der Prognoseverlässlich-keit und des Risikos beim Predictive Business Process Monitoring vor. Die Berücksichtigung dieser Größen bietet zusätzliche Entscheidungsgrundlagen für die proaktive Prozessanpassung.de
dc.identifier.isbn978-3-88579-673-2
dc.identifier.pissn1617-5468
dc.identifier.urihttps://dl.gi.de/handle/20.500.12116/21174
dc.language.isode
dc.publisherGesellschaft für Informatik
dc.relation.ispartofSoftware Engineering und Software Management 2018
dc.relation.ispartofseriesLecture Notes in Informatics (LNI) - Proceedings, Volume P-279
dc.subjectPredictive
dc.subjectBusiness
dc.subjectProcess monitoring
dc.subjectGenauigkeit
dc.subjectRisiko
dc.titlePredictive Business Process Monitoring unter Berücksichtigung von Prognoseverlässlichkeit und Risikode
dc.typeText/Conference Paper
gi.citation.endPage68
gi.citation.publisherPlaceBonn
gi.citation.startPage67
gi.conference.date5.-9. März 2018
gi.conference.locationUlm
gi.conference.sessiontitleSoftware Engineering 2018 - Wissenschaftliches Hauptprogramm

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P279 - Software Engineering und Software Management 2018