Allocation planning describes the process of allocating scarce supply to individual customers in order to prioritize demands from more important customers, i.e. because they request a higher service-level target. A common assumption across publications is that allocation planning is performed by a single planner with the ability to decide on the allocations to all customers simultaneously. In many companies, however, there does not exist such a central planner and, instead, allocation planning is a decentral and iterative process aligned with the company's multi-level hierarchical sales organization. This thesis provides a rigorous analytical and numerical analysis of allocation planning in such hierarchical settings. It studies allocation methods currently used in practice and shows that these approaches typically lead to suboptimal allocations associated with significant performance losses. Therefore, this thesis provides multiple new allocation approaches which show a much higher performance, but still are simple enough to lend themselves to practical application. The findings in this thesis can guide decision makers when to choose which allocation approach and what factors are decisive for their performance. In general, our research suggests that with a suitable hierarchical allocation approach, decision makers can expect a similar performance as under centralized planning. / Die Allokationsplanung beschreibt den Prozess der Allokation knapper Ressourcen an einzelne Kunden, um die Nachfrage von wichtigeren Kunden zu priorisieren, zum Beispiel weil diese ein höheres Service-Level-Ziel verlangen. Eine übliche Annahme in Publikationen zu diesem Thema ist, dass die Allokationsplanung von einem einzigen Planer durchgeführt wird, der über die Allokation an alle Kunden gleichzeitig entscheidet. In vielen Unternehmen gibt es jedoch keinen solchen zentralen Planer, sondern die Allokationsplanung ist ein dezentraler und iterativer Prozess, der sich an der mehrstufigen hierarchischen Vertriebsorganisation des Unternehmens orientiert. Die vorliegende Arbeit analysiert die Allokationsplanung in einem solchen hierarchischen Umfeld mit analytischen und numerischen Methoden. Es zeigt sich, dass derzeit in der Praxis verwendete Allokationsmethoden typischerweise zu suboptimalen Allokationen führen, die mit erheblichen Performanceverlusten verbunden sind. Daher werden in dieser Arbeit mehrere neue Allokationsansätze entwickelt, die eine wesentlich höhere Performance aufweisen, aber dennoch einfach genug sind, um praktisch angewendet zu werden. Mit den Ergebnissen dieser Arbeit können Entscheidungsträgern entscheiden, wann welcher Allokationsansatz gewählt werden sollte und welche Faktoren die Performance beeinflussen. Generell legen die Untersuchungen nahe, dass bei einem geeigneten hierarchischen Allokationsansatz die Entscheidungsträger eine ähnliche Performance wie bei einer zentralen Planung erwarten können.

This dissertation consists of three independent, self-contained research papers that investigate how state-of-the-art machine learning algorithms can be used in combination with operations management models to consider high dimensional data for improved planning decisions. More specifically, the thesis focuses on the question concerning how the underlying decision support models change structurally and how those changes affect the resulting decision quality. Over the past years, the volume of globally stored data has experienced tremendous growth. Rising market penetration of sensor-equipped production machinery, advanced ways to track user behavior, and the ongoing use of social media lead to large amounts of data on production processes, user behavior, and interactions, as well as condition information about technical gear, all of which can provide valuable information to companies in planning their operations. In the past, two generic concepts have emerged to accomplish this. The first concept, separated estimation and optimization (SEO), uses data to forecast the central inputs (i.e., the demand) of a decision support model. The forecast and a distribution of forecast errors are then used in a subsequent stochastic optimization model to determine optimal decisions. In contrast to this sequential approach, the second generic concept, joint estimation-optimization (JEO), combines the forecasting and optimization step into a single optimization problem. Following this approach, powerful machine learning techniques are employed to approximate highly complex functional relationships and hence relate feature data directly to optimal decisions. The first article, “Machine learning for inventory management: Analyzing two concepts to get from data to decisions”, chapter 2, examines performance differences between implementations of these concepts in a single-period Newsvendor setting. The paper first proposes a novel JEO implementation based on the random forest algorithm to learn optimal decision rules directly from a data set that contains historical sales and auxiliary data. Going forward, we analyze structural properties that lead to these performance differences. Our results show that the JEO implementation achieves significant cost improvements over the SEO approach. These differences are strongly driven by the decision problem’s cost structure and the amount and structure of the remaining forecast uncertainty. The second article, “Prescriptive call center staffing”, chapter 3, applies the logic of integrating data analysis and optimization to a more complex problem class, an employee staffing problem in a call center. We introduce a novel approach to applying the JEO concept that augments historical call volume data with features like the day of the week, the beginning of the month, and national holiday periods. We employ a regression tree to learn the ex-post optimal staffing levels based on similarity structures in the data and then generalize these insights to determine future staffing levels. This approach, relying on only few modeling assumptions, significantly outperforms a state-of-the-art benchmark that uses considerably more model structure and assumptions. The third article, “Data-driven sales force scheduling”, chapter 4, is motivated by the problem of how a company should allocate limited sales resources. We propose a novel approach based on the SEO concept that involves a machine learning model to predict the probability of winning a specific project. We develop a methodology that uses this prediction model to estimate the “uplift”, that is, the incremental value of an additional visit to a particular customer location. To account for the remaining uncertainty at the subsequent optimization stage, we adapt the decision support model in such a way that it can control for the level of trust in the predicted uplifts. This novel policy dominates both a benchmark that relies completely on the uplift information and a robust benchmark that optimizes the sum of potential profits while neglecting any uplift information. The results of this thesis show that decision support models in operations management can be transformed fundamentally by considering additional data and benefit through better decision quality respectively lower mismatch costs. The way how machine learning algorithms can be integrated into these decision support models depends on the complexity and the context of the underlying decision problem. In summary, this dissertation provides an analysis based on three different, specific application scenarios that serve as a foundation for further analyses of employing machine learning for decision support in operations management. / Diese Dissertation besteht aus drei inhaltlich abgeschlossenen Teilen, welche ein gemeinsames Grundthema besitzen: Wie lassen sich neue maschinelle Lernverfahren in Entscheidungsunterstützungsmodelle im Operations Management einbetten, sodass hochdimensionale, planungsrelevante Daten für bessere Entscheidungen berücksichtigt werden können? Ein spezieller Fokus liegt hierbei auf der Fragestellung, wie die zugrunde liegenden Planungsmodelle strukturell angepasst werden müssen und wie sich in Folge dessen die Qualität der Entscheidungen verändert. Die vergangenen Jahre haben ein starkes Wachstum des global erzeugten und zur Verfügung stehenden Datenvolumens gezeigt. Die wachsende Verbreitung von Sensoren in Produktionsmaschinen und technischen Geräten, Möglichkeiten zur Nachverfolgung von Nutzerverhalten sowie die sich verstärkende Nutzung sozialer Medien führen zu einer Fülle von Daten über Produktionsprozesse, Nutzerverhalten und -interaktionen sowie Zustandsdaten und Interaktionen von technischen Geräten. Unternehmen möchten diese Daten nun für unterschiedlichste betriebswirtschaftliche Entscheidungsprobleme nutzen. Hierfür haben sich zwei grundsätzliche Ansätze herauskristallisiert: Im ersten, sequentiellen Verfahren wird zunächst ein Vorhersagemodell erstellt, welches zentrale Einflussgrößen (typischerweise die Nachfrage) vorhersagt. Die Vorhersagen werden dann in einem nachgelagerten Optimierungsproblem verwendet, um unter Berücksichtigung der verbliebenen Vorhersageunsicherheit eine optimale Lösung zu ermitteln. Im Gegensatz zu diesem traditionellen, zweistufigen Vorgehensmodell wurde in den letzten Jahren eine neue Klasse von Planungsmodellen entwickelt, welche Vorhersage und Entscheidungsunterstützung in einem integrierten Optimierungsmodell kombinieren. Hierbei wird die Leistungsfähigkeit maschineller Lernverfahren genutzt, um automatisiert Zusammenhänge zwischen optimalen Entscheidungen und Ausprägungen von bestimmten Kovariaten direkt aus den vorhandenen Daten zu erkennen. Der erste Artikel, “Machine learning for inventory management: Analyzing two concepts to get from data to decisions”, Kapitel 2, beschreibt konkrete Ausprägungen dieser beiden Ansätze basierend auf einem Random Forest Modell für ein Bestandsmanagementszenario. Es wird gezeigt, wie durch die Integration des Optimierungsproblems in die Zielfunktion des Random Forest-Algorithmus die optimale Bestandsmenge direkt aus einem Datensatz bestimmt werden kann. Darüber hinaus wird dieses neue, integrierte Verfahren anhand verschiedener Analysen mit einem äquivalenten klassischen Vorgehen verglichen und untersucht, welche Faktoren Performance-Unterschiede zwischen den Verfahren treiben. Hierbei zeigt sich, dass das integrierte Verfahren signifikante Verbesserungen im Vergleich zum klassischen, sequentiellen, Verfahren erzielt. Ein wichtiger Einflussfaktor auf diese Performance-Unterschiede ist hierbei die Struktur der Vorhersagefehler beim sequentiellen Verfahren. Der Artikel “Prescriptive call center staffing”, Kapitel 3, überträgt die Logik, optimale Planungsentscheidungen durch integrierte Datenanalyse und Optimierung zu bestimmen, auf eine komplexere Problemklasse, die Schichtplanung von Mitarbeitern. Da die höhere Komplexität eine direkte Integration des Optimierungsproblems in das maschinelle Lernverfahren nicht erlaubt, wird in dem Artikel ein Datenvorverarbeitungsverfahren entwickelt, mit dessen Hilfe die Eingangsdaten mit den ex post-optimalen Entscheidungen angereichert werden. Durch die Vorverarbeitung kann dann eine angepasste Variante des Regression Tree Lernverfahrens diesen Datensatz nutzen, um optimale Entscheidungen zu lernen. Dieses Verfahren, welches mit sehr wenigen und schwachen Modellierungsannahmen bezüglich des zugrunde liegenden Problems auskommt, führt zu deutlich geringeren Kosten durch Fehlplanungen als ein konkurrierendes Verfahren mit mehr Modellstruktur und -annahmen. Dem dritten Artikel, “Data-driven sales force scheduling”, Kapitel 4, liegt ein noch komplexeres Planungsproblem, die Tourenplanung von Außendienstmitarbeitern, zugrunde. Anhand eines konkreten Anwendungsszenarios bei einem Farben- und Lackhersteller beschreibt der Artikel, wie maschinelle Lernverfahren auch bei Einsatz im traditionellen, sequentiellen Ansatz als reine Vorhersagemodelle die nachgelagerten Entscheidungsmodelle verändern können. In diesem Fall wird ein Entscheidungsbaum-basiertes Lernverfahren in einem neuartigen Ansatz verwendet, um den Wert eines Besuchs bei einem potentiellen Kunden abzuschätzen. Diese Informationen werden dann in einem Optimierungsmodell, welches die verbliebene Unsicherheit der Vorhersagen berücksichtigen kann, zur Routenplanung verwendet. Es wird ersichtlich, dass Daten und fortschrittliche Analyseverfahren hier den Einsatz von neuen Optimierungsmodellen erlauben, welche vorher mangels zuverlässiger Schätzung von wichtigen Eingangsfaktoren nicht nutzbar waren. Die in dieser Dissertation erarbeiteten Ergebnisse belegen, dass betriebswirtschaftliche Planungsmodelle durch die Berücksichtigung neuer Daten und Analysemethoden fundamental verändert werden und davon in Form von besserer Entscheidungsqualität bzw. niedrigerer Kosten durch Fehlplanungen profitieren. Die Art und Weise, wie maschinelle Lernverfahren zur Datenanalyse eingebettet werden können, hängt hierbei von der Komplexität sowie der konkreten Rahmenparameter des zu Grunde liegenden Entscheidungsproblems ab. Zusammenfassend stellt diese Dissertation eine Analyse basierend auf drei unterschiedlichen, konkreten Anwendungsfällen dar und bildet damit die Grundlage für weitergehende Untersuchungen zum Einsatz von maschinellen Lernverfahren bei der Entscheidungsunterstützung für betriebswirtschaftliche Planungsprobleme.

Digitization and artificial intelligence are radically changing virtually all areas across business and society. These developments are mainly driven by the technology of machine learning (ML), which is enabled by the coming together of large amounts of training data, statistical learning theory, and sufficient computational power. This technology forms the basis for the development of new approaches to solve classical planning problems of Operations Research (OR): prescriptive analytics approaches integrate ML prediction and OR optimization into a single prescription step, so they learn from historical observations of demand and a set of features (co-variates) and provide a model that directly prescribes future decisions. These novel approaches provide enormous potential to improve planning decisions, as first case reports showed, and, consequently, constitute a new field of research in Operations Management (OM). First works in this new field of research have studied approaches to solving comparatively simple planning problems in the area of inventory management. However, common OM planning problems often have a more complex structure, and many of these complex planning problems are within the domain of capacity planning. Therefore, this dissertation focuses on developing new prescriptive analytics approaches for complex capacity management problems. This dissertation consists of three independent articles that develop new prescriptive approaches and use these to solve realistic capacity planning problems. The first article, “Prescriptive Analytics for Flexible Capacity Management”, develops two prescriptive analytics approaches, weighted sample average approximation (wSAA) and kernelized empirical risk minimization (kERM), to solve a complex two-stage capacity planning problem that has been studied extensively in the literature: a logistics service provider sorts daily incoming mail items on three service lines that must be staffed on a weekly basis. This article is the first to develop a kERM approach to solve a complex two-stage stochastic capacity planning problem with matrix-valued observations of demand and vector-valued decisions. The article develops out-of-sample performance guarantees for kERM and various kernels, and shows the universal approximation property when using a universal kernel. The results of the numerical study suggest that prescriptive analytics approaches may lead to significant improvements in performance compared to traditional two-step approaches or SAA and that their performance is more robust to variations in the exogenous cost parameters. The second article, “Prescriptive Analytics for a Multi-Shift Staffing Problem”, uses prescriptive analytics approaches to solve the (queuing-type) multi-shift staffing problem (MSSP) of an aviation maintenance provider that receives customer requests of uncertain number and at uncertain arrival times throughout each day and plans staff capacity for two shifts. This planning problem is particularly complex because the order inflow and processing are modelled as a queuing system, and the demand in each day is non-stationary. The article addresses this complexity by deriving an approximation of the MSSP that enables the planning problem to be solved using wSAA, kERM, and a novel Optimization Prediction approach. A numerical evaluation shows that wSAA leads to the best performance in this particular case. The solution method developed in this article builds a foundation for solving queuing-type planning problems using prescriptive analytics approaches, so it bridges the “worlds” of queuing theory and prescriptive analytics. The third article, “Explainable Subgradient Tree Boosting for Prescriptive Analytics in Operations Management” proposes a novel prescriptive analytics approach to solve the two capacity planning problems studied in the first and second articles that allows decision-makers to derive explanations for prescribed decisions: Subgradient Tree Boosting (STB). STB combines the machine learning method Gradient Boosting with SAA and relies on subgradients because the cost function of OR planning problems often cannot be differentiated. A comprehensive numerical analysis suggests that STB can lead to a prescription performance that is comparable to that of wSAA and kERM. The explainability of STB prescriptions is demonstrated by breaking exemplary decisions down into the impacts of individual features. The novel STB approach is an attractive choice not only because of its prescription performance, but also because of the explainability that helps decision-makers understand the causality behind the prescriptions. The results presented in these three articles demonstrate that using prescriptive analytics approaches, such as wSAA, kERM, and STB, to solve complex planning problems can lead to significantly better decisions compared to traditional approaches that neglect feature data or rely on a parametric distribution estimation. / Digitalisierung und künstliche Intelligenz führen zu enormen Veränderungen in nahezu allen Bereichen von Wirtschaft und Gesellschaft. Grundlegend für diese Veränderungen ist die Technologie des maschinellen Lernens (ML), ermöglicht durch ein Zusammenspiel großer Datenmengen, geeigneter Algorithmen und ausreichender Rechenleistung. Diese Technologie bildet die Basis für die Entwicklung neuartiger Ansätze zur Lösung klassischer Planungsprobleme des Operations Research (OR): Präskriptive Ansätze integrieren Methoden des ML und Optimierungsverfahren des OR mit dem Ziel, Lösungen für Planungsprobleme direkt aus historischen Observationen von Nachfrage und Features (erklärenden Variablen) abzuleiten. Diese neuartigen Lösungsansätze bieten ein enormes Potential zur Verbesserung von Planungsentscheidungen, wie erste numerische Analysen mit historischen Daten gezeigt haben, und begründen damit ein neues Forschungsfeld innerhalb des OR. In ersten Beiträgen zu diesem neuen Forschungsfeld wurden präskriptive Verfahren für verhältnismäßig einfache Planungsprobleme aus dem Bereich des Lagerbestandsmanagements entwickelt. Häufig weisen Planungsprobleme aber eine deutlich höhere Komplexität auf, und viele dieser komplexen Planungsprobleme gehören zum Bereich der Kapazitätsplanung. Daher ist die Entwicklung präskriptiver Ansätze zur Lösung komplexer Probleme im Kapazitätsmanagement das Ziel dieser Dissertation. In drei inhaltlich abgeschlossenen Teilen werden neuartige präskriptive Ansätze konzipiert und auf realistische Kapazitätsplanungsprobleme angewendet. Im ersten Artikel, „Prescriptive Analytics for Flexible Capacity Management”, werden zwei präskriptive Verfahren entwickelt, und zwar weighted Sample Average Approximation (wSAA) und kernelized Empirical Risk Minimization (kERM), um ein komplexes, zweistufiges stochastisches Kapazitätsplanungsproblem zu lösen: Ein Logistikdienstleister sortiert täglich eintreffende Sendungen auf drei Sortierlinien, für die die wöchentliche Mitarbeiterkapazität geplant werden muss. Dieser Artikel ist der erste Beitrag, in dem ein kERM-Verfahren zur direkten Lösung eines komplexen Planungsproblems mit matrixwertiger Nachfrage und vektorwertiger Entscheidung entwickelt, eine Obergrenze für die erwarteten Kosten für nichtlineare, kernelbasierte Funktionen abgeleitet und die Universal Approximation Property bei Nutzung spezieller Kernelfunktionen gezeigt wird. Die Ergebnisse der numerischen Studie demonstrieren, dass präskriptive Verfahren im Vergleich mit klassischen Lösungsverfahren zu signifikant besseren Entscheidungen führen können und ihre Entscheidungsqualität bei Variation der exogenen Kostenparameter deutlich robuster ist. Im zweiten Artikel, „Prescriptive Analytics for a Multi-Shift Staffing Problem”, werden wSAA und kERM auf ein Planungsproblem der klassischen Warteschlangentheorie angewendet: Ein Dienstleister erhält über den Tag verteilt Aufträge, deren Anzahl und Zeitpunkt des Eintreffens unsicher sind, und muss die Mitarbeiterkapazität für zwei Schichten planen. Dieses Planungsproblem ist komplexer als die bisher mit präskriptiven Ansätzen gelösten Probleme: Auftragseingang und Bearbeitung werden als Wartesystem modelliert und die Nachfrage innerhalb einer Schicht folgt einem nicht stationären Prozess. Diese Komplexität wird mit zwei Näherungsmethoden bewältigt, sodass das Planungsproblem mit wSAA und kERM sowie dem neu entwickelten Optimization-Prediction-Verfahren gelöst werden kann. Die in diesem Artikel entwickelte Methode legt den Grundstein zur Lösung komplexer Warteschlangenmodelle mit präskriptiven Verfahren und schafft damit eine Verbindung zwischen den „Welten“ der Warteschlangentheorie und der präskriptiven Verfahren. Im dritten Artikel, „Explainable Subgradient Tree Boosting for Prescriptive Analytics in Operations Management”, wird ein neues präskriptives Verfahren zur Lösung der Planungsprobleme der ersten beiden Artikel entwickelt, das insbesondere durch die Erklärbarkeit der Entscheidungen attraktiv ist: Subgradient Tree Boosting (STB). Es kombiniert das erfolgreiche Gradient-Boosting-Verfahren aus dem ML mit SAA und verwendet Subgradienten, da die Zielfunktion von OR-Planungsproblemen häufig nicht differenzierbar ist. Die numerische Analyse zeigt, dass STB zu einer vergleichbaren Entscheidungsqualität wie wSAA und kERM führen kann, und dass die Kapazitätsentscheidungen in Beiträge einzelner Features zerlegt und damit erklärt werden können. Das STB-Verfahren ist damit nicht nur aufgrund seiner Entscheidungsqualität attraktiv für Entscheidungsträger, sondern insbesondere auch durch die inhärente Erklärbarkeit. Die in diesen drei Artikeln präsentierten Ergebnisse zeigen, dass die Nutzung präskriptiver Verfahren, wie wSAA, kERM und STB, bei der Lösung komplexer Planungsprobleme zu deutlich besseren Ergebnissen führen kann als der Einsatz klassischer Methoden, die Feature-Daten vernachlässigen oder auf einer parametrischen Verteilungsschätzung basieren.

Increasing global competition forces organizations to improve their processes to gain a competitive advantage. In the manufacturing sector, this is facilitated through tremendous digital transformation. Fundamental components in such digitalized environments are process-aware information systems that record the execution of business processes, assist in process automation, and unlock the potential to analyze processes. However, most enterprise information systems focus on informational aspects, process automation, or data collection but do not tap into predictive or prescriptive analytics to foster data-driven decision-making. Therefore, this dissertation is set out to investigate the design of analytics-enabled information systems in five independent parts, which step-wise introduce analytics capabilities and assess potential opportunities for process improvement in real-world scenarios. To set up and extend analytics-enabled information systems, an essential prerequisite is identifying success factors, which we identify in the context of process mining as a descriptive analytics technique. We combine an established process mining framework and a success model to provide a structured approach for assessing success factors and identifying challenges, motivations, and perceived business value of process mining from employees across organizations as well as process mining experts and consultants. We extend the existing success model and provide lessons for business value generation through process mining based on the derived findings. To assist the realization of process mining enabled business value, we design an artifact for context-aware process mining. The artifact combines standard process logs with additional context information to assist the automated identification of process realization paths associated with specific context events. Yet, realizing business value is a challenging task, as transforming processes based on informational insights is time-consuming. To overcome this, we showcase the development of a predictive process monitoring system for disruption handling in a production environment. The system leverages state-of-the-art machine learning algorithms for disruption type classification and duration prediction. It combines the algorithms with additional organizational data sources and a simple assignment procedure to assist the disruption handling process. The design of such a system and analytics models is a challenging task, which we address by engineering a five-phase method for predictive end-to-end enterprise process network monitoring leveraging multi-headed deep neural networks. The method facilitates the integration of heterogeneous data sources through dedicated neural network input heads, which are concatenated for a prediction. An evaluation based on a real-world use-case highlights the superior performance of the resulting multi-headed network. Even the improved model performance provides no perfect results, and thus decisions about assigning agents to solve disruptions have to be made under uncertainty. Mathematical models can assist here, but due to complex real-world conditions, the number of potential scenarios massively increases and limits the solution of assignment models. To overcome this and tap into the potential of prescriptive process monitoring systems, we set out a data-driven approximate dynamic stochastic programming approach, which incorporates multiple uncertainties for an assignment decision. The resulting model has significant performance improvement and ultimately highlights the particular importance of analytics-enabled information systems for organizational process improvement. / Der zunehmende globale Wettbewerb zwingt Unternehmen zur Verbesserung ihrer Prozesse, um sich dadurch einen Wettbewerbsvorteil zu verschaffen. In der Fertigungsindustrie wird das durch die die digitale Transformation unterstützt. Grundlegende Komponenten in den entstehenden digitalisierten Umgebungen sind prozessorientierte Informationssysteme, die die Ausführung von Geschäftsprozessen aufzeichnen, bei der Prozessautomatisierung unterstützen und wiederum Potenzial zur Prozessanalyse freisetzen. Die meisten Informationssysteme in Unternehmen konzentrieren sich jedoch auf die Anzeige von Informationen, Prozessautomatisierung oder Datenerfassung, nutzen aber keine predictive analytics oder prescriptive analytics, um datengetriebene Entscheidungen zu unterstützen. Daher wird in dieser Dissertation der Aufbau von analytics-enabled Informationssystemen in fünf unabhängigen Teilen untersucht, die schrittweise analytische Methoden einführen und potenzielle Möglichkeiten zur Prozessverbesserung in realen Szenarien bewerten. Eine wesentliche Voraussetzung für den Auf- und Ausbau von analytics-enabled Informationssystemen ist die Identifikation von Erfolgsfaktoren, die wir im Kontext von Process Mining als deskriptive Methode untersuchen. Wir kombinieren einen etablierten Process Mining Framework und ein Process Mining Erfolgsmodell, um einen strukturierten Ansatz zur Bewertung von Erfolgsfaktoren zu ermöglichen, den wir aufbauend zur Identifizierung von Herausforderungen, Motivationen und des wahrgenommenen Mehrwerts (engl. Business Value) von Process Mining durch Mitarbeiter in Organisationen und Process Mining Experten nutzen. Auf Grundlage der gewonnenen Erkenntnisse erweitern wir das bestehende Erfolgsmodell und leiten Implikationen für die Generierung von Business Value durch Process Mining ab. Um die Realisierung des durch Process Mining ermöglichten Business Value zu unterstützen, entwickeln wir ein Artefakt für kontextbezogenes Process Mining. Das Artefakt kombiniert standard Prozessdaten mit zusätzlichen Kontextinformationen, um die automatische Identifizierung von Prozesspfaden, die mit den Kontextereignissen in Verbindung gebracht werden, zu unterstützen. Die entsprechende Realisierung ist jedoch eine herausfordernde Aufgabe, da die Transformation von Prozessen auf der Grundlage von Informationserkenntnissen zeitaufwendig ist. Um dies zu überwinden, stellen wir die Entwicklung eines predictive process monitoring Systems zur Automatisierung des Störungsmanagements in einer Produktionsumgebung vor. Das System nutzt etablierte Algorithmen des maschinellen Lernens zur Klassifizierung von Störungsarten und zur Vorhersage der Störungsdauer. Es kombiniert die Algorithmen mit zusätzlichen Datenquellen und einem einfachen Zuweisungsverfahren, um den Prozess der Störungsbearbeitung zu unterstützen. Die Entwicklung eines solchen Systems und entsprechender Modelle ist eine anspruchsvolle Aufgabe, die wir durch die Entwicklung einer Fünf-Phasen-Methode für predictive end-to-end process monitoring von Unternehmensprozessen unter Verwendung von multi-headed neural networks adressieren. Die Methode erleichtert die Integration heterogener Datenquellen durch dedizierte Modelle, die für eine Vorhersage kombiniert werden. Die Evaluation eines realen Anwendungsfalls unterstreicht die Kompetitivität des eines aus der entwickelten Methode resultierenden Modells. Allerdings sind auch die Ergebnisse des verbesserten Modells nicht perfekt. Somit muss die Entscheidung über die Zuweisung von Agenten zur Lösung von Störungen unter Unsicherheit getroffen werden. Dazu können zwar mathematische Modelle genutzt werden, allerdings steigt die Anzahl der möglichen Szenarien durch komplexe reale Bedingungen stark an und limitiert die Lösung mathematischer Modelle. Um dies zu überwinden und das Potenzial eines prescriptive process monitoring Systems zu beleuchten, haben wir einen datengetriebenen Ansatz zur Approximation eines dynamischen stochastischen Problems entwickelt, der mehrere Unsicherheiten bei der Zuweisung der Agenten berücksichtigt. Das resultierende Modell hat eine signifikant bessere Leistung und unterstreicht letztlich die besondere Bedeutung von analytics-enabled Informationssystemen für die Verbesserung von Organisationsprozessen.

Für Investitionsgüterhersteller ist das Geschäft mit industriellen Dienstleistungen eng mit dem Produktgeschäft verbunden: Die Summe der verkauften und im Betrieb befindlichen Produkte – die „installierte Basis“ – stellt die Grundlage für den Absatz produktbegleitender industrieller Dienstleistungen dar. Mit einem Exportanteil von etwa 70 % agieren deutsche Investitionsgüterhersteller stark international, d. h. die installierte Basis ist weltweit verteilt (vgl. VDMA 2004). Um einen möglichst hohen Anteil dieser installierten Basis mit Dienstleistungen zu bedienen, muss das Dienstleistungsgeschäft ebenfalls international erfolgen. Gleichzeitig wird der Anteil des Dienstleistungsgeschäfts am Gesamterfolg der Unternehmen wichtiger. Eine Konzentration auf heimische Märkte, die nur einen geringen Anteil der installierten Basis darstellen, würde also auch ein entsprechend begrenztes Ertragspotenzial bedeuten. Allerdings können weltweite Serviceeinsätze wie z. B. Montage, Störfallbehebung oder Instandhaltung mit sehr hohen Kosten verbunden sein und so die Rendite schmälern. Für die Anbieter industrieller Dienstleistungen stellt sich daher die Frage nach einer geeigneten Form der Internationalisierung. Während große Unternehmen und Konzerne häufig Direktinvestitionen tätigen, benötigen insbesondere kleine und mittlere Unternehmen (KMU) Lösungen mit geringerem unternehmerischen Risiko. Hier bietet sich die Kooperation im Netzwerk an. Diese Lösung erfordert im Vergleich zur Direktinvestition weniger vertragliche Bindungen und geringere Investitionen, gleichzeitig bietet sie jedoch die Chance, von der Erfahrung und den Kenntnissen der Partner über die lokalen Märkte zu profitieren und Ressourcen zusammenfassen zu können (vgl. KUTSCHKER, MÖßLANG 1996; GULATI ET AL. 2000; WARNECKE 2002; ZAHN, STANIK 2003).

Die Zielstellung einer nachhaltigen Entwicklung erfordert die Berücksichtigung verschiedener Besonderheiten bei der Entscheidungsfindung. Eine wesentliche Anforderung ist hierbei die Integration mehrerer Ziele bzw. Entscheidungskriterien. Für die Unterstützung komplexer Entscheidungen stehen verschiedene Verfahren zur Unterstützung der Entscheidungen zur Verfügung. Diese Verfahren weisen verschiedene Vorgehensweisen und Ziele auf. Durch die systematische Aufspaltung und Strukturierung multikriterieller Bewertungsvorgänge hinsichtlich der Zielmenge wird erreicht · die Reduzierung der Bewertungskomplexität, · Nachvollziehbarkeit der einzelnen Ansatz- und Bewertungsschritte sowie · die Offenlegung der berücksichtigten Ziele und Handlungsalternativen. Das Verständnis einer Realwissenschaft zur Problemlösungsunterstützung erfordert vor der Notwendigkeit der Umsetzung einer nachhaltigen Entwicklung, der Komplexität der Vorgehensweise, teilweise fehlendem Wissen über kausale Zusammenhänge und Synergien, Unsicherheit und Prognoseungenauigkeiten sowie praktischen Anforderungen der Durchführung einen Kompromiß zwischen wissenschaftlicher Exaktheit und praktischer Anwendbarkeit. Die Qualität der verfügbaren Daten rechtfertigt oftmals nicht die Anwendung exakter, allerdings auch aufwendiger mathematischer Verfahren. Diese führen zudem zu einer Komplexität, die das Verständnis erschwert und die Anforderungen an ein Modell konterkariert.

Die Gewässergütebewirtschaftung von Flussgebieten stellt komplexe Anforderungen an Entscheidungsträger. Im Elbe-DSS wurden hierzu existierende Modelle in einem Softwareframework zusammengeführt und mit adäquaten Benutzerschnittstellen versehen. Ausgehend von einer Anforderungsanalyse unter Einbeziehung potentieller zukünftiger Endnutzer wurde ein modularer Systemaufbau gewählt: die Module Einzugsgebiet, Fließgewässernetz, Hauptstrom und Flussabschnitt, von denen die ersten beiden Gegenstand der vorliegenden Arbeit sind. Der Zustand des Gesamtsystems wird anhand von Entwicklungszielen und zugehöriger Indikatoren beschrieben. Ein angepasster umfassender Maßnahmenkatalog ermöglicht es, Reaktionen des Systems auf Steuerungseingriffe vorherzusagen. Erweitert werden die Analysemöglichkeiten durch die Einbeziehung externer Szenarien, die frei mit den vorhandenen Maßnahmen kombiniert werden können. Für die in den Modulen Einzugsgebiet und Fließgewässernetz behandelten Themenfelder Abflussentstehung, Einträge aus Punkt- und diffusen Quellen sowie chemische Gewässerqualität wurden vier Modelle ausgewählt: das Niederschlags-Abflussmodel HBV-D und das Nährstoffbilanzmodel MONERIS, ergänzt durch das Flächenbilanzmodell für Nährstoffüberschüsse landwirtschaftlicher Flächen von Bach & Frede im Einzugsgebietsmodul und das Stofftransportmodell GREAT-ER im Fließgewässermodul. Zwischen den Modellen sowie zwischen den Modellen und den Maßnahmen, externen Szenarien und Indikatoren wurden Schnittstellen definiert und Daten und Prozessvereinheitlicht. Die technische Implementierung des gekoppelten Systems wurde umfangreich getestet und anhand vorliegender Monitoringdaten validiert, Reaktionen des Systems auf Maßnahmen und externe Szenarien anhand von Beispielanwendungen auf Plausibilität hin überprüft. Die Ergebnisse zeigen, dass das integrierte Modellsystem viele Fragen der Gewässergütebewirtschaftung bearbeiten und damit Hilfestellungen für Entscheidungen in diesem Bereich liefern kann.

Die Zielstellung einer nachhaltigen Entwicklung erfordert die Berücksichtigung verschiedener Besonderheiten bei der Entscheidungsfindung. Eine wesentliche Anforderung ist hierbei die Integration mehrerer Ziele bzw. Entscheidungskriterien. Für die Unterstützung komplexer Entscheidungen stehen verschiedene Verfahren zur Unterstützung der Entscheidungen zur Verfügung. Diese Verfahren weisen verschiedene Vorgehensweisen und Ziele auf. Durch die systematische Aufspaltung und Strukturierung multikriterieller Bewertungsvorgänge hinsichtlich der Zielmenge wird erreicht · die Reduzierung der Bewertungskomplexität, · Nachvollziehbarkeit der einzelnen Ansatz- und Bewertungsschritte sowie · die Offenlegung der berücksichtigten Ziele und Handlungsalternativen. Das Verständnis einer Realwissenschaft zur Problemlösungsunterstützung erfordert vor der Notwendigkeit der Umsetzung einer nachhaltigen Entwicklung, der Komplexität der Vorgehensweise, teilweise fehlendem Wissen über kausale Zusammenhänge und Synergien, Unsicherheit und Prognoseungenauigkeiten sowie praktischen Anforderungen der Durchführung einen Kompromiß zwischen wissenschaftlicher Exaktheit und praktischer Anwendbarkeit. Die Qualität der verfügbaren Daten rechtfertigt oftmals nicht die Anwendung exakter, allerdings auch aufwendiger mathematischer Verfahren. Diese führen zudem zu einer Komplexität, die das Verständnis erschwert und die Anforderungen an ein Modell konterkariert.

Die digitale Transformation der Gesellschaft birgt enorme Potenziale für Unternehmen aus allen Sektoren. Diese verfügen aufgrund neuer Datenquellen, wachsender Rechenleistung und verbesserter Konnektivität über rasant steigende Datenmengen. Um im digitalen Wandel zu bestehen und Wettbewerbsvorteile in Bezug auf Effizienz und Effektivität heben zu können müssen Unternehmen die verfügbaren Daten nutzen und datengetriebene Entscheidungsprozesse etablieren. Dennoch verwendet die Mehrheit der Firmen lediglich Tools aus dem Bereich „descriptive analytics“ und nur ein kleiner Teil der Unternehmen macht bereits heute von den Möglichkeiten der „predictive analytics“ und „prescriptive analytics“ Gebrauch. Ziel dieser Dissertation, die aus vier inhaltlich abgeschlossenen Teilen besteht, ist es, Einsatzmöglichkeiten von „prescriptive analytics“ zu identifizieren. Da prädiktive Modelle eine wesentliche Voraussetzung für „prescriptive analytics“ sind, thematisieren die ersten beiden Teile dieser Arbeit Verfahren aus dem Bereich „predictive analytics.“ Ausgehend von Verfahren des maschinellen Lernens wird zunächst die Entwicklung eines prädiktiven Modells am Beispiel der Kapazitäts- und Personalplanung bei einem IT-Beratungsunternehmen veranschaulicht. Im Anschluss wird eine Toolbox für Data Science Anwendungen entwickelt. Diese stellt Entscheidungsträgern Richtlinien und bewährte Verfahren für die Modellierung, das Feature Engineering und die Modellinterpretation zur Verfügung. Der Einsatz der Toolbox wird am Beispiel von Daten eines großen deutschen Industrieunternehmens veranschaulicht. Verbesserten Prognosen, die von leistungsfähigen Vorhersagemodellen bereitgestellt werden, erlauben es Entscheidungsträgern in einigen Situationen bessere Entscheidungen zu treffen und auf diese Weise einen Mehrwert zu generieren. In vielen komplexen Entscheidungssituationen ist die Ableitungen von besseren Politiken aus zur Verfügung stehenden Prognosen jedoch oft nicht trivial und erfordert die Entwicklung neuer Planungsalgorithmen. Aus diesem Grund fokussieren sich die letzten beiden Teile dieser Arbeit auf Verfahren aus dem Bereich „prescriptive analytics“. Hierzu wird zunächst analysiert, wie die Vorhersagen prädiktiver Modelle in präskriptive Politiken zur Lösung eines „Optimal Searcher Path Problem“ übersetzt werden können. Trotz beeindruckender Fortschritte in der Forschung im Bereich künstlicher Intelligenz sind die Vorhersagen prädiktiver Modelle auch heute noch mit einer gewissen Unsicherheit behaftet. Der letzte Teil dieser Arbeit schlägt einen präskriptiven Ansatz vor, der diese Unsicherheit berücksichtigt. Insbesondere wird ein datengetriebenes Verfahren für die Einsatzplanung im Außendienst entwickelt. Dieser Ansatz integriert Vorhersagen bezüglich der Erfolgswahrscheinlichkeiten und die Modellqualität des entsprechenden Vorhersagemodells in ein „Team Orienteering Problem.“ / The digital transformation of business and society presents enormous potentials for companies across all sectors. Fueled by massive advances in data generation, computing power, and connectivity, modern organizations have access to gigantic amounts of data. Companies seek to establish data-driven decision cultures to leverage competitive advantages in terms of efficiency and effectiveness. While most companies focus on descriptive tools such as reporting, dashboards, and advanced visualization, only a small fraction already leverages advanced analytics (i.e., predictive and prescriptive analytics) to foster data-driven decision-making today. Therefore, this thesis set out to investigate potential opportunities to leverage prescriptive analytics in four different independent parts. As predictive models are an essential prerequisite for prescriptive analytics, the first two parts of this work focus on predictive analytics. Building on state-of-the-art machine learning techniques, we showcase the development of a predictive model in the context of capacity planning and staffing at an IT consulting company. Subsequently, we focus on predictive analytics applications in the manufacturing sector. More specifically, we present a data science toolbox providing guidelines and best practices for modeling, feature engineering, and model interpretation to manufacturing decision-makers. We showcase the application of this toolbox on a large data-set from a German manufacturing company. Merely using the improved forecasts provided by powerful predictive models enables decision-makers to generate additional business value in some situations. However, many complex tasks require elaborate operational planning procedures. Here, transforming additional information into valuable actions requires new planning algorithms. Therefore, the latter two parts of this thesis focus on prescriptive analytics. To this end, we analyze how prescriptive analytics can be utilized to determine policies for an optimal searcher path problem based on predictive models. While rapid advances in artificial intelligence research boost the predictive power of machine learning models, a model uncertainty remains in most settings. The last part of this work proposes a prescriptive approach that accounts for the fact that predictions are imperfect and that the arising uncertainty needs to be considered. More specifically, it presents a data-driven approach to sales-force scheduling. Based on a large data set, a model to predictive the benefit of additional sales effort is trained. Subsequently, the predictions, as well as the prediction quality, are embedded into the underlying team orienteering problem to determine optimized schedules.

During the manufacturing planning, multiple variants of process chains for the manufacturing of a product to be developed are generated by engineers. In order to select an optimal variant, multiple decision criteria specifying technical, ecological and economical properties of the process chains as well as multiple assessments of different domain experts have to be taken into account. The contribution of this article is a two-step approach that provides a multi-criteria multi-expert assessment of manufacturing process chains supporting the selection of an optimal process chain. A web-based software tool that implements the multi-criteria assessment of process chains is also presented.