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Prof. Dr. Tobias Walter

  • Prof. Dr. Tobias Walter

    Prof. Dr. Tobias Walter hat an der Hochschule Mainz seit Oktober 2019 eine Professur für Wirtschaftsinformatik, insbesondere Betrieblicher Informationssysteme und Geschäftsprozesse.

    Geschäftsprozessmanagement ist die Disziplin, die Informationstechnologien mit den Managementwissenschaften kombiniert und auf operative Geschäftsprozesse anwendet. Das Geschäftsprozessmanagement hat durch die Kombination verschiedener Disziplinen und Wissenschaften einen sehr breiten Anwendungsbereich. Prozesse werden identifiziert, analysiert und simuliert, mit Hilfe von betrieblichen Informationssystemen automatisiert und in Arbeitsorganisationen etabliert, überwacht und kontinuierlich verbessert. Zusätzlich bietet das Process Mining eine Schnittstelle zu Data Science, um in große Datenmengen („Big Data“) wichtige Erkenntnisse über Prozesse zu identifizieren und zu verstehen weshalb ein Prozess zum Beispiel Engpässe, Ineffizienzen, Abweichungen oder Risiken hat. Machine Learning und Künstliche Intelligenzerlauben, Vorhersagen in laufenden Prozessen zu treffen, wie etwa mögliche Lieferzeiten, ob der Prozess erfolgreich enden wird oder was für ein erfolgreiches Ende getan werden muss.

Kontakt

Anwendungsbezogene Forschung

  • Meine Forschung beschäftigt sich mit dem Geschäftsprozessmanagement und im Speziellen mit der Anwendungen der Künstlichen Intelligenz (KI) im betrieblichen Umfeld und den Prozessen. Im Kontext des aktuellen Trends und der Grundlagenforschung der KI bekommt diese Thema auch in der anwendungsorientierten Forschung eine zentrale Bedeutung. 

    Ausgehend von langjähriger Erfahrung im Geschäftsprozessmanagement und der Forschung neuer wissenschaftlicher Fragestellung, fokussiere ich mich darauf, die Potentiale des Einsatzes der Künstlichen Intelligenz in Prozessdaten zu Ihnen zu transferieren und einen Mehrwert für Ihre Prozesse und zu schaffen. Dies umfasst insbesondere die Forschungsbereiche des Process Minings, Process Analytics, Predictive Process Monitoring und Robotic Process Automation.

Besondere Expertise

  • Anwendungsbezogene Forschung

    • Intelligente Assistenzsysteme / Virtuelle Assistenten: Vorausschauende Wartung, Digitale Zwillinge
    • Informationsgewinnung (Wissens-, Datenmanagement und -Analyse): Knowledge Discovery in Databases (Data Mining), Entscheidungsunterstützung