Die Process Analytics Factory (PAF, www.pafnow.com), ein führender Process-Mining-Anbieter aus Darmstadt, hat Dr. Alexander Seeliger zum Chief Scientist ernannt. In dieser Rolle leitet Dr. Seeliger zukünftig den Bereich Research & Innovation bei der PAF. Zu seinen Aufgaben gehört die Evaluierung ergänzender Technologien wie Artificial Intelligence (AI), RPA und Machine Learning (ML) und deren Einbindung in Process Mining. Ein Schwerpunkt seiner Arbeit liegt dabei auf der Automatisierung von Analyse- und Optimierungsprozessen per AI und ML in PAFnow. Dr. Seeliger hat an der Technischen Universität Darmstadt zum Thema „Intelligent Computer-assisted Process Mining“ promoviert und war zuletzt am dortigen Lehrstuhl Telecooperation des Fachbereichs Informatik als wissenschaftlicher Mitarbeiter und Dozent tätig.
„Ich könnte mir keinen besseren Kandidaten für die Position des Chief Scientist bei der PAF vorstellen“, kommentiert PAF CEO Tobias Rother die Berufung von Dr. Seeliger. „Er hat uns bereits im Jahr 2015 bei der grundlegenden Entwicklung von PAFnow wesentlich unterstützt, unser Process-Mining-Forschungsprojekt PASAP maßgeblich durchgeführt und war zugleich als Process Analyst in Kundenprojekte eingebunden. Er bildet die perfekte Brücke zwischen Forschung und Praxis und wird PAFnow künftig auf ein völlig neues Level heben“, so Tobias Rother weiter.
Die bisherige Forschungs- und Entwicklungsarbeit des aus Bad Hersfeld stammenden Informatikers widmet sich vor allem der umfassenden Automatisierung von Prozessanalysen und -optimierungen: „Process Mining ist das perfekte Verfahren, um die tatsächlichen Ist-Prozesse mit all ihren Varianten zu visualisieren und daraus wertvolle Erkenntnisse zu gewinnen. Bei meiner Forschung geht es darum, den explorativen Anteil der Analyse, also die visuelle Suche nach wertschöpfenden Erkenntnissen in Prozessen, gleichermaßen zu automatisieren wie die Visualisierung selbst. Immer umfangreichere und komplexer werdende Prozesse machen eine manuelle Analyse immer zeitaufwendiger, weshalb ich mich mit meiner Forschung auf Recommender-Systeme fokussiert habe, die automatisiert vielversprechende Anhaltspunkte für den Analysten liefern. Ich freue mich wirklich sehr, beim führenden in Microsoft Power BI integrierten Process-Mining-Anbieter meine langjährige Forschungs- und Praxiserfahrung einzubringen“, so Dr. Seeliger anlässlich seines Einstiegs bei der PAF.
Mit den zuletzt veröffentlichten PAFnow Enterprise-Editionen rund um Themen wie Audit & Compliance, Business Process Management (BPM), Operational Excellence und Robotic Process Automation (RPA) hat die PAF bereits wesentliche Schritte in Richtung einer AI- und ML-gestützten Analyse und Optimierung getan. Bei den PAFnow Enterprise-Editionen handelt es sich um vorstrukturierte Best Practices von PAFnow Process Mining, die passgenau auf die entsprechenden Anforderungen der Anwender zugeschnitten sind und damit die Nutzung von PAFnow über alle End-to-End-Prozesse hinweg beschleunigen.
Durch die Expertise von Dr. Seeliger soll PAFnow zukünftig in der Lage sein, den Nutzern Erkenntnisse zu liefern, die weit über die visuelle Exploration der Daten hinausgehen. Damit wird die Prozessanalyse deutlich effizienter, wertschöpfender und umfassender. „Per Machine Learning und Artificial Intelligence lassen sich völlig neue Querverbindungen und Wechselwirkungen in den Daten finden. Process Mining hat die Prozessanalyse von müheseligen Interviews und manueller Analyse bereits vor Jahren auf ein völlig neues Niveau gehoben. Mit PAFnow sind wir nun kurz davor, einen weiteren Meilenstein zu erreichen. Das ist meine Vision und mein Ziel für die kommenden Jahre“, so Dr. Seeliger weiter.
Dr. Seeliger begeistert sich auch privat für alle Technikthemen, weit über den IT-Bereich hinaus. Einen Ausgleich zur Schreibtischarbeit findet er beim Badminton: „Die Schnelligkeit des Spiels begeistert mich einfach. Man muss intuitiv reagieren, um den Gegner zu schlagen und zugleich geht das nicht, ohne dass im Hintergrund eine gewisse Strategie mitläuft.“, so Dr. Seeliger.
„Ich könnte mir keinen besseren Kandidaten für die Position des Chief Scientist bei der PAF vorstellen“, kommentiert PAF CEO Tobias Rother die Berufung von Dr. Seeliger. „Er hat uns bereits im Jahr 2015 bei der grundlegenden Entwicklung von PAFnow wesentlich unterstützt, unser Process-Mining-Forschungsprojekt PASAP maßgeblich durchgeführt und war zugleich als Process Analyst in Kundenprojekte eingebunden. Er bildet die perfekte Brücke zwischen Forschung und Praxis und wird PAFnow künftig auf ein völlig neues Level heben“, so Tobias Rother weiter.
Die bisherige Forschungs- und Entwicklungsarbeit des aus Bad Hersfeld stammenden Informatikers widmet sich vor allem der umfassenden Automatisierung von Prozessanalysen und -optimierungen: „Process Mining ist das perfekte Verfahren, um die tatsächlichen Ist-Prozesse mit all ihren Varianten zu visualisieren und daraus wertvolle Erkenntnisse zu gewinnen. Bei meiner Forschung geht es darum, den explorativen Anteil der Analyse, also die visuelle Suche nach wertschöpfenden Erkenntnissen in Prozessen, gleichermaßen zu automatisieren wie die Visualisierung selbst. Immer umfangreichere und komplexer werdende Prozesse machen eine manuelle Analyse immer zeitaufwendiger, weshalb ich mich mit meiner Forschung auf Recommender-Systeme fokussiert habe, die automatisiert vielversprechende Anhaltspunkte für den Analysten liefern. Ich freue mich wirklich sehr, beim führenden in Microsoft Power BI integrierten Process-Mining-Anbieter meine langjährige Forschungs- und Praxiserfahrung einzubringen“, so Dr. Seeliger anlässlich seines Einstiegs bei der PAF.
Mit den zuletzt veröffentlichten PAFnow Enterprise-Editionen rund um Themen wie Audit & Compliance, Business Process Management (BPM), Operational Excellence und Robotic Process Automation (RPA) hat die PAF bereits wesentliche Schritte in Richtung einer AI- und ML-gestützten Analyse und Optimierung getan. Bei den PAFnow Enterprise-Editionen handelt es sich um vorstrukturierte Best Practices von PAFnow Process Mining, die passgenau auf die entsprechenden Anforderungen der Anwender zugeschnitten sind und damit die Nutzung von PAFnow über alle End-to-End-Prozesse hinweg beschleunigen.
Durch die Expertise von Dr. Seeliger soll PAFnow zukünftig in der Lage sein, den Nutzern Erkenntnisse zu liefern, die weit über die visuelle Exploration der Daten hinausgehen. Damit wird die Prozessanalyse deutlich effizienter, wertschöpfender und umfassender. „Per Machine Learning und Artificial Intelligence lassen sich völlig neue Querverbindungen und Wechselwirkungen in den Daten finden. Process Mining hat die Prozessanalyse von müheseligen Interviews und manueller Analyse bereits vor Jahren auf ein völlig neues Niveau gehoben. Mit PAFnow sind wir nun kurz davor, einen weiteren Meilenstein zu erreichen. Das ist meine Vision und mein Ziel für die kommenden Jahre“, so Dr. Seeliger weiter.
Dr. Seeliger begeistert sich auch privat für alle Technikthemen, weit über den IT-Bereich hinaus. Einen Ausgleich zur Schreibtischarbeit findet er beim Badminton: „Die Schnelligkeit des Spiels begeistert mich einfach. Man muss intuitiv reagieren, um den Gegner zu schlagen und zugleich geht das nicht, ohne dass im Hintergrund eine gewisse Strategie mitläuft.“, so Dr. Seeliger.
