Geschäftsprozessmanagement ist essentiell für Unternehmen, um sich dem Markt konkurrenzfähig stellen zu können. Auch bei Prozessen, die hauptsächlich von Menschen ausgeführt werden, z. B. im Gesundheitswesen oder in der Logistik, profitieren die Organisationen von den Konzepten, Techniken und Methoden des Geschäftsprozessmanagements. Ein wichtiger Aspekt ist die Prozessüberwachung und -analyse, um die definierten Prozesse kontinuierlich auszuwerten. In nicht-automatisierten Prozessumgebungen ist dies eine komplexe Herausforderung, da kein zentrales IT-System die Prozessausführung steuert. Diese Arbeit beschäftigt sich damit, Prozessabläufe in solchen Umgebungen messbar zu machen.

Während der Prozessausführung treten reale Ereignisse, sogenannte Events, ein. Einige der Events werden durch IT-Systeme unterstützt und dort aufgezeich-net. Der vorgestellte Ansatz führt Process Event Monitoring Points (PEMPs) ein, um Prozessmodelle — das führende Artefakt — mit Event-Informationen zu verknüpfen und die Erstellung von Process-Events zu ermöglichen. Dies geschieht durch Verwendung von Modellen der Lebenszyklen, die jedem Knoten eines Prozessmodells, z. B. Aktivitäten, zugeordnet sind und der Definition von PEMPs an den Zustandsübergängen in diesen Lebenszyklusmodellen. Für eine breitere Event-Informationsbasis, wird die Analyse von Zustandsänderungen von Datenobjekten einbezogen, um durch Object State Transition Events die Aktivierung und Beendigung von Aktivitäten in Prozessen abzuleiten. Eine Business Process Model and Notation (BPMN)-Erweiterung standardisiert das Konzept.

Process-Events sind nicht direkt in IT-Systemen nicht-automatisierter Prozessumgebungen zu finden. Zumindest fehlen die Informationen zur Korrelation zu bestimmten Prozessinstanzen. Die verfügbaren Rohdaten müssen normalisiert werden, bevor sie weiter zu Object State Transition, Business- und Process-Events verarbeitet werden. Die vorliegende Arbeit stellt eine Methodik vor, um die er-forderlichen Artefakte zur Design-Zeit zu erstellen, die dann zur Laufzeit für die Überwachung und Analyse verwendet werden. Die Architektur des Systems wird erklärt und die Implementierung zeigt, wie der Ansatz zur Design-Zeit und zur Laufzeit funktioniert. Der Einsatz im Gesund-heitswesen, in der Logistik und in der Fertigung zeigt, dass Transparenz, Nachver-folgung und Optimierung in solchen nicht-automatisierten Geschäftsprozessumge-bungen' unterstützt werden.

Weitere Nutzungsmöglichkeiten, beispielsweise zur Überwachung von Interaktionen, zeigen das breite Anwendungsspektrum. Die Arbeit wird ausführlich diskutiert, dabei werden auch Themen für zukünftige Arbeiten beschrieben.