12.03.2020
Best Paper Award auf der WI 2020
Der Artikel "Ein Vergleich von aktuellen Deep-Learning-Architekturen für die Prognose von Prozessverhalten" von Kai Heinrich, Patrick Zschech, Christian Janiesch und Markus Bonin wurde auf der 15. Internationalen Tagung Wirtschaftsinformatik (WI) 2020 mit dem Best Paper Award ausgezeichnet. Die WI ist die wichtigste Wirtschafsinformatik-Konferenz der deutschsprachigen Wirtschaftsinformatik-Community.
Vor dem Hintergrund einer zunehmenden Datenverfügbarkeit sowie der Motivation von Unternehmen, Geschäftsprozesse kontinuierlich zu verbessern, untersucht der Beitrag verschiedene Deep-Learning-Architekturen, die im Kontext der Prozessprognose angewendet werden können, um dadurch kritische Prozessrisiken früher und besser erkennen zu können. Zur Umsetzung wurde ein systematisches Testdesign entwickelt, anhand dessen verschiedene Deep-Learning-Ansätze evaluiert und gegenübergestellt wurden. Die Ergebnisse zeigen, dass neuartige Deep-Learning-Architekturen konkurrenzfähige und teilweise bessere Prognosequalitäten aufweisen als die bisher in der Literatur verwendeten Ansätze.
Der Artikel ist Open Access über den GITO Verlag verfügbar: https://doi.org/10.30844/wi_2020_i1-heinrich