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In der heutigen Zeit sehen sich Unternehmen mit einer steigenden Komplexität bei der Planung und beim Betrieb ihrer Produktions- und Logistiksysteme konfrontiert. Darüber hinaus treten vermehrt disruptive Ereignisse auf dem Weltmarkt auf, die einen wesentlichen Einfluss auf die betriebliche und überbetriebliche Gestaltung von Prozessen haben. Diese Umstände erfordern den Einsatz von effizienten Analyse- und Modellierungswerkzeugen. Dafür werden insbesondere im Zuge des digitalen Wandels Methoden wie die Simulation oder das Process-Mining eingesetzt. Auf der einen Seite ermöglicht die Simulation, die eine ideale Basis für sogenannte Digitale Fabrikzwillinge bildet, die Möglichkeit zur Analyse dynamischer Zusammenhänge und zum Bewerten von „Was-wäre-wenn“-Szenarien. Auf der anderen Seite erlaubt das Process-Mining, Prozessinformationen aus einem realen Produktions- und Logistiksystem zu erfassen und zu analysieren. Die Stärke des Process-Minings liegt vor allem in der Ist-Analyse bestehender Datenbestände sowie in vergangenheitsbezogenen Analysen; hingegen eignet sich die Simulation insbesondere zur Untersuchung stochastisch-dynamischer Systeme und zur Bewertung von Zukunftsszenarien.

Bisher werden im industriellen Umfeld die beiden Methoden getrennt voneinander eingesetzt. So existieren bislang nur voneinander unabhängige eigenständige Softwarelösungen. Die Verknüpfung der beiden Werkzeuge könnte insbesondere dabei helfen, die Nutzung realer Daten in Simulationsmodellen zu verbessern, einen automatisierten Modellierungsprozess zu unterstützen sowie reale und simulierte Prozesse vergleichend zu bewerten. Deshalb wird in dem vom Land Hessen im Distr@l-Programm geförderten Forschungsprojekt SimProve eine geeignete technologische und anwendungsbezogene Zusammenführung beider Methoden mit dem Ziel angestrebt, „Was-wäre-wenn“-Fragen im industriellen Kontext auf Basis automatisiert ausgewerteter Ist-Prozessdaten und darauf aufbauender Prognosen zu beantworten. Dafür führen die SimPlan AG und das Fachgebiet für Produktionsorganisation und Fabrikplanung der Universität Kassel – in enger Kooperation mit einem OEM aus der Automobilindustrie – ihre Methoden- und Anwendungskompetenzen im Bereich des Process-Mining und der Simulation zusammen, um so künftige Produktions- und Logistiksysteme effizienter analysieren und gestalten zu können und damit die Entscheidungsfindung durch belastbare Aussagen über die Zukunft zu unterstützen.