ラース・ラインケマイヤー

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プロセスマイニングの衝撃 -シーメンス、bmw、uber は、なぜ本気で取り組むのか?-

ラース・ラインケマイヤー

Product Details

Genre
ISBN/Catalogue Number
ISBN 13 : 9784295010005
ISBN 10 : 4295010006
Format
Books
Publisher
Release Date
September/2020
Japan
Co-Writer, Translator, Featured Individuals/organizations
:

Content Description

RPAの活用からDXの実践までデジタル時代に必須のツール。調達、生産、支払いなどのサプライチェーンから、マーケティング、販売、保守、顧客サポートなどのデマンドチェーン、さらに申請、承認、会計といった内部プロセスまで、あらゆる業務やプロセスを可視化し、モニターし、拡張/変革する!欧米先進企業11社12のユースケース。

目次 : 第1部 プロセスマイニングの原理と価値(プロセスマイニングの概要/ プロセスマイニングの始め方/ 目的(Purpose):適切なユースケースの特定 ほか)/ 第2部 ユースケースのベストプラクティス(Siemens:KPIにデジタルフィット率を採用、各組織の自律的変化を実現/ Uber:プロセスマイニングによる顧客体験と事業成果の最適化/ BMW:プロセスマイニング@生産 生産プロセスとその先にイノベーションをもたらす ほか)/ 第3部 展望:プロセスマイニングの未来(学術的な視点:プロセスマイニング分野の発展/ ビジネス視点:デジタルイネーブルな組織を目指して)

【著者紹介】
ラース・ラインケマイヤー : カリフォルニア大学サンタバーバラ校の客員研究員であり、Siemens AGの上級幹部。ケルン大学で経営学の修士号と博士号を取得し、優秀な成績で卒業した後、1994年に製品及び、地域マネージャーとしてSiemens AGに入社。1996年には国際アカウントマネージャーとしてSiemens Australiaに赴任。1998年には、Oztrak Europe GmbHのゼネラルマネージャーに就任し、スタートアップの経験を積んだ。2000年、Atoss Software AGに国際営業部長として入社。2001年にSiemens AGに再入社し、2014年以降、営業、物流、調達、会計などの機能部門と緊密に連携してプロセスマイニング技術を活用し、世界中で6,000人を超えるアクティブユーザーのグローバルコミュニティを構築し、同社のデジタルトランスフォーメーションをサポートしてきた。スタンフォード大学ビジネススクールのゲストスピーカーとして、国際会議でも定期的に講演も行っている

百瀬公朗 : 上智大学特任教授であり、一般社団法人プロセスマイニング協会の代表理事。2017年10月に独Celonis社を知り、プロセスマイニングの重要性、将来性を感じてCelonis社の日本への招致に携わる。プロセスマイニングの父とされるWil van der Aalstの著書「Process Mining Data Science in Action」の出版も手がけた。また日本におけるプロセスマイニングの発展に向けて一般社団法人プロセスマイニング協会を立ち上げ、その普及活動に尽力している。中央大学で会計を学び1983年にアーサーアンダーセン共同会計士事務所に入所し、事業分離後のアンダーセンコンサルティングでパートナーを務めた。その後、SAS Institute Japan筆頭副社長、電通マーチファースト社長などを歴任し、最近では2020年3月末まで三菱総合研究所で事業開発をリードする。2020年4月、上智大学特任教授に就任し、プロセスマイニングを含むデータサイエンス領域を担当している(本データはこの書籍が刊行された当時に掲載されていたものです)

(「BOOK」データベースより)

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Book Meter Reviews

こちらは読書メーターで書かれたレビューとなります。

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  • kim

    プロセスマイニングのプロジェクトには、経験上、プロセスマイニングの3 Pと呼ばれる以下の3つの様子が非常に重要。1. 目的(Purpose): このデジタルツールを使用する目的は、何か 2. 人(People): 変化に向けたデジタルマインドセットを備えた推進者の巻き込み 3. プロセストレース(Process trace): インイベントログの可用性と信頼性。

  • h t

    なんか海外のレポートを訳した感じ

  • るゐ

    アナログが色濃く残る現場で、分析するためのデジタルデータをどのように集めるのかの方法が一番難しい課題になる。集まったデジタルデータを可視化し、データ分析をして改善することができるが、数字で自動的に可視化されるところが、全員に対して平等である点が非常によい。良くも悪くも真実を浮き彫りに前に進める大きな推進力になる。DXのさらなる先へを手繰り寄せる技術だと思う。

  • Go Extreme

    3つのP 目的:プロジェクト前にプロセスオーナーによる定義 人材:洞察をアクションに転化・適切な人材巻き込み プロセストレース:イベントログに基づく特定・収集・カスタマイズ イベントログ・ケース・アクティピティ・プロセスバリアント 知覚:Four or Three 透明性:DX の前提条件 複雑さに対処→シンプルから 目的が第一 人こそが重要 プロセストレース≒原油 コミュニティ構築 早く失敗or早くスケール  RPAと相互補完 デジタルイネーブルな組織 組織のデジタルツイン 自己学習・自己最適化システム

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