Prozessoptimierung und -digitalisierung

Öffentliches Management / Public Administration, Master (PO-2022)

Eindeutige ModulnummerWiWi-9400-M
Modulnummer / ModulcodeWPM30
ModulnameProzessoptimierung und -digitalisierung
Art des ModulsWahlpflicht
Lernergebnisse, Kompetenzen, Qualifikationsziele
  • Die Studierenden erwerben die Fähigkeit kennzahlengestützte Prozessanalysen durchzuführen
  • Die Studierenden erwerben die Kompetenz Prozessoptimierungsansätze und -strategien erfolgreich anzuwenden
  • Die Studierenden erwerben Wissen zu Prozessimplementierungsansätzen
  • Die Studierenden erwerben Wissen zur Prozessdigitalisierung und Robotic Process Automation
  • Die Studierenden erwerben die Kompetenz IT-Unterstützungssysteme erfolgreich einzusetzen
LehrveranstaltungsartenSelbststudium, e-Learning
Lehrinhalte

Prozessanalyse und -optimierung unter besonderer Berücksichtigung von Digitalisierungsansätzen:

  • Methoden zur Prozessanalyse
  • Prozessoptimierungsstrategien im Rahmen des Prozessmanagements und deren praktische Umsetzung
  • Prozessimplementierungskonzepte in Theorie und Praxis
  • Methoden und Ansätze zur Prozessdigitalisierung
  • Einsatz von Enterprise-Ressource-Planning Systemen (ERP-Systemen), Workflowsystemen, elektronischen Aktensystemen im Fachverfahrenskontext
  • Einsatzmöglichkeiten von KI-Verfahren zur Prozessunterstützung und -automatisierung
  • Robotic Process Automation (RPA)
Titel der LehrveranstaltungenProzessoptimierung und -digitalisierung
Lehr- und Lernmethoden (Lehr- und Lernformen)Blended Learning (Online-Auftaktveranstaltung, Online-Skript, Selbststudium)
Verwendbarkeit des ModulsDas Modul ist ausschließlich für den Master-Studiengang „Öffentliches Management/Public Administration“ konzipiert.
Dauer des Modulsein Semester
Häufigkeit des AngebotesSommer- und Wintersemester
SpracheDeutsch
Empfohlene (inhaltliche) Voraussetzungen für die Teilnahme am Modul
Voraussetzungen für die Teilnahme am Modul keine
Studentischer Arbeitsaufwand180 Stunden
Studienleistungenkeine
Voraussetzung für Zulassung zur Prüfungsleistungkeine
PrüfungsleistungenI.d.R. Referat (ca. 20 Min.) mit schriftlicher Ausarbeitung (ca. 2.000 Wörter) oder Hausarbeit (ca. 3.000 Wörter) Spezifikation durch die jeweiligen Dozent:innen.
Anzahl Credits (ECTS)6 cp
LehreinheitWirtschaftswissenschaften
Modulverantwortliche/rProf. Dr. André Hanelt
LehrendeDr. Torsten Fischer
MedienformenOnline-Skript, schriftliche Ausarbeitung
Literatur

Buchkremer, R., Demund, A., Ebener, S., Gampfer, F., Jagering, D., Jurgens, A. et al. (2019). The Application of Artificial Intelligence Technologies as a Substitute for Reading and to Support and Enhance the Authoring of Scientific Review Articles. IEEE Access, 7, 65263–65276. https://doi.org/10.1109/ACCESS.2019.2917719 
Feldmann, C. (2022). Praxishandbuch Robotic Process Automation (RPA): Von der Prozessanalyse bis zum Betrieb. Springer/Gabler.
Gadatsch, A. (2025). Grundkurs Geschäftsprozess-Management: Analyse, Modellierung, Optimierung und Controlling von Prozessen. (11. Auflage). Springer Vieweg.
Garcia, J. (2025). KI-Manager: Für Lernende, Fachkräfte und Unternehmen, die KI verstehen, managen und erfolgreich einsetzen wollen (Künstliche Intelligenz). DEEP ATHENA.
Hofmann, M. (2019). Prozessoptimierung als ganzheitlicher Ansatz: Mit konkreten Praxisbeispielen für effiziente Arbeitsabläufe. Springer/Gabler.
Miley, S. (2025). AI Product Development: Integrating Machine Learning, Data Engineering, and Scalable Infrastructure to Deliver Intelligent Software Solutions. Independently published.
Müller, A., Schröder, H. & von Thienen, L. (2021). Digineering: Business Process Management im digitalen Zeitalter. Springer/Vieweg.
Taulli, T. (2020): The Robotic Process Automation Handbook: A Guide to Implementing RPA Systems. Apress.