Please use this identifier to cite or link to this item: https://hdl.handle.net/10419/330564 
Year of Publication: 
2025
Citation: 
[Journal:] HMD Praxis der Wirtschaftsinformatik [ISSN:] 2198-2775 [Volume:] 62 [Issue:] 4 [Publisher:] Springer Fachmedien Wiesbaden GmbH [Place:] Wiesbaden [Year:] 2025 [Pages:] 897-920
Publisher: 
Springer Fachmedien Wiesbaden GmbH, Wiesbaden
Abstract: 
Die Analyse von Fahrzeugdaten gewinnt in der Mobilitätsforschung und Fahrzeugentwicklung zunehmend an Bedeutung. Im Verbundprojekt SofDCar wurde eine innovative Perspektive auf diese Daten untersucht: Die Betrachtung von Fahrzeugfahrten als Prozesse und deren Generierung aus Sensordaten mittels Process Mining. Um Fahrten als Prozesse darstellen zu können, ist dabei eine Transformation von Sensordaten in Prozessereignisse notwendig. Diese Arbeit schließt diese Lücke durch die Entwicklung einer systematischen Pipeline zur Transformation von Fahrzeugdaten in Prozessmodelle. Die Pipeline umfasst dabei die Erfassung von fahrzeuginternen und externen Datenquellen, die Erkennung von Fahraktivitäten sowie die Generierung von Prozessmodellen durch Process-Mining-Methoden. Die prototypische Implementierung demonstriert die Anwendbarkeit des Ansatzes anhand realer Fahrzeugdaten. Die Evaluation zeigt, dass einzelne Fahrten als Prozessinstanzen und gleichartige Fahrten als Prozesse mit Varianten modelliert werden können. Die gewonnenen Prozessmodelle ermöglichen neue Einblicke in Fahrmuster und deren Variabilität, die zur Verbesserung von Fahrerassistenzsystemen und des Fahrverhaltens beitragen können.
Abstract (Translated): 
The analysis of vehicle data is becoming increasingly important in mobility research and vehicle development. Within the collaborative project SofDCar, an innovative perspective on this data was investigated: the consideration of vehicle journeys as processes and their generation from sensor data using process mining. To represent journeys as processes, a transformation from continuous sensor data into discrete process events is necessary. This work bridges this gap by developing a systematic pipeline for transforming vehicle data into process models. The pipeline encompasses the collection of internal vehicle and external data sources, recognition of driving activities, and the generation of process models through process mining methods. The prototypical implementation demonstrates the applicability of the approach using real vehicle data. The evaluation shows that individual journeys can be modeled as process instances and similar journeys as processes with variants. The resulting process models provide new insights into driving patterns and their variability, which can contribute to improving driver assistance systems and driving behavior.
Subjects: 
Process Mining
Fahrzeugdaten
Activity Recognition
Event Abstraction
Prozessanalyse
Process mining
Vehicle data
Activity recognition
Event abstraction
Process analysis
Persistent Identifier of the first edition: 
Creative Commons License: 
cc-by Logo
Document Type: 
Article
Document Version: 
Published Version

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