Martin Käppel

Martin Käppel

Forschungsgebiete

Process Mining
Predictive Business Process Monitoring
Small Sample Learning
Interpretable Machine Learning

CV

Berufserfahrung

Seit 11/2024	Friedrich-Alexander-Universität Erlangen-Nürnberg (FAU) Wissenschaftlicher Mitarbeiter \| Lehrstuhl für Digital Industrial Service Systems
08/2018 – 10/2024	Universität Bayreuth Wissenschaftlicher Mitarbeiter \| Lehrstuhl für Datenbanken und Informationssysteme

Ausbildung

Seit 08/2018	Universität Bayreuth Doktorand \| Business Process Management
10/2016 – 03/2019	Universität Bayreuth Master of Science \| MINT-Lehramt Plus
10/2015 – 06/2019	Universität Bayreuth Master of Education \| Lehramt Gymnasium Mathematik/Informatik
10/2011 – 07/2018	Universität Bayreuth Erstes Staatsexamen \| Lehramt Gymnasium Mathematik/Informatik
10/2011 – 06/2016	Universität Bayreuth Bachelor of Science \| Lehramt Gymnasium Mathematik/Informatik

Publikationen

2025

Weinzierl S., Zilker S., Ließmann A., Käppel M., Wang W., Matzner M.:
From source to target: Leveraging transfer learning for predictive process monitoring in organizations (Forthcoming)
In: Business & Information Systems Engineering (2025)
ISSN: 1867-0202
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2026

Käppel M., Neuberger J., Möhrlein F., Weinzierl S., Matzner M., Jablonski S.:
A Human-in-the-Loop Approach for Improving Fairness in Predictive Business Process Monitoring
23rd International Conference on Business Process Management, BPM 2025 (Seville, 31. August 2025 - 5. September 2025)
In: Arik Senderovich, Cristina Cabanillas, Irene Vanderfeesten, Hajo A. Reijers (Hrsg.): Lecture Notes in Computer Science 2026
DOI: 10.1007/978-3-032-02867-9_21
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2025

Käppel M., Neuberger J., Weinzierl S., Möhrlein F., Matzner M., Jablonski S.:
A Human-In-The-Loop Approach for Improving Fairness in Predictive Business Process Monitoring
DOI: 10.1007/978-3-032-02867-9_21
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Möhrlein F., Käppel M., Neuberger J., Weinzierl S., Ackermann L., Matzner M., Jablonski S.:
FairLoop: Software Support for Human-Centric Fairness in Predictive Business Process Monitoring
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2024

Ackermann L., Käppel M., Marcus L., Moder L., Dunzer S., Hornsteiner M., Ließmann A., Zisgen Y., Empl P., Herm LV., Neis N., Neuberger J., Schaschek M., Weinzierl S., Wörderhoff N., Jablonski S., Koschmider A., Kratsch W., Matzner M., Rinderle-Ma S., Röglinger M., Schönig S., Winkelmann A.:
Recent Advances in Data-Driven Business Process Management
(2024)
Open Access: https://arxiv.org/abs/2406.01786
URL: https://arxiv.org/abs/2406.01786
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(online publication)

Publikationen an der Universität Bayreuth