Aktive Fallanzahl pro Tag

Überblick

Der Rechner „Aktive Fallanzahl pro Tag“ misst, wie viele Fälle an jedem Kalendertag aktiv in Bearbeitung waren. Ein Fall gilt an einem bestimmten Tag als „aktiv“, wenn er bereits begonnen, aber noch nicht abgeschlossen wurde – das heißt, der Fall hat mindestens ein Ereignis an oder vor diesem Tag und mindestens ein Ereignis an oder nach diesem Tag.

Dieser Rechner ist besonders wertvoll, um die Arbeitsbelastung zu verstehen, Kapazitätsengpässe zu erkennen und Flaschenhälse aufzudecken. Im Gegensatz zu ereignisbasierten Rechnern, die Aktivitäten zählen, zählt dieser Rechner die eindeutigen Fälle, die sich in einem laufenden Zustand befanden, und bietet so Einblicke in den Arbeitsfortschritt (WIP) über die Zeit.

Hinweis: Dies ist ein versteckter Rechner in mindzie Studio, was bedeutet, dass er im Standard-Rechnermenü nicht direkt sichtbar ist, jedoch programmatisch oder durch erweiterte Konfigurationen zugänglich ist.

Häufige Anwendungsfälle

  • Überwachung der Arbeitsfortschrittlevel (WIP), um Kapazitätsengpässe und Ressourceneinschränkungen zu identifizieren
  • Erkennen von Phasen mit übermäßigem Fallrückstand, die auf systemische Probleme hindeuten können
  • Analyse saisonaler Arbeitslastmuster zur Optimierung von Personal- und Ressourcenzuweisung
  • Bewertung der Auswirkungen von Prozessänderungen auf Fall-Durchsatz und Durchlaufzeiten
  • Validierung, dass Fallabschlussraten mit Fall-Erstellungsraten Schritt halten
  • Unterstützung der Kapazitätsplanung durch Verständnis historischer aktiver Fallvolumen
  • Erkennung von Anomalien wie plötzlichen WIP-Spitzen, die auf Prozessunterbrechungen hindeuten können

Einstellungen

Dieser Rechner verfügt über keine konfigurierbaren Einstellungen über den Standard-Filterkontext hinaus. Er analysiert automatisch alle Fälle in Ihrem gefilterten Datensatz, indem er bestimmt, welche Fälle an jedem Kalendertag aktiv (in Bearbeitung) waren.

Wie aktive Fälle berechnet werden:

Ein Fall wird an einem bestimmten Datum als aktiv gezählt, wenn:

  • Das erste Ereignis des Falls an oder vor diesem Datum stattgefunden hat (der Fall hat begonnen)
  • Das letzte Ereignis des Falls an oder nach diesem Datum stattgefunden hat (der Fall ist noch nicht abgeschlossen)
  • Das bedeutet, ein Fall ist vom Startdatum bis zum Abschlussdatum (einschließlich) aktiv

Standardfelder:

  • Titel: Optionaler benutzerdefinierter Titel für die Ausgabe des Rechners
  • Beschreibung: Optionale Beschreibung zu Dokumentationszwecken

Beispiele

Beispiel 1: Erkennen von Kapazitätsengpässen

Szenario: Ihr Auftragsabwicklungsprozess erlebt Verzögerungen, und das Management möchte verstehen, ob steigende Fallvolumen die Verarbeitungskapazität Ihres Teams übersteigen. Sie müssen Zeiträume identifizieren, in denen sich aktive Fälle schneller ansammeln, als sie abgeschlossen werden.

Einstellungen:

  • Titel: „Analyse des Arbeitsfortschritts in der Auftragsabwicklung“
  • Beschreibung: „Überwachung der aktiven Fallzahlen zur Identifikation von Kapazitätsengpässen“

Ausgabe:

Der Rechner zeigt eine Tabelle mit zwei Spalten:

  • Datum: Jeder Kalendertag im Zeitraum Ihres Ereignisprotokolls
  • Aktive Fallanzahl: Die Anzahl der Fälle, die an diesem Tag in Bearbeitung waren

Beispielausgabe:

Datum       Aktive Fallanzahl
2024-01-15  487
2024-01-16  492
2024-01-17  501
2024-01-18  523
2024-01-19  558
2024-01-20  562
2024-01-21  559
2024-01-22  612
2024-01-23  648
2024-01-24  687
2024-01-25  724

Erkenntnisse: Die stetig steigende aktive Fallzahl von 487 auf 724 innerhalb von 10 Tagen zeigt, dass neue Fälle schneller eingehen, als existierende Fälle abgeschlossen werden. Dieser 49%ige Anstieg im WIP weist auf einen Kapazitätsengpass hin. Die Beschleunigung der Zunahme (von +5 Fällen/Tag zu Beginn bis +37 Fällen/Tag gegen Ende) zeigt, dass sich der Engpass verschärft. Das Management sollte prüfen, ob die Personalstärke ausreichend ist oder ob ein Prozessproblem die Fallabschlussgeschwindigkeit beeinträchtigt.

Beispiel 2: Bewertung der Auswirkungen von Prozessverbesserungen

Szenario: Ihr Team hat am 15. März eine Prozessautomatisierung implementiert, die manuelle Genehmigungsschritte reduzieren und den Fall-Durchsatz beschleunigen soll. Sie möchten messen, ob die Automatisierung die Arbeitsfortschrittslevel tatsächlich gesenkt hat.

Einstellungen:

  • Titel: „Bewertung der Auswirkungen der Prozessautomatisierung“
  • Beschreibung: „Vergleich der WIP-Level vor und nach der Automatisierung“

Ausgabe:

Die Ausgabe zeigt die aktiven Fallzahlen für zwei Wochen vor und nach der Automatisierungsbereitstellung:

Vor Automatisierung (1. bis 14. März):

Datum       Aktive Fallanzahl
2024-03-01  856
2024-03-05  871
2024-03-10  883
2024-03-14  892

Nach Automatisierung (16. bis 30. März):

Datum       Aktive Fallanzahl
2024-03-16  879
2024-03-20  823
2024-03-25  761
2024-03-30  698

Erkenntnisse: Die Automatisierung hatte eine deutliche positive Wirkung. Vor der Einführung stiegen die aktiven Fälle von 856 auf 892 (4% Zuwachs). Nach der Einführung sanken die aktiven Fälle von 879 auf 698 (21% Rückgang). Die Abnahme des WIP zeigt, dass Fälle nun schneller abgeschlossen werden als neue eingehen, was auf eine verbesserte Durchsatzrate durch die Automatisierung hindeutet. Der stetige Rückgang über zwei Wochen deutet auf nachhaltige Verbesserungen statt eines nur temporären Effekts hin.

Beispiel 3: Erkennung von Wochenend- und Feiertagsmustern

Szenario: Sie analysieren einen Kundendienst-Ticketprozess und möchten verstehen, wie Wochenenden und Feiertage die Arbeitsfortschrittslevel beeinflussen. Dies hilft Ihnen zu entscheiden, ob Wochenendabdeckung erforderlich ist oder natürliche Schwankungen akzeptiert werden können.

Einstellungen:

  • Titel: „Wöchentliche Musteranalyse des Kundendienst-WIP“
  • Beschreibung: „Erkennung von Wochenend-Anhäufungsmustern“

Ausgabe:

Der Rechner zeigt die aktiven Fallzahlen eines typischen Monats. In der Liniengrafik erkennen Sie:

  • Aktive Fälle steigen von Montag bis Freitag allmählich an (von ca. 450 auf ca. 520)
  • Samstag und Sonntag bleiben die Zahlen stabil oder steigen leicht (keine Abschlüsse, aber neue Fälle können eingehen)
  • Montag zeigt einen starken Anstieg (bis ca. 580) durch die Überhangbildung am Wochenende
  • Dieses Muster wiederholt sich wöchentlich

Beispieldaten einer Woche:

Datum       Aktive Fallanzahl  Wochentag
2024-02-12  452               Montag
2024-02-13  463               Dienstag
2024-02-14  478               Mittwoch
2024-02-15  495               Donnerstag
2024-02-16  518               Freitag
2024-02-17  527               Samstag
2024-02-18  531               Sonntag
2024-02-19  587               Montag

Erkenntnisse: Das beständige wöchentliche Muster zeigt, dass Fälle über das Wochenende accumulieren (von 518 am Freitag auf 531 am Sonntag, dann sprunghaft auf 587 am Montag), weil keine Fälle abgeschlossen werden, aber neue Tickets eingehen. Der Montagsanstieg von 56 zusätzlichen aktiven Fällen (10% Zunahme) erzeugt eine wiederkehrende Kapazitätsherausforderung. Dieses Muster legt nahe, entweder eine begrenzte Wochenendabdeckung zu implementieren, um solche Anhäufungen zu verhindern, oder sicherzustellen, dass am Montag ausreichend Personal vorhanden ist, um den vorhersehbaren Anstieg zu bewältigen. Die konsistente Wiederholung über mehrere Wochen deutet auf ein strukturelles Problem und nicht auf eine zufällige Schwankung hin.

Beispiel 4: Analyse saisonaler Kapazitätsanforderungen

Szenario: Ihr Kreditorenbuchhaltungsprozess verarbeitet während Quartalsendphasen deutlich höhere Rechnungsvolumina. Sie möchten saisonale WIP-Schwankungen quantifizieren, um temporäre Personalaufstockungen für Spitzenzeiten zu rechtfertigen.

Einstellungen:

  • Titel: „Quartalsweise Kapazitätsanalyse der Kreditorenbuchhaltung“
  • Beschreibung: „Vergleich der WIP-Level während Normal- und Quartalsendphasen“

Ausgabe:

Die Ausgabe zeigt die aktiven Fallzahlen über ein volles Quartal und offenbart deutliche Muster:

Normale Phase (Mitte des Quartals):

Datum       Aktive Fallanzahl
2024-02-15  245
2024-02-20  238
2024-02-25  251

Quartalsendphase (letzte Woche des Quartals):

Datum       Aktive Fallanzahl
2024-03-25  312
2024-03-26  367
2024-03-27  423
2024-03-28  489
2024-03-29  537
2024-03-30  582
2024-03-31  641

Erkenntnisse: Der normale WIP Mitte des Quartals liegt bei etwa 245 aktiven Fällen. In der finalen Woche verdoppelt sich der WIP mehr als, mit einem Gipfel von 641 Fällen am letzten Quartalstag (162% Steigerung). Die dramatische Beschleunigung in der letzten Woche (von 312 auf 641 Fälle, plus 329 Fälle in 6 Tagen) zeigt extremen Kapazitätsdruck zum Quartalsende. Diese Daten rechtfertigen den Einsatz temporärer Mitarbeitender in der letzten Woche jedes Quartals oder die Einführung einer „Soft Close“-Strategie, um die Rechnungsverarbeitung gleichmäßiger über den Monat zu verteilen.

Beispiel 5: Identifikation von Datenqualitätsproblemen

Szenario: Ihr Data-Engineering-Team hat kürzlich Ereignisprotokolldaten aus einem Altsystem migriert. Sie möchten überprüfen, ob die Migration die Lebenszyklusinformationen der Fälle korrekt erhalten hat und keine künstlichen Lücken in der Fallkontinuität entstanden sind.

Einstellungen:

  • Titel: „Validierung der Datenmigration – Überprüfung der Fallkontinuität“
  • Beschreibung: „Überprüfen, ob die aktiven Fallzahlen logisch und durchgängig sind“

Ausgabe:

Der Rechner offenbart eine Anomalie in den Daten:

Datum       Aktive Fallanzahl
2024-01-10  1,247
2024-01-11  1,289
2024-01-12  1,312
2024-01-13  47
2024-01-14  52
2024-01-15  1,278
2024-01-16  1,301

Erkenntnisse: Der plötzliche Einbruch von 1.312 aktiven Fällen auf 47 am 13. Januar, gefolgt von einer sofortigen Erholung auf 1.278 am 15. Januar, ist in realen Geschäftsabläufen unmöglich. Ein 96%iger WIP-Rückgang über Nacht, gefolgt von einem 2.359%igen Anstieg am Folgetag, deutet auf ein Problem bei der Datenmigration hin. Wahrscheinlich wurden Ereignisse für den 13. und 14. Januar nicht korrekt migriert, sodass Fälle am 12. Januar fälschlicherweise als abgeschlossen erscheinen. Das Data-Engineering-Team sollte die Migrationsskripte für diese Tage prüfen und die fehlenden Ereignisse neu importieren.

Ausgabe

Der Rechner erzeugt eine Datentabelle mit den folgenden Spalten:

Datum (DateTime): Das Kalendardatum für jeden Tag im Zeitraum des Ereignisprotokolls. Die Zeitkomponente ist immer auf 00:00:00 (Mitternacht) eingestellt, da der Rechner nur nach Datum gruppiert. Die Datumswerte reichen vom frühesten bis zum spätesten Ereigniszeitstempel Ihres gefilterten Datensatzes.

Aktive Fallanzahl (Nummer): Die Anzahl eindeutiger Fälle, die an diesem Datum in Bearbeitung waren. Dies umfasst alle Fälle, deren Startdatum am oder vor dem Datum und deren Enddatum am oder nach dem Datum liegt. Fälle werden pro Tag nur einmal gezählt, unabhängig davon, wie viele Ereignisse sie an diesem Tag hatten.

Die Ausgabe kann visualisiert werden als:

  • Liniendiagramme: Ideal zur Identifikation von Trends, Mustern und Anomalien bei WIP-Leveln über die Zeit
  • Flächendiagramme: Effektiv, um das Volumen des Arbeitsfortschritts als gefüllte Fläche darzustellen
  • Balkendiagramme: Nützlich zum Vergleich der WIP-Level über spezifische Zeiträume
  • Trendanalysen: Anwendung gleitender Durchschnitte, um tägliche Schwankungen zu glätten und zugrunde liegende Muster zu erkennen
  • Statistische Zusammenfassungen: Berechnung von Mittelwert, Median und Standardabweichung zur Einschätzung typischer WIP-Level und ihrer Variabilität

Interpretationstipps:

  • Steigender Trend: Fälle kommen schneller an, als sie abgeschlossen werden (Kapazitätsproblem oder Engpass)
  • Sinkender Trend: Fälle werden schneller abgeschlossen, als neue eintreffen (Überkapazität oder geringere Nachfrage)
  • Stabiles Muster: Prozess ist im Gleichgewicht mit ausgeglichenen Ankunfts- und Abschlussraten
  • Plötzliche Spitzen: Können Datenqualitätsprobleme, Prozessunterbrechungen oder außergewöhnliche Ereignisse anzeigen
  • Wöchentliche Muster: Enthüllen oft Wochenend-Effekte oder Personalschwankungen
  • Saisonale Muster: Zeigen zyklische Geschäftsnachfragen, die Kapazitätsplanung erfordern

Hinweis: Fälle mit fehlenden Start- oder Endzeitstempeln können von der Analyse ausgeschlossen oder falsch gezählt werden. Vergewissern Sie sich, dass Ihr Ereignisprotokoll für alle Ereignisse gültige Zeitstempel enthält, um genaue aktive Fallzahlen zu erhalten.

Diese Dokumentation ist Teil der mindzie Studio Process Mining Plattform.