Übereinstimmungszählungen

Übersicht

Der Übereinstimmungszählungs-Rechner analysiert alle Übereinstimmungsprobleme in Ihren Prozessdaten und zeigt an, wie viele Fälle von jedem Typ einer Übereinstimmungsverletzung betroffen sind. Dieser Rechner erkennt automatisch boolesche Attribute, die als Übereinstimmungsprobleme markiert sind, und bietet eine umfassende Zusammenfassung der Prozesskonformitätsprobleme.

Übereinstimmungsprobleme stellen Verstöße gegen Prozessregeln oder Standards dar, wie fehlende Genehmigungen, übersprungene Schritte, Aktivitäten außerhalb der Reihenfolge oder Richtlinienverstöße. Durch das Zählen, wie viele Fälle von welchem Problemtyp betroffen sind, hilft Ihnen dieser Rechner, Compliance-Probleme nach Priorität zu ordnen.

Häufige Verwendungszwecke

Identifikation der häufigsten Übereinstimmungsverstöße in Ihrem Prozess
Messung der Gesamtprozesskonformität durch Zählen von Fällen mit und ohne Probleme
Priorisierung von Compliance-Verbesserungsinitiativen basierend auf der Häufigkeit der Probleme
Verfolgung von Übereinstimmungstrends über die Zeit durch Vergleich der Zählungen in verschiedenen Zeiträumen
Erstellung von Übereinstimmungs-Dashboards, die die Verteilung verschiedener Verstoßtypen zeigen
Detaillierte Analyse bestimmter Übereinstimmungsprobleme zur Untersuchung betroffener Fälle

Einstellungen

Dieser Rechner hat keine konfigurierbaren Einstellungen. Er erkennt und analysiert automatisch alle booleschen Attribute, die in Ihren Prozessdaten als Übereinstimmungsprobleme markiert wurden.

Standardfelder:

Titel: Optionale benutzerdefinierte Überschrift für die Ausgabe des Rechners
Beschreibung: Optionale Beschreibung für Dokumentationszwecke

Funktionsweise:

Der Rechner durchsucht Ihre Falldaten nach booleschen Spalten, die als Typ "ConformanceIssue" gekennzeichnet sind. Diese Spalten werden typischerweise erstellt durch:

Anreicherungen, die Prozessverstöße erkennen (z. B. „Fehlende Genehmigung“ oder „Verspätete Zahlung“)
Filter, die nicht-konforme Fälle kennzeichnen
Datenextraktionslogik, die Compliance-Flags aus Quellsystemen erfasst
Process-Mining-Analysen, die Standardverstöße identifizieren

Jede Spalte mit Übereinstimmungsproblemen sollte Werte true/false enthalten, wobei „true“ anzeigt, dass der Verstoß in diesem Fall vorliegt.

Beispiele

Beispiel 1: Analyse der Übereinstimmung bei Bestellaufträgen

Szenario: Ihr Procure-to-Pay-Prozess enthält mehrere Anreicherungen, die Übereinstimmungsprobleme wie fehlende Genehmigungen, Maverick Buying und Richtlinienverstöße markieren. Sie wollen verstehen, welche Compliance-Probleme am häufigsten auftreten.

Einstellungen:

Titel: „P2P Übereinstimmungsprobleme Übersicht“
Beschreibung: „Überblick über alle Compliance-Verstöße“

Ausgabe:

Der Rechner zeigt eine Tabelle mit einer Zeile pro Übereinstimmungsproblem:

Übereinstimmungsproblem	Fallanzahl	Fallprozentsatz
Fehlende Dreifachabstimmung	847	18,4 %
Bestellauftrag über Genehmigungsschwelle	623	13,5 %
Maverick Buying (Lieferant außerhalb Katalog)	412	8,9 %
Fehlende Budgetfreigabe	267	5,8 %
Verspätete Zahlung an Lieferanten	189	4,1 %
Abweichung beim Rechnungsbetrag	143	3,1 %
Doppelte Rechnung	87	1,9 %

Erkenntnisse:

Das bedeutendste Compliance-Problem ist die fehlende Dreifachabstimmung, die 847 Fälle betrifft (18,4 % aller Bestellaufträge). Dies verursacht Prüfungsrisiken und potenzielle Zahlungsfehler. Das zweithäufigste Problem sind Bestellungen über den Genehmigungsschwellenwert ohne korrekte Autorisierung, betroffen sind 623 Fälle.

Zusammen machen diese beiden Probleme fast ein Drittel aller Bestellaufträge aus und haben somit höchste Priorität bei Prozessverbesserungsmaßnahmen. Sie können auf jede Zeile klicken, um Ihre Prozesskarte und Falldaten so zu filtern, dass nur Fälle mit diesem spezifischen Übereinstimmungsproblem angezeigt werden.

Beispiel 2: Messung der Gesamt-Compliance-Rate

Szenario: Sie möchten eine übersichtliche Compliance-Kennzahl erstellen, die zeigt, welcher Prozentsatz der Fälle vollständig compliant ist gegenüber solchen mit mindestens einem Problem.

Einstellungen:

Titel: „Rechnungsverarbeitung Compliance-Rate“
Beschreibung: „Fälle mit irgendeinem Übereinstimmungsproblem“

Ausgabe:

Der Rechner zeigt alle erkannten Übereinstimmungsprobleme:

Übereinstimmungsproblem	Fallanzahl	Fallprozentsatz
Fehlende Genehmigung	423	12,3 %
Verspätete Verarbeitung	387	11,2 %
Falsche Weiterleitung	234	6,8 %
Fehlende Dokumentation	156	4,5 %

Erkenntnisse:

Insgesamt haben etwa 1.200 von 3.450 Rechnungen (ca. 35 %) mindestens ein Übereinstimmungsproblem, das bedeutet, Ihre Gesamt-Compliance-Rate liegt bei ungefähr 65 %. Dies bietet eine Basismetrik, die Sie monatlich verfolgen können, um den Einfluss von Prozessverbesserungen zu messen.

Für die exakte Berechnung der Compliance-Rate würden Sie diese Daten mit Ergebnissen aus dem Case Count-Rechner kombinieren. Dass die Prozentsätze nicht exakt 35 % ergeben, zeigt, dass manche Fälle mehrere Probleme aufweisen – dies ist wichtig bei der Planung von Korrekturmaßnahmen.

Beispiel 3: Vergleich der Übereinstimmung über Zeiträume

Szenario: Sie haben im letzten Quartal Prozessverbesserungen umgesetzt und wollen deren Wirkung auf die Übereinstimmungsraten messen.

Einstellungen:

Führen Sie den Rechner zweimal aus: einmal gefiltert auf Q3-Daten, einmal auf Q4-Daten
Titel (Erste Ausführung): „Q3 2024 Übereinstimmungsprobleme“
Titel (Zweite Ausführung): „Q4 2024 Übereinstimmungsprobleme“

Ausgabe:

Q3 2024 Ergebnisse: | Übereinstimmungsproblem | Fallanzahl | Fallprozentsatz | |------------------------|------------|-----------------| | Fehlende Genehmigung | 423 | 12,3 % | | Verspätete Verarbeitung | 387 | 11,2 % |

Q4 2024 Ergebnisse: | Übereinstimmungsproblem | Fallanzahl | Fallprozentsatz | |------------------------|------------|-----------------| | Fehlende Genehmigung | 267 | 8,1 % | | Verspätete Verarbeitung | 298 | 9,0 % |

Erkenntnisse:

Ihre Verbesserungen im Genehmigungsprozess haben im Q4 die fehlenden Genehmigungen von 12,3 % auf 8,1 % reduziert – eine deutliche Verringerung um 34 %. Auch die verspätete Verarbeitung verbesserte sich von 11,2 % auf 9,0 %. Diese Ergebnisse zeigen messbare Verbesserungen der Prozesskonformität nach Ihrer Intervention.

Sie können beide Rechnerergebnisse in einem Dashboard für einen direkten Vergleich nebeneinander anzeigen oder den Rechner „Selected Cases by Category Over Time“ verwenden, um zu zeigen, wie sich diese Übereinstimmungsraten über die Monate entwickeln.

Beispiel 4: Priorisierung von Compliance-Initiativen nach Geschäftsauswirkung

Szenario: Sie haben mehrere Übereinstimmungsprobleme, aber begrenzte Ressourcen zur Bearbeitung. Sie möchten nach Häufigkeit und geschäftlicher Auswirkung priorisieren.

Einstellungen:

Titel: „Accounts Payable Übereinstimmungsprobleme – Auswirkungsanalyse“
Beschreibung: „Häufigkeit und Schwere der Compliance-Verstöße“

Ausgabe:

Übereinstimmungsproblem	Fallanzahl	Fallprozentsatz	Geschäftliche Auswirkung
Verspätete Zahlung (über Zahlungsbedingungen hinaus)	1.234	24,5 %	Verluste von Skonti, Schaden der Lieferantenbeziehungen
Fehlende Dreifachabstimmung	847	16,8 %	Prüfungsrisiko, potenzielle Zahlungsfehler
Risiko doppelter Zahlungen	156	3,1 %	Direkter finanzieller Verlust
Fehlende Bestellfreigabe	423	8,4 %	Compliance-Risiko, fehlende Budgetkontrolle

Erkenntnisse:

Obwohl das Risiko doppelter Zahlungen nur 3,1 % der Fälle betrifft, erfordert die geschäftliche Auswirkung (direkter finanzieller Verlust) möglicherweise sofortige Aufmerksamkeit. Verspätete Zahlungen betreffen fast ein Viertel aller Rechnungen und führen sowohl zu finanziellen Verlusten (verpasste Skonti) als auch zu Beziehungsproblemen mit Lieferanten.

Diese Analyse schlägt einen zweigleisigen Ansatz vor: Implementieren Sie eine automatisierte Duplikaterkennung, um hochwirksame Verluste zu verhindern, und adressieren Sie gleichzeitig die häufigen Probleme der verspäteten Zahlung durch Prozessoptimierung und Ressourcenallokation.

Die Daten der Übereinstimmungszählungen, kombiniert mit geschäftlichem Kontext zu jedem Verstoßtyp, ermöglichen eine datengestützte Priorisierung Ihrer Compliance-Verbesserungs-roadmap.

Beispiel 5: Detaillierte Analyse bestimmter Übereinstimmungsprobleme

Szenario: Der Übereinstimmungszählungs-Rechner zeigt, dass 847 Fälle das Problem „Fehlende Dreifachabstimmung“ haben. Sie wollen diese Fälle im Detail analysieren.

Einstellungen:

Titel: „Alle Übereinstimmungsprobleme“
Beschreibung: „Überblick zur Prozesskonformität“

Ausgabe:

Der Rechner zeigt alle Übereinstimmungsprobleme, darunter „Fehlende Dreifachabstimmung“ mit 847 Fällen (18,4 %).

Nächste Schritte:

Klicken Sie auf die Zeile „Fehlende Dreifachabstimmung“ in der Ausgabetabelle
Dadurch wird Ihre gesamte Analyse so gefiltert, dass nur die 847 Fälle mit diesem Übereinstimmungsproblem angezeigt werden
Nutzen Sie weitere Rechner zur Analyse dieser gefilterten Fälle:
- Case Explorer: Sehen Sie die spezifischen Bestellaufträge mit fehlender Dreifachabstimmung
- Analyse nach Kategorien: Untersuchen Sie nach Lieferant, Abteilung oder Betragsbereich
- Root Cause Analysis: Verwenden Sie KI, um gemeinsame Merkmale dieser Fälle zu identifizieren
- Prozesskarte: Visualisieren Sie die tatsächlichen Prozessabläufe bei den nicht-konformen Fällen

Erkenntnisse:

Der Übereinstimmungszählungs-Rechner dient als Ausgangspunkt für tiefere Analysen. Durch Klicken auf bestimmte Übereinstimmungsprobleme können Sie Ihren Fokus schrittweise verengen von „welche Probleme gibt es“ zu „welche Fälle haben dieses Problem“ zu „warum haben diese Fälle dieses Problem“ bis hin zu „wie können wir es beheben“.

Dieser Drilldown-Workflow ist entscheidend, um von der Messung der Compliance zur Verbesserung der Compliance zu gelangen.

Ausgabe

Der Rechner erzeugt eine Tabelle mit folgender Struktur:

Spaltenname (Text): Der Anzeigename jedes Übereinstimmungsattributs. Beschreibt die spezifische Art der Prozessverletzung oder Compliance-Problematik.

Fallanzahl (Zahl): Die Anzahl der von diesem Übereinstimmungsproblem betroffenen Fälle. Zeigt, wie viele Prozessinstanzen diesen Verstoß als „true“ im Datensatz markiert haben.

Fallprozentsatz (Prozent): Der Prozentsatz aller Fälle, der von diesem Übereinstimmungsproblem betroffen ist, als Dezimalzahl (0,184 = 18,4 %). Hilft beim Verständnis der relativen Verbreitung der verschiedenen Compliance-Probleme.

Interaktive Funktionen:

Zeilenfilter: Klicken Sie auf eine beliebige Zeile, um die gesamte Analyse auf Fälle mit diesem spezifischen Übereinstimmungsproblem zu filtern
Sortierung: Klicken Sie auf Spaltenüberschriften, um nach Problemname, Häufigkeit oder Prozentsatz zu sortieren
Dashboard-Export: Fügen Sie den Rechner zu Dashboards hinzu für kontinuierliches Monitoring der Übereinstimmung
Case View-Zugriff: Jede Zeile enthält ein verborgenes CaseView-Objekt, das die Filterfunktionalität ermöglicht

Interpretationshinweise:

Hohe Prozentsätze (über 20 %): Deuten auf systemische Prozessprobleme hin, die großen Teil der Fälle betreffen. Erfordern Prozessneugestaltung oder Richtlinienänderungen.
Mittlere Prozentsätze (5–20 %): Häufige Probleme, die durch gezielte Verbesserungen, Schulungen oder automatisierte Kontrollen angegangen werden sollten.
Niedrige Prozentsätze (unter 5 %): Können Randfälle oder spezifische Szenarienfehler darstellen. Prüfen Sie, ob Prävention wirtschaftlich sinnvoll ist.
Null-Fälle: Übereinstimmungsprobleme, die zwar im Datenmodell existieren, aktuell aber nicht auftreten. Das ist positiv – es zeigt, dass die jeweilige Compliance-Regel eingehalten wird.

Leere Ergebnisse:

Wenn der Rechner eine leere Tabelle zurückgibt, bedeutet dies:

Keine booleschen Spalten sind in Ihren Daten als Übereinstimmungsprobleme markiert, ODER
Alle Übereinstimmungsproblem-Spalten enthalten nur „false“-Werte (keine Verstöße erkannt)

Um diesen Rechner effektiv zu nutzen, müssen Sie zunächst Übereinstimmungsattribute durch Anreicherungen oder Datenextraktion erstellen, die spezifische Prozessverstöße als boolesche true/false-Werte kennzeichnen.

Diese Dokumentation ist Teil der mindzie Studio Process Mining-Plattform.