Dauer – Fälle über dem Schwellenwert gruppiert nach Attribut
Übersicht
Der Rechner „Dauer – Fälle über dem Schwellenwert gruppiert nach Attribut“ identifiziert und analysiert Fälle, die einen festgelegten Dauer-Schwellenwert überschreiten, und gruppiert die Ergebnisse nach einem kategorischen Attribut. Dieser Rechner hilft Ihnen zu verstehen, welche Kategorien von Fällen Verzögerungen erfahren und das Ausmaß dieser Verzögerungen über akzeptable Zeitrahmen hinaus zu messen.
Im Gegensatz zum einfachen Rechner „Fall-Dauer“, der allgemeine Dauernstatistiken zeigt, konzentriert sich dieser Rechner speziell auf problematische Fälle, die Ihre Leistungs-Schwellenwerte überschreiten, und ermöglicht es Ihnen, die Analyse nach geschäftsrelevanten Kategorien wie Kunde, Produkttyp, Region oder Ressource zu segmentieren.
Häufige Anwendungsfälle
- Identifizieren, welche Kunden oder Lieferanten die meisten Fälle haben, die SLA-Ziele überschreiten
- Analyse verzögerter Bestellungen nach Produktkategorie zur Erkennung systematischer Probleme
- Messung des Ausmaßes von Verzögerungen nach regionalem Büro oder Bearbeitungszentrum
- Vergleich der SLA-Verletzungsraten bei verschiedenen Falltypen oder Prioritätsstufen
- Nachverfolgung von Verbesserungsinitiativen durch Überwachung von Schwellenwertverletzungen in spezifischen Kategorien über die Zeit
- Identifikation von Ressourcen- oder Team-Performance-Problemen durch Gruppierung verzögerter Fälle nach zugewiesener Ressource
Einstellungen
Dauer-Schwellenwert: Geben Sie die maximal zulässige Falldauer an. Fälle, die diesen Schwellenwert überschreiten, werden in die Analyse einbezogen. Geben Sie den Schwellenwert in der entsprechenden Zeiteinheit ein (Stunden, Tage, Wochen etc.).
Gruppierungsattribut: Wählen Sie das kategorische Attribut aus, nach dem die Ergebnisse gruppiert werden sollen. So sehen Sie, welche Kategorien die meisten Fälle über dem Schwellenwert haben. Übliche Optionen sind Kunde, Lieferant, Produkttyp, Region, Ressource oder ein beliebiges benutzerdefiniertes Fallattribut.
Anzuzeigende Statistiken: Wählen Sie, welche Metriken für jede Kategorie berechnet werden sollen:
| Statistik | Beschreibung |
|---|---|
| Anzahl | Anzahl der Fälle, die den Schwellenwert in jeder Kategorie überschreiten |
| Durchschnittliche Überschreitungsdauer | Durchschnittliche Zeit, um die Fälle den Schwellenwert überschreiten |
| Gesamte Überschreitungsdauer | Summe aller Überschreitungsdauern der Fälle in der Kategorie |
| Maximale Überschreitungsdauer | Größte Dauerüberschreitung in der Kategorie |
| Anteil am Gesamt | Anteil aller Fälle, die den Schwellenwert überschreiten, in jeder Kategorie |
Maximale Anzahl an anzuzeigenden Kategorien: Begrenzen Sie die Ausgabe auf die Top N Kategorien mit den meisten Schwellenwertverletzungen. So können Sie den Fokus auf die problematischsten Bereiche legen.
Sortierreihenfolge: Wählen Sie, ob die Kategorien nach folgenden Kriterien sortiert werden sollen:
- Anzahl (meiste Schwellenwertverletzungen zuerst)
- Durchschnittliche Überschreitungsdauer (längste durchschnittliche Verzögerungen zuerst)
- Gesamte Überschreitungsdauer (größte kumulative Verzögerung zuerst)
Beispiele
Beispiel 1: Identifizierung von Kunden mit chronischen Bestellverzögerungen
Szenario: Ihr Unternehmen hat eine SLA, die eine Bestellabschlusszeit innerhalb von 5 Tagen vorschreibt. Sie möchten ermitteln, welche Kunden die meisten verspäteten Bestellungen haben und das Ausmaß dieser Verzögerungen verstehen.
Einstellungen:
- Dauer-Schwellenwert: 5 Tage
- Gruppierungsattribut: Kundenname
- Anzuzeigende Statistiken: Anzahl, Durchschnittliche Überschreitungsdauer, Gesamte Überschreitungsdauer
- Maximale Anzahl an anzuzeigenden Kategorien: 20
- Sortierreihenfolge: Anzahl (absteigend)
Ausgabe:
Der Rechner zeigt eine Tabelle mit Ihren Top 20 Kunden nach Anzahl verspäteter Bestellungen:
| Kunde | Fälle über Schwellenwert | Durchschnittliche Überschreitungsdauer | Gesamte Überschreitungsdauer |
|---|---|---|---|
| Acme Corp | 47 Fälle | 3,2 Tage | 150,4 Tage |
| Global Industries | 38 Fälle | 2,1 Tage | 79,8 Tage |
| TechStart Inc | 31 Fälle | 5,7 Tage | 176,7 Tage |
Erkenntnisse: Während Acme Corp die meisten verspäteten Bestellungen (47) hat, hat TechStart Inc tatsächlich die schwereren Verzögerungen mit 5,7 Tagen durchschnittlich über dem Schwellenwert. Das deutet auf unterschiedliche Ursachen hin – Acme könnte Volumen- oder Prioritätsprobleme haben, während TechStart komplexe Anforderungen oder Probleme im Prozess hat. Die gesamte Überschreitungsdauer hilft, die kumulative Auswirkung auf die Kundenerfahrung zu quantifizieren.
Beispiel 2: Regionale Leistungsanalyse der Rechnungsbearbeitung
Szenario: Ihr Kreditorenprozess läuft über vier regionale Bearbeitungszentren. Sie haben ein 10-Tage-Ziel für die Rechnungsbearbeitung gesetzt, und das Management möchte verstehen, welche Regionen bei der termingerechten Bearbeitung am meisten Schwierigkeiten haben.
Einstellungen:
- Dauer-Schwellenwert: 10 Tage
- Gruppierungsattribut: Bearbeitungsregion
- Anzuzeigende Statistiken: Anzahl, Durchschnittliche Überschreitungsdauer, Anteil am Gesamt, Maximale Überschreitungsdauer
- Maximale Anzahl an anzuzeigenden Kategorien: 10
- Sortierreihenfolge: Durchschnittliche Überschreitungsdauer (absteigend)
Ausgabe:
| Region | Fälle über Schwellenwert | Durchschnittliche Überschreitung | % der Gesamtüberschreitungen | Maximale Überschreitung |
|---|---|---|---|---|
| APAC | 127 Fälle | 8,4 Tage | 35% | 45 Tage |
| EMEA | 89 Fälle | 6,2 Tage | 24% | 38 Tage |
| Americas East | 78 Fälle | 4,1 Tage | 21% | 29 Tage |
| Americas West | 71 Fälle | 3,8 Tage | 20% | 22 Tage |
Erkenntnisse: Die Region APAC weist sowohl das höchste Volumen verspäteter Rechnungen als auch die längsten durchschnittlichen Verzögerungen (8,4 Tage über dem 10-Tage-Schwellenwert) auf. Dies entspricht 35 % aller verspäteten Rechnungen im gesamten Unternehmen. Die maximale Überschreitung von 45 Tagen weist auf ernste Ausreißer hin, die sofortige Aufmerksamkeit erfordern. Diese Analyse zeigt, dass APAC möglicherweise zusätzliche Ressourcen, Prozessverbesserungen oder Untersuchungen systemischer Probleme benötigt.
Beispiel 3: Analyse des Produkttyps für Herstellungsdurchlaufzeiten
Szenario: Ihre Fertigungsstätte produziert mehrere Produkttypen mit einer Standard-Durchlaufzeit von 14 Tagen. Sie wollen ermitteln, welche Produkttypen diesen Wert konstant überschreiten und um wie viel.
Einstellungen:
- Dauer-Schwellenwert: 14 Tage
- Gruppierungsattribut: Produkttyp
- Anzuzeigende Statistiken: Anzahl, Durchschnittliche Überschreitungsdauer, Gesamte Überschreitungsdauer
- Maximale Anzahl an anzuzeigenden Kategorien: 15
- Sortierreihenfolge: Gesamte Überschreitungsdauer (absteigend)
Ausgabe:
| Produkttyp | Fälle über Schwellenwert | Durchschnittliche Überschreitung | Gesamte Überschreitung |
|---|---|---|---|
| Custom Assembly A | 23 Fälle | 12,3 Tage | 282,9 Tage |
| Standard Widget B | 64 Fälle | 3,1 Tage | 198,4 Tage |
| Premium Unit C | 18 Fälle | 9,7 Tage | 174,6 Tage |
Erkenntnisse: Während Standard Widget B die meisten Fälle über dem Schwellenwert hat (64), weist Custom Assembly A die schwersten individuellen Verzögerungen mit durchschnittlich 12,3 Tagen über Ziel auf. Die Gesamtüberschreitungsdauer zeigt, dass Custom Assembly A die größte kumulative Produktionsverzögerung verursacht (282,9 Tage). Das deutet darauf hin, dass kundenspezifische Produkte möglicherweise überarbeitete Zeitvorgaben, zusätzliche Ressourcen oder eine Prozessumgestaltung benötigen, um Kundenanforderungen zu erfüllen.
Beispiel 4: Arbeitsbelastungs- und Leistungsanalyse von Ressourcen
Szenario: Ihr Kundenservice-Team bearbeitet Supportfälle mit einem 2-Tage-Lösungsziel. Sie möchten ermitteln, welche Teammitglieder die meisten Fälle über diesem Schwellenwert haben und ob sie Arbeitsbelastungsprobleme oder Leistungsherausforderungen haben.
Einstellungen:
- Dauer-Schwellenwert: 2 Tage
- Gruppierungsattribut: Zugewiesene Ressource
- Anzuzeigende Statistiken: Anzahl, Durchschnittliche Überschreitungsdauer, Maximale Überschreitungsdauer
- Maximale Anzahl an anzuzeigenden Kategorien: 25
- Sortierreihenfolge: Anzahl (absteigend)
Ausgabe:
| Ressource | Fälle über Schwellenwert | Durchschnittliche Überschreitung | Maximale Überschreitung |
|---|---|---|---|
| Sarah Chen | 34 Fälle | 1,8 Tage | 12 Tage |
| Mike Patel | 31 Fälle | 2,4 Tage | 18 Tage |
| Lisa Wong | 28 Fälle | 1,2 Tage | 6 Tage |
| John Smith | 12 Fälle | 8,7 Tage | 45 Tage |
Erkenntnisse: Sarah Chen hat die meisten verspäteten Fälle, aber relativ moderate durchschnittliche Verzögerungen (1,8 Tage), was auf mögliche Arbeitsbelastungsprobleme hindeutet. John Smith hat deutlich weniger verspätete Fälle (12), aber viel höhere durchschnittliche Verzögerungen (8,7 Tage) mit extremem Ausreißer von 45 Tagen – dieses Muster deutet auf individuelle Leistungsprobleme oder die Zuweisung besonders komplexer Fälle hin. Lisa Wong zeigt die beste Leistung unter den Personen mit hoher Fallzahl mit nur 1,2 Tagen durchschnittlicher Überschreitung und könnte als Vorbild für bewährte Verfahren gelten.
Ausgabe
Der Rechner liefert Ergebnisse in tabellarischer Form mit:
Kategorie-Spalte: Die Werte des ausgewählten Gruppierungsattributs (z. B. Kundennamen, Regionen, Produkttypen).
Statistische Spalten: Eine oder mehrere Spalten basierend auf Ihren gewählten Statistiken, die Metriken wie Anzahl verspäteter Fälle, durchschnittliche Überschreitungsdauer, gesamte Überschreitungsdauer und Prozentsätze anzeigen.
Visualisierungsoptionen: Ergebnisse können angezeigt werden als:
- Rasteransicht (Standard) – Detaillierte tabellarische Daten mit Sortiermöglichkeiten
- Balkendiagramme – Visueller Vergleich der Kategorien nach ausgewählter Metrik
- Kreisdiagramme – Proportionale Ansicht, die den Beitrag jeder Kategorie zu den Gesamtausfällen zeigt
Interaktive Funktionen:
- Klicken Sie auf eine Kategorie, um zu den spezifischen Fällen zu navigieren, die den Schwellenwert überschritten haben
- Sortieren Sie nach jeder Spalte, um die Analyse neu anzuordnen
- Daten exportieren für weitere Analysen oder Berichte
Diese Dokumentation ist Teil der mindzie Studio Prozess-Mining-Plattform.