Prozessleistungsmatrix

Überblick

Der Rechner für die Prozessleistungsmatrix erstellt eine umfassende Übersicht über den Zustand Ihres Prozesses, indem er Fälle basierend auf zwei kritischen Dimensionen darstellt: Übereinstimmung mit Prozessstandards und Leistungskategorie. Diese Matrix-Visualisierung hilft Ihnen dabei, die Segmente Ihres Prozesses zu identifizieren, die Aufmerksamkeit benötigen, indem sie die Verteilung der Fälle über acht verschiedene Kategorien (Übereinstimmungsstatus x Leistungsniveau) zeigt.

Der Rechner gruppiert Fälle in eine 2x4-Matrix, wobei die Zeilen darstellen, ob Fälle Übereinstimmungsprobleme aufweisen (ja/nein) und die Spalten die Leistungskategorien darstellen (Extreme, Langsam, Normal, Schnell). Jede Zelle zeigt den prozentualen Anteil und die Anzahl der Fälle, sodass Sie schnell problematische Bereiche erkennen können, wie z. B. langsame Fälle mit Übereinstimmungsverstößen oder extrem schnelle Fälle, die möglicherweise Abkürzungen nehmen.

Häufige Anwendungsfälle

Identifizieren von Prozesssegmenten, die sofortige Aufmerksamkeit erfordern (langsame Leistung + Übereinstimmungsprobleme)
Erkennen potenzieller Qualitätsabkürzungen, bei denen Fälle schnell sind, aber Übereinstimmungsverstöße aufweisen
Ausbalancieren von Prozessverbesserungsmaßnahmen zwischen Geschwindigkeitsoptimierung und Compliance-Steigerung
Segmentierung von Fällen für gezielte Ursachenanalysen basierend auf kombinierten Leistungs- und Übereinstimmungsprofilen
Überwachen des allgemeinen Zustands der Prozessa usführung in Bezug auf Effizienz und Qualität
Priorisieren von Verbesserungsinitiativen durch Fokussierung auf Bereiche mit hoher Wirkung (große Anteile in Problemquadranten)

Einstellungen

Attribut für Übereinstimmungsproblem: Wählen Sie das boolesche Fallattribut aus, das angibt, ob ein Fall Übereinstimmungsprobleme hat. Dieses wird typischerweise durch den Enrichment-Operator Conformance Rules erstellt. Standardmäßig ist es die Standard-Übereinstimmungsspalte, die erstellt wird, wenn Sie Prozessregeln definieren. Fälle, die mit „true“ markiert sind, weisen Verstöße auf, während „false“ Konformität anzeigt.

Attributname für Leistung: Wählen Sie das string-basierte Fallattribut aus, das Fälle nach Leistung kategorisiert. Dieses Attribut muss nur gültige Leistungswerte enthalten: „Fast“, „Normal“, „Slow“ oder „Extreme“. Dies wird in der Regel durch den Enrichment-Operator Duration Categorization erstellt, der Kategorien basierend auf von Ihnen definierten Dauerschwellen zuweist.

Beispiele

Beispiel 1: Analyse der Prozessgesundheit der Auftragsabwicklung

Szenario: Ihr Auftragserfüllungsprozess hat definierte Dauerschwellen (Fast: unter 2 Tagen, Normal: 2-5 Tage, Slow: 5-10 Tage, Extreme: über 10 Tage) und Übereinstimmungsregeln (erforderliche Aktivitäten, korrekte Reihenfolge). Sie möchten den Gesamtzustand des Prozesses verstehen und ermitteln, welche Segmente verbessert werden müssen.

Einstellungen:

Attribut für Übereinstimmungsproblem: ConformanceIssue
Attributname für Leistung: CasePerformance

Ausgabe:

Die Matrix zeigt acht Zellen mit der Verteilung Ihrer 10.000 Fälle:

Keine Übereinstimmungsprobleme:

Extreme (über 10 Tage): 2 % (200 Fälle)
Langsam (5-10 Tage): 8 % (800 Fälle)
Normal (2-5 Tage): 45 % (4.500 Fälle)
Schnell (unter 2 Tage): 25 % (2.500 Fälle)

Übereinstimmungsprobleme vorhanden:

Extreme (über 10 Tage): 5 % (500 Fälle)
Langsam (5-10 Tage): 10 % (1.000 Fälle)
Normal (2-5 Tage): 4 % (400 Fälle)
Schnell (unter 2 Tage): 1 % (100 Fälle)

Einsichten: Diese Ausgabe zeigt mehrere wichtige Erkenntnisse. Zunächst haben 80 % Ihrer Fälle (8.000) keine Übereinstimmungsprobleme, was positiv ist. Allerdings sollten die 5 % der Fälle in der Kategorie „Extreme + Übereinstimmungsprobleme“ (500 Fälle) Ihre oberste Priorität sein – diese sind sowohl langsam als auch nicht konform. Die 10 % in „Langsam + Übereinstimmungsprobleme“ (1.000 Fälle) sind ebenfalls besorgniserregend. Interessanterweise sind 1 % der Fälle schnell, weisen aber Übereinstimmungsprobleme auf – diese könnten Abkürzungen darstellen, bei denen Schritte übersprungen werden, um Geschwindigkeit zu erreichen. Die Matrix hilft Ihnen, Prioritäten zu setzen: Konzentrieren Sie sich zuerst auf die 15 % der Fälle, die sowohl langsam als auch nicht konform sind (insgesamt 1.500 Fälle), und untersuchen Sie dann, warum schnelle Fälle Übereinstimmungsverstöße haben.

Beispiel 2: Leistungssegmentierung der Rechnungsverarbeitung

Szenario: Sie haben Rechnungsverarbeitungsvorfälle nach Dauer kategorisiert und Übereinstimmungsregeln angewendet, die erforderliche Genehmigungen, korrektes Dokumentenmatching und richtige Reihenfolge prüfen. Sie möchten Fälle für gezielte Verbesserungsinitiativen segmentieren.

Einstellungen:

Attribut für Übereinstimmungsproblem: ConformanceIssue
Attributname für Leistung: InvoiceDurationCategory

Ausgabe:

Die Matrix zeigt Ihre 5.000 Rechnungsfälle verteilt nach Leistung und Übereinstimmung:

Keine Übereinstimmungsprobleme:

Extreme: 3 % (150 Fälle) – Sehr langsam, aber konform
Langsam: 12 % (600 Fälle) – Langsamer als Ziel, aber konform
Normal: 50 % (2.500 Fälle) – Zielperformance, konform
Schnell: 20 % (1.000 Fälle) – Besser als Ziel, konform

Übereinstimmungsprobleme vorhanden:

Extreme: 8 % (400 Fälle) – Sehr langsam und nicht konform
Langsam: 5 % (250 Fälle) – Langsamer als Ziel, nicht konform
Normal: 1,5 % (75 Fälle) – Normales Tempo, aber nicht konform
Schnell: 0,5 % (25 Fälle) – Schnell, aber nicht konform

Einsichten: Diese Matrix zeigt, dass 85 % Ihrer Rechnungen (4.250 Fälle) ohne Übereinstimmungsprobleme verarbeitet werden, was gut ist. Die 8 % in der Kategorie „Extreme + Übereinstimmungsprobleme“ (400 Fälle) stellen jedoch Ihr größtes Problem dar – diese Rechnungen benötigen zu lange UND weisen Prozessverstöße auf. Sie können auf diese Zelle klicken, um Details zu untersuchen und häufige Muster zu identifizieren. Die 5 % in „Langsam + Übereinstimmungsprobleme“ (250 Fälle) sind ebenfalls verbesserungsbedürftig. Der kleine Anteil (0,5 %) schneller Rechnungen mit Übereinstimmungsproblemen deutet darauf hin, dass einige Bearbeiter Genehmigungsschritte überspringen könnten. Die 3 % sehr langsame, aber konforme Fälle (150) könnten komplexe Rechnungen darstellen, die spezielle Behandlung erfordern – diese folgen zwar den Regeln, benötigen aber viel Zeit, was auf ein Prozessdesignproblem und nicht auf ein Compliance-Problem hindeutet.

Beispiel 3: Priorisierung von Ressourcen für Prozessverbesserung

Szenario: Ihr Prozessverbesserungsteam hat begrenzte Ressourcen und muss priorisieren, welche Prozesssegmente zuerst behandelt werden. Sie nutzen die Prozessleistungsmatrix, um datenbasierte Entscheidungen zu treffen, wo Sie Verbesserungsmaßnahmen fokussieren.

Einstellungen:

Attribut für Übereinstimmungsproblem: ConformanceIssue
Attributname für Leistung: CasePerformanceCategory

Ausgabe:

Matrix mit 8.000 Fällen:

Keine Übereinstimmungsprobleme:

Extreme: 1 % (80 Fälle)
Langsam: 15 % (1.200 Fälle)
Normal: 55 % (4.400 Fälle)
Schnell: 18 % (1.440 Fälle)

Übereinstimmungsprobleme vorhanden:

Extreme: 3 % (240 Fälle)
Langsam: 6 % (480 Fälle)
Normal: 1,5 % (120 Fälle)
Schnell: 0,5 % (40 Fälle)

Einsichten: Diese Matrix hilft Ihnen, Verbesserungsmaßnahmen strategisch zu priorisieren. Das Segment „Extreme + Übereinstimmungsprobleme“ (3 %, 240 Fälle) hat höchste Priorität – diese Fälle weisen sowohl Qualitäts- als auch Geschwindigkeitsprobleme auf. Als nächstes sollten Sie das Segment „Langsam + Übereinstimmungsprobleme“ (6 %, 480 Fälle) angehen. Zusammen repräsentieren diese beiden Segmente 9 % der Fälle (insgesamt 720), die sowohl Leistungs- als auch Compliance-Verbesserungen benötigen. Nach der Behandlung dieser kritischen Segmente können Sie sich den 15 % der langsamen, aber konformen Fälle (1.200) widmen – diese könnten von Prozessoptimierung profitieren und dabei die Qualität beibehalten. Die 1 % der extrem langsamen, konformen Fälle (80) könnten Randfälle sein, die andere Handhabung benötigen. Der geringe Anteil schneller Fälle mit Übereinstimmungsproblemen (0,5 %, 40 Fälle) deutet auf Einzelfälle von Abkürzungen hin, die durch Schulungen adressiert werden können. Durch die Nutzung dieser Matrix können Sie Ressourcen effizient zuweisen: Ihre erfahrenen Analysten auf die 9 % mit beiden Problemen, Prozessverbesserungsspezialisten auf die 15 %, die langsam aber konform sind, und Qualitätsprüfer, die die schnellen Fälle mit Verstößen untersuchen.

Ausgabe

Der Rechner zeigt eine Matrix mit zwei Zeilen und vier Spalten an. Jede Zelle zeigt den Prozentsatz der Gesamtfälle und die Anzahl der Fälle an, die in diese Kombination aus Übereinstimmungsstatus und Leistungskategorie fallen. Die Prozentsätze aller acht Zellen summieren sich auf 100 %.

Sie können auf jede Zelle klicken, um die spezifischen Fälle in diesem Segment anzuzeigen und so eine detaillierte Untersuchung bestimmter Problemfelder zu ermöglichen. Diese Drilldown-Funktion erlaubt Ihnen weitere Analysen, z. B. Ursachenanalysen bei langsamen Fällen mit Übereinstimmungsproblemen durchzuführen oder Prozesslandkarten verschiedener Segmente zu betrachten.

Die Matrixvisualisierung verwendet typischerweise eine Farbgebung, die Zellen mit höheren Prozentsätzen hervorhebt, sodass Sie leicht erkennen können, wo die meisten Ihrer Fälle konzentriert sind und welche Segmente die größten Verbesserungsmöglichkeiten bieten.

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