BPMN-Konformität

Warum BPMN-Konformität verwenden?

BPMN-Konformität ermöglicht es Ihnen, eine klare Zahl auf die Frage "Folgen wir tatsächlich unserem entworfenen Prozess?" zu setzen. Indem das tatsächliche Ereignisprotokoll mit einem BPMN 2.0-Modell verglichen wird, erzeugt mindzieStudio für jeden Fall eine Fitness-Bewertung – sowie aggregierte Konformitätsmetriken für den gesamten Datensatz. Dies ist eine der wertvollsten Funktionen für Compliance-, Prüfungs- und kontinuierliche Verbesserungs-Teams.

Konfigurieren Sie BPMN-Konformität, um zu erhalten:

  • Quantifizierte Compliance – eine Fitness-Bewertung von 0,0 bis 1,0 für jeden Fall
  • Audit-sichere Nachweise – dokumentierte Messung der Prozesseinhaltung für Aufsichtsbehörden und Prüfer
  • Berichterstattung über konforme vs. nicht-konforme Fälle – sehen Sie genau, welche Fälle dem Modell folgen und welche nicht
  • Spezifische Abweichungsmuster – identifizieren Sie die häufigsten Abweichungen von der Planung
  • Modellvalidierung – überprüfen Sie schnell, ob Ihr entworfener Prozess mit der tatsächlichen Praxis übereinstimmt
  • Kontinuierliche Überwachung – verfolgen Sie die Konformität im Zeitverlauf, während sich der Prozess ändert
  • Verbesserungsfokus – konzentrieren Sie sich auf die Abweichungsmuster, die die meisten Fälle betreffen

Im Gegensatz zu einfachen Prüfungen der erwarteten Reihenfolge behandelt BPMN-Konformität korrekt parallele Gateways, exklusive Entscheidungen und andere komplexe BPMN-Konstrukte – sodass sie für anspruchsvolle Prozesse funktioniert, die einfache Reihenfolgenprüfungen nicht abdecken können.

BPMN-Konformität

Was dieser Tab bewirkt

Nachdem ein BPMN-Modell hochgeladen wurde, spielt mindzieStudio jeden Fall gegen das Modell ab und klassifiziert jeden davon. Sie können dann sehen:

  • Fälle, die dem erwarteten Prozessablauf folgen – perfekte Konformität
  • Fälle mit Abweichungen oder fehlenden Schritten – teilweise Konformität
  • Fälle mit Aktivitäten in falscher Reihenfolge – Nicht-Konformität

Das Replay verwendet Petri-Netz-Token-Replay, eine standardisierte Process-Mining-Technik, die parallele Gateways, exklusive Entscheidungen und andere BPMN-Konstrukte korrekt behandelt. Das Ergebnis ist eine Fitness-Bewertung pro Fall – sowie aggregierte Konformitätsmetriken für den gesamten Datensatz.

Hochladen einer BPMN-Datei

Das Hauptfeld ist eine Drop-Zone:

BPMN-Datei hochladen – Laden Sie ein BPMN 2.0-Modell hoch, um die Konformität mit Ihren Prozessdaten zu prüfen.

Unterstützte Formate: .bpmn, .xml

Sie können entweder:

  • Eine BPMN-Datei per Drag & Drop in das Feld ziehen
  • Das Feld anklicken, um einen Dateiauswahldialog zu öffnen

Das Modell muss eine gültige BPMN 2.0-Datei sein. Die meisten BPMN-Editoren (Camunda Modeler, Signavio, Visio mit BPMN, bpmn.io usw.) exportieren dieses Format direkt.

Wie das Replay funktioniert

Für jeden Fall in Ihrem Ereignisprotokoll führt mindzieStudio folgende Schritte aus:

  1. Wandelt das BPMN-Modell in ein Petri-Netz um
  2. Geht Fall für Fall Ereignis für Ereignis durch
  3. Spielt jedes Ereignis als „Token“ durch das Netz
  4. Zählt, wie viele Tokens produziert, verbraucht, fehlen oder verbleiben
  5. Berechnet eine Fitness-Bewertung zwischen 0 und 1 (1 = perfekte Konformität)

Die Fitness-Bewertung wird als Fallattribut exponiert, sodass Sie damit filtern, gruppieren und Diagramme ähnlich wie bei anderen Attributen erstellen können.

Aktivitätszuordnung

Die Aktivitätsnamen in Ihrem BPMN-Modell müssen genau mit den Aktivitätsnamen in Ihrem Ereignisprotokoll übereinstimmen. mindzieStudio matched nach exaktem Namen. Wenn Ihr Modell andere Namen als Ihre Daten verwendet:

  • Nutzen Sie Activity Cleanup, um Aktivitäten im Ereignisprotokoll umzubenennen, damit sie zum Modell passen, oder
  • Bearbeiten Sie das BPMN-Modell, damit dessen Bezeichnungen dem Ereignisprotokoll entsprechen

Deaktivieren der Funktion

Wenn Sie kein BPMN-Modell haben oder keine Konformitätsprüfung brauchen, können Sie diesen Tab einfach überspringen. Die Konfiguration ist vollständig optional.

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Tipps

  • Verwenden Sie ein BPMN 2.0-Modell – ältere Formate werden möglicherweise nicht sauber importiert
  • Aktivitätsnamen genau anpassen – das Replay basiert auf Namen
  • Beginnen Sie mit einem groben Modell – detaillierte Teilprozesse können später ergänzt werden
  • Iterieren Sie – korrigieren Sie das Modell oder die Bereinigungsregeln, bis die Fitness-Werte plausibel sind
  • Speichern Sie das Modell in der Versionskontrolle – um Änderungen neben den Daten nachvollziehen zu können

Diese Dokumentation ist Teil der mindzieStudio Process Mining-Plattform.