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Übersicht

Die Add-Anreicherung führt Additionsoperationen auf numerischen Attributwerten durch und speichert das Ergebnis in einem neuen Attribut. Dieser grundlegende arithmetische Operator ermöglicht es, mehrere Fallattribute zusammen zu summieren, und bietet damit wesentliche Funktionen zur Aggregation von Kennzahlen, Berechnung von Gesamtsummen und Ableitung neuer Erkenntnisse aus Ihren Prozessdaten. Im Gegensatz zu einfachen Aggregationen, die auf Ereignisebene arbeiten, operiert die Add-Anreicherung auf attributen auf Fallebene, was sie ideal macht, um verschiedene numerische Messwerte zu kombinieren, die jede Prozessinstanz charakterisieren.

Die Add-Anreicherung ist besonders wertvoll in Process-Mining-Szenarien, in denen Sie Gesamtwirkungen, kombinierte Effekte oder aggregierte Maße verstehen müssen. Zum Beispiel können Sie verschiedene Kostenkomponenten addieren, um Gesamtkosten des Prozesses zu berechnen, verschiedene Zeitdauern summieren, um kumulative Verzögerungen zu verstehen, oder mehrere Qualitätskennzahlen kombinieren, um eine Gesamtqualitätsmetrik abzuleiten. Die Anreicherung verarbeitet automatisch verschiedene numerische Datentypen und sorgt für eine korrekte Typkonvertierung im Ausgang.

Häufige Anwendungen

Gesamtkosten berechnen durch Addition verschiedener Kostenkomponenten (Materialkosten + Personalkosten + Gemeinkosten)
Mehrere Dauerattribute summieren, um die gesamte Bearbeitungszeit zu ermitteln
Verschiedene Verzögerungstypen kombinieren, um die gesamte Wartezeit zu verstehen
Mengenänderungen über verschiedene Produktkategorien hinweg addieren, um die Gesamtauswirkung auf den Lagerbestand zu erfassen
Mehrere Bewertungsattribute summieren, um zusammengesetzte Leistungskennzahlen zu berechnen
Gesamten Ressourcenverbrauch berechnen, indem verschiedene Ressourcennutzungskennzahlen addiert werden
Finanzielle Auswirkungen aggregieren, indem Umsatz- und Kostenattribute kombiniert werden

Einstellungen

Filter (Optional): Wenden Sie Filter an, um zu beschränken, welche Fälle das neu berechnete Attribut erhalten. Wenn Filter angewendet werden, erhalten nur Fälle, die den Filterkriterien entsprechen, die berechnete Summe. Dies ist nützlich, wenn Berechnungen nur auf spezifische Teilmengen Ihrer Daten angewendet werden sollen, beispielsweise auf Aufträge mit hohem Wert oder Fälle aus bestimmten Regionen.

Neuer Attributname: Geben Sie den Namen für das neue Attribut an, das das Summenergebnis speichern soll. Wählen Sie einen beschreibenden Namen, der klar angibt, welche Werte addiert werden. Zum Beispiel „Total_Cost“ für die Addition von Kostenkomponenten oder „Combined_Duration“ bei der Summierung von Zeitattributen. Der Name muss eindeutig sein und darf nicht mit bestehenden Attributen kollidieren.

Attributnamen: Wählen Sie mindestens zwei numerische Attribute aus, die Sie addieren möchten. Die Anreicherung summiert alle ausgewählten Attribute für jeden Fall. Es sind nur numerische Attribute (Ganzzahlen oder Gleitkommazahlen) verfügbar. Die Attribute müssen bereits in Ihrem Datensatz vorhanden sein – Sie können sowohl Attribute aus den ursprünglichen Daten als auch solche, die durch andere Anreicherungen erzeugt wurden, verwenden. Alle ausgewählten Attribute werden addiert, um die Endsumme zu erzeugen.

Beispiele

Beispiel 1: Gesamtkosten der Auftragsbearbeitung

Szenario: In einem Beschaffungsprozess soll für jede Bestellung die Gesamtkosten berechnet werden, indem Materialkosten, Versandkosten und Bearbeitungsgebühren zusammengefügt werden, um die vollständige finanzielle Auswirkung zu erfassen.

Einstellungen:

Filter: Keine (Berechnung für alle Aufträge)
Neuer Attributname: Total_Order_Cost
Attributnamen: Material_Cost, Shipping_Cost, Handling_Fee

Ausgabe: Erstellt ein neues Fallattribut „Total_Order_Cost“, das die Summe aller drei Kostenkomponenten enthält. Für einen Fall mit:

Material_Cost: 1500.00
Shipping_Cost: 75.50
Handling_Fee: 25.00

ergibt sich ein Total_Order_Cost von 1600.50

Erkenntnisse: Diese kombinierte Kostenkennzahl ermöglicht die Analyse der gesamten Beschaffungskosten, die Identifikation von Aufträgen mit hohen Kosten und den Vergleich von Kostenstrukturen über verschiedene Lieferanten oder Regionen.

Beispiel 2: Kumulative Bearbeitungszeit

Szenario: In einem Fertigungsprozess möchten Sie die gesamte Zeit ermitteln, die in unterschiedlichen Bearbeitungsstufen verbracht wird, um Engpässe zu identifizieren und die Produktionslinie zu optimieren.

Einstellungen:

Filter: Product_Type = "Complex Assembly"
Neuer Attributname: Total_Processing_Hours
Attributnamen: Cutting_Time, Assembly_Time, Quality_Check_Time, Packaging_Time

Ausgabe: Nur für komplexe Montageprodukte wird „Total_Processing_Hours“ gebildet durch Addition von:

Cutting_Time: 2,5 Stunden
Assembly_Time: 8,0 Stunden
Quality_Check_Time: 1,5 Stunden
Packaging_Time: 0,5 Stunden

Ergebnis: Total_Processing_Hours = 12,5 Stunden

Erkenntnisse: Das Verständnis der gesamten Bearbeitungszeit hilft, Produkte mit hohem Produktionsressourcenverbrauch zu erkennen und Optimierungspotenziale im Prozess aufzuzeigen.

Beispiel 3: Gesamtbewertung der Patientenversorgung

Szenario: Im Gesundheitswesen müssen mehrere Qualitätsindikatoren kombiniert werden, um eine Gesamtbewertung der Patientenversorgung für jeden Behandlungsfall zu erstellen.

Einstellungen:

Filter: Treatment_Complete = "Yes"
Neuer Attributname: Overall_Quality_Score
Attributnamen: Clinical_Outcome_Score, Patient_Satisfaction_Score, Safety_Protocol_Score, Documentation_Score

Ausgabe: Für abgeschlossene Behandlungen wird „Overall_Quality_Score“ erstellt:

Clinical_Outcome_Score: 85
Patient_Satisfaction_Score: 92
Safety_Protocol_Score: 88
Documentation_Score: 90

Ergebnis: Overall_Quality_Score = 355 (von 400 möglichen Punkten)

Erkenntnisse: Der zusammengesetzte Wert ermöglicht es Krankenhausverwaltern, die Gesamtqualität der Versorgung zu bewerten, die Leistung zwischen Abteilungen zu vergleichen und Fälle mit Qualitätsproblemen zu identifizieren.

Beispiel 4: Bewertung der Bestandsveränderungen

Szenario: In einem Lagerverwaltungssystem sollen die täglichen Bestandsschwankungen über mehrere Produktkategorien verfolgt werden, um die Lagerbewegungen zu verstehen.

Einstellungen:

Filter: Transaction_Date = Today()
Neuer Attributname: Total_Inventory_Change
Attributnamen: Electronics_Change, Clothing_Change, Food_Change, Hardware_Change

Ausgabe: Für die heutigen Transaktionen wird die gesamte Lagerbewegung berechnet:

Electronics_Change: +45 Einheiten
Clothing_Change: -23 Einheiten
Food_Change: +67 Einheiten
Hardware_Change: -12 Einheiten

Ergebnis: Total_Inventory_Change = +77 Einheiten (Nettozunahme)

Erkenntnisse: Diese aggregierte Sicht hilft Lagerverwaltern, gesamtwirtschaftliche Lagerströme zu verstehen und fundierte Nachschubentscheidungen zu treffen.

Beispiel 5: Abschlussanpassungen im Finanzzeitraum

Szenario: Bei Abschlussprozessen in der Finanzbuchhaltung müssen verschiedene Anpassungsbeträge summiert werden, um die Gesamtauswirkung auf Kontenstände zu ermitteln.

Einstellungen:

Filter: Period = "Q4-2024" UND Account_Type = "Revenue"
Neuer Attributname: Total_Revenue_Adjustments
Attributnamen: Accrual_Adjustment, Deferral_Adjustment, Correction_Adjustment, Reclass_Adjustment

Ausgabe: Für Umsatzerlöse im vierten Quartal werden alle Anpassungen summiert:

Accrual_Adjustment: 125.000
Deferral_Adjustment: -45.000
Correction_Adjustment: 8.500
Reclass_Adjustment: -12.000

Ergebnis: Total_Revenue_Adjustments = 76.500

Erkenntnisse: Finanzteams können so schnell die Nettoauswirkung aller Anpassungen auf die Umsatzrealisierung bewerten und eine genaue Finanzberichterstattung sicherstellen.

Ausgabe

Die Add-Anreicherung erstellt ein neues numerisches Fallattribut mit dem im Feld „Neuer Attributname“ angegebenen Namen. Der Datentyp des Ausgabewerts wird automatisch anhand der Eingabewerte bestimmt – enthält einer der Eingabewerte Gleitkommazahlen, wird das Ergebnis eine Gleitkommazahl sein; andernfalls eine Ganzzahl.

Berechnungsformel: Ergebnis = Attribute1 + Attribute2 + ... + AttributeN

Umgang mit Nullwerten: Wenn eines der ausgewählten Attribute bei einem bestimmten Fall einen Nullwert enthält, wird dieser als Null in der Addition behandelt. So kann die Berechnung auch dann erfolgen, wenn einige Attribute keinen Wert besitzen. Beispielsweise werden bei der Addition von drei Attributen, wenn eines null ist, nur die beiden Nicht-Null-Werte summiert.

Datentypbedenken: Die Anreicherung verarbeitet gemischte numerische Typen automatisch. Beim Addieren von Ganzzahlen und Gleitkommazahlen wird das Ergebnis als Gleitkommazahl gespeichert, um die Genauigkeit zu bewahren. Große Summenwerte werden unterstützt, achten Sie jedoch darauf, dass Ihre Visualisierungs- und Analysetools mit dieser Größenordnung umgehen können.

Integration mit anderen Funktionen: Das neue berechnete Attribut kann sofort in Filtern, weiteren Kalkulatoren und zusätzlichen Anreicherungen verwendet werden. Es erscheint in den Attributlisten in mindzieStudio und kann mit Ihrem angereicherten Datensatz exportiert werden. Das Attribut steht außerdem für Dashboards, Prozesslandkarten und benutzerdefinierte Analysen zur Verfügung.

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