Aktivität aus Fallattribut hinzufügen

Übersicht

Die Anreicherung "Aktivität aus Fallattribut hinzufügen" erstellt neue Aktivitäten in Ihrem Ereignisprotokoll basierend auf Zeitstempelwerten, die in Fallattributen gespeichert sind. Diese leistungsstarke Transformationsanreicherung ermöglicht es Ihnen, Meilensteindaten, Fristzeitstempel oder andere datumsbasierte Fallattribute in sichtbare Aktivitäten umzuwandeln, die in Ihren Prozesskarten, Varianten und Zeitachsenvisualisierungen erscheinen.

Diese Anreicherung ist essenziell, wenn Sie wichtige Prozessmeilensteine als Fallattribute erfassen (wie „Voraussichtliches Lieferdatum“, „Vertragsbeginn“ oder „Garantieablauf“), die Sie zusammen mit Ihren tatsächlichen Prozessaktivitäten analysieren möchten. Durch die Umwandlung dieser Zeitstempel in Aktivitäten können Sie Abweichungen zwischen geplanten und tatsächlichen Zeitplänen messen, Verzögerungen gegenüber Fristen erkennen und tiefere Einblicke in das zeitbasierte Prozessverhalten gewinnen.

Die Anreicherung platziert die neue Aktivität intelligent genau zum im Fallattribut angegebenen Zeitstempel und fügt sie automatisch in die chronologische Reihenfolge der bestehenden Aktivitäten ein. So lassen sich Zeitdauern zwischen attributbasierten Meilensteinen und tatsächlichen Aktivitäten berechnen, Fälle identifizieren, bei denen Aktivitäten vor oder nach den erwarteten Daten auftraten, und die Beziehung zwischen geplantem und tatsächlichem Prozessablauf visualisieren.

Häufige Anwendungsfälle

  • Erwartete Liefertermine in Aktivitäten umwandeln, um pünktliche Lieferperformance zu messen
  • Vertragsbeginn oder SLA-Fristen in sichtbare Meilensteine in Prozesskarten transformieren
  • Aktivitäten aus geplanten Fertigstellungsterminen erstellen, um geplante vs. tatsächliche Zeitpläne zu vergleichen
  • Terminzweige oder geplante Daten in Aktivitäten konvertieren, um die Einhaltung der Termine zu analysieren
  • Garantieablaufdaten in Prozessabläufe einspeisen, um Serviceaktivitäten nach Ablauf der Garantie zu identifizieren
  • Check-in-Zeiten oder Registrierungszeitstempel in Prozessaktivitäten für Anwesenheitserfassung umwandeln
  • Meilensteinaktivitäten aus Projektphasenfristen erstellen, um die Einhaltung des Projektzeitplans zu überwachen
  • Versprochene Kundenausliefertermine in Aktivitäten konvertieren, um die Erfüllung der Zusagen zu messen

Einstellungen

Spaltenname des Datumsattributs: Wählen Sie das Fallattribut aus, das den Zeitstempel enthält, den Sie in eine Aktivität umwandeln möchten. Dieses Attribut muss ein DateTime-Attribut sein. Die Anreicherung verwendet den Zeitstempelwert dieses Attributs als Zeitpunkt, an dem die neue Aktivität auftritt. Falls ein Fall keinen Wert für dieses Attribut hat (Nullwert), wird für diesen Fall keine Aktivität erstellt.

Name der neuen Aktivität: Geben Sie den Namen der neuen Aktivität ein, die erstellt wird. Dieser Name erscheint in Ihrer Prozesskarte, Variantenanalyse und Aktivitätslisten. Wählen Sie einen beschreibenden Namen, der klar angibt, was die Aktivität repräsentiert, z. B. „Voraussichtliches Lieferdatum“, „SLA-Frist“ oder „Vertragsbeginn“. Der Aktivitätsname sollte sich von bestehenden Aktivitäten unterscheiden, um Verwechslungen zu vermeiden.

Anzeigename der neuen Aktivität: Optional können Sie einen benutzerfreundlichen Anzeigenamen für die Aktivität angeben, falls sie in Berichten und Visualisierungen anders erscheinen soll. Wird kein Anzeigename angegeben, wird der Aktivitätsname als Anzeigename verwendet.

Erwartete Reihenfolge: Geben Sie die erwartete Positionsnummer dieser Aktivität im Prozessmodell an. Dieser numerische Wert hilft dem System zu verstehen, wo diese Aktivität logisch im Prozessablauf gehört, was für Konformitätsprüfungen und Variantenvergleiche nützlich ist. Zum Beispiel: Falls es sich um eine Frist handelt, die nach bestimmten Aktivitäten auftreten soll, ordnen Sie eine passende Nummer gemäß Ihrem Prozessmodell zu.

Beispiele

Beispiel 1: Analyse pünktlicher Lieferungen

Szenario: Ein E-Commerce-Unternehmen verfolgt zugesagte Liefertermine für Kundenbestellungen als Fallattribut. Diese zugesagten Termine sollen als Aktivitäten in der Prozesskarte visualisiert werden, um zu erkennen, wann Lieferungen vor oder nach dem zugesagten Datum erfolgen, damit die Lieferperformance gemessen und problematische Fulfillment-Muster erkannt werden können.

Einstellungen:

  • Spaltenname des Datumsattributs: "Promised_Delivery_Date"
  • Name der neuen Aktivität: "Promised Delivery Deadline"
  • Anzeigename der neuen Aktivität: "Expected Delivery"
  • Erwartete Reihenfolge: 150

Ausgabe: Für jede Bestellung wird eine neue Aktivität namens „Promised Delivery Deadline“ zum im Attribut Promised_Delivery_Date angegebenen Zeitstempel erstellt. In der Prozesskarte erscheint diese Aktivität neben den tatsächlichen Lieferaktivitäten wie „Paket versandt“ und „Lieferung abgeschlossen“.

Beispieldaten vor der Anreicherung:

  • Fall-ID: ORD-5423, Promised_Delivery_Date: 2024-03-15 17:00:00
  • Aktivitäten: Bestellung aufgegeben (10. März), Zahlung bestätigt (10. März), Paket versandt (12. März), Lieferung abgeschlossen (16. März)

Nach der Anreicherung:

  • Aktivitäten: Bestellung aufgegeben (10. März), Zahlung bestätigt (10. März), Paket versandt (12. März), Promised Delivery Deadline (15. März 17:00), Lieferung abgeschlossen (16. März)

Erkenntnisse: Das Unternehmen kann nun mit Dauerrechnern die Zeit zwischen „Promised Delivery Deadline“ und „Lieferung abgeschlossen“ messen und späte Lieferungen als Fälle identifizieren, bei denen diese Dauer positiv ist. Prozesskarten zeigen, dass 23 % der Lieferungen nach der zugesagten Frist erfolgen, vorwiegend bei Bestellungen aus dem Westküstenlager. Dies ermöglicht gezielte Maßnahmen zur Verbesserung der problematischen Fulfillmentzentren.

Beispiel 2: SLA-Überwachung im IT-Support

Szenario: Eine IT-Supportabteilung hat Service-Level-Agreements mit unterschiedlichen Reaktionszeitverpflichtungen je nach Ticketpriorität. Die SLA-Frist jedes Tickets wird berechnet und als Fallattribut gespeichert. Das Team möchte diese Fristen als Aktivitäten einspeisen, um SLA-Einhaltung zu überwachen und gefährdete Tickets vor Fristüberschreitung zu identifizieren.

Einstellungen:

  • Spaltenname des Datumsattributs: "SLA_Deadline"
  • Name der neuen Aktivität: "SLA Response Deadline"
  • Anzeigename der neuen Aktivität: "SLA Deadline"
  • Erwartete Reihenfolge: 50

Ausgabe: Für jedes Support-Ticket wird eine „SLA Response Deadline“-Aktivität zum im Attribut SLA_Deadline angegebenen Zeitstempel erstellt. Diese Fristaktivität erscheint chronologisch zwischen den tatsächlichen Support-Aktivitäten.

Beispieldaten:

  • Ticket-ID: TKT-8821, Priorität: Hoch, SLA_Deadline: 2024-06-20 14:30:00
  • Aktivitäten: Ticket erstellt (20. Juni 10:00), Automatisch zugewiesen (20. Juni 10:05), SLA Response Deadline (20. Juni 14:30), Erste Antwort (20. Juni 15:15), Ticket geschlossen (21. Juni 09:00)

Erkenntnisse: Das Team kann SLA-Verstöße leicht identifizieren, indem sie Fälle filtern, bei denen „Erste Antwort“ nach „SLA Response Deadline“ erfolgt. Die Analysen zeigen, dass 18 % der hochprioritären Tickets die SLA-Verpflichtung überschreiten, wobei die meisten Verstöße zwischen 12 und 14 Uhr auftreten, wenn das Team unterbesetzt ist. Diese Daten unterstützen die Anforderung zusätzlicher Personalressourcen während der Spitzenzeiten.

Beispiel 3: Vertragsmeilenstein-Tracking

Szenario: Eine Beratungsfirma verwaltet langfristige Kundenverträge mit mehreren Meilensteindaten, die als Fallattribute gespeichert sind (Vertragsbeginn, erstes Abgabetermin, zweites Abgabetermin, Vertragsende). Sie wollen diese Meilensteindaten als Aktivitäten visualisieren, um geplante Vertragstermine mit tatsächlich geleisteter Arbeit zu vergleichen.

Einstellungen (führen Sie diese Anreicherung 4-mal für verschiedene Meilensteine aus):

Konfiguration 1:

  • Spaltenname des Datumsattributs: "Contract_Start_Date"
  • Name der neuen Aktivität: "Contract Start Milestone"
  • Erwartete Reihenfolge: 10

Konfiguration 2:

  • Spaltenname des Datumsattributs: "Deliverable_1_Due_Date"
  • Name der neuen Aktivität: "Deliverable 1 Deadline"
  • Erwartete Reihenfolge: 50

Konfiguration 3:

  • Spaltenname des Datumsattributs: "Deliverable_2_Due_Date"
  • Name der neuen Aktivität: "Deliverable 2 Deadline"
  • Erwartete Reihenfolge: 100

Konfiguration 4:

  • Spaltenname des Datumsattributs: "Contract_End_Date"
  • Name der neuen Aktivität: "Contract End Milestone"
  • Erwartete Reihenfolge: 200

Ausgabe: Die Anreicherung erstellt vier neue Meilensteinaktivitäten für jeden Vertrag basierend auf den gespeicherten Fristdaten. Diese Aktivitäten erscheinen in der Prozesszeitachse nebeneinander mit tatsächlichen Arbeitsaktivitäten wie „Anforderungserfassung“, „Design Review“, „Lieferung 1 Abgegeben“ usw.

Beispieldaten für Vertrag C-445:

  • Vor der Anreicherung: Anforderungserfassung (5. Jan), Design Review (20. Jan), Lieferung 1 Abgegeben (10. Feb), Test abgeschlossen (25. Feb), Lieferung 2 Abgegeben (8. März)
  • Nach der Anreicherung: Contract Start Milestone (1. Jan), Anforderungserfassung (5. Jan), Design Review (20. Jan), Deliverable 1 Deadline (5. Feb), Lieferung 1 Abgegeben (10. Feb), Test abgeschlossen (25. Feb), Deliverable 2 Deadline (1. März), Lieferung 2 Abgegeben (8. März), Contract End Milestone (15. März)

Erkenntnisse: Die Firma kann nun visualisieren, wie tatsächliche Arbeit zu den vertraglichen Fristen passt. Die Analyse zeigt, dass Lieferung 1 fünf Tage zu spät abgegeben wurde, Lieferung 2 aber sieben Tage zu früh, was insgesamt zu einer termingerechten Vertragserfüllung führt. Diese Musteranalyse hilft, welche Lieferungen regelmäßig verspätet sind und bessere Schätzungen benötigen.

Beispiel 4: Termin-Einhaltung im Gesundheitswesen

Szenario: Eine Arztpraxis plant Patienten-Termine und speichert die geplante Terminzeit als Fallattribut. Sie wollen eine Aktivität für die geplante Zeit erstellen, um zu messen, wie lange Patienten vor der Behandlung warten müssen, und um Muster von Terminsverspätungen zu erkennen.

Einstellungen:

  • Spaltenname des Datumsattributs: "Scheduled_Appointment_Time"
  • Name der neuen Aktivität: "Scheduled Appointment"
  • Anzeigename der neuen Aktivität: "Appointment Time"
  • Erwartete Reihenfolge: 20

Ausgabe: Eine „Scheduled Appointment“-Aktivität wird genau zum Zeitpunkt erstellt, an dem der Patient eingeplant war. So kann der Vergleich mit der tatsächlichen Aktivität „Patient ins Untersuchungszimmer gerufen“ erfolgen.

Beispieldaten:

  • Patientenbesuch PV-9923, Scheduled_Appointment_Time: 2024-09-12 10:00:00
  • Aktivitäten: Patient eingecheckt (9:45), Scheduled Appointment (10:00), Patient ins Untersuchungszimmer gerufen (10:23), Arzt betritt Raum (10:30), Besuch abgeschlossen (10:52)

Erkenntnisse: Die Praxis kann die Zeitspanne zwischen „Scheduled Appointment“ und „Patient ins Untersuchungszimmer gerufen“ berechnen, um Terminsverspätungen zu messen. Die Analyse zeigt eine durchschnittliche Wartezeit von 18 Minuten über dem geplanten Termin, wobei Vormittagstermine (8–10 Uhr) pünktlicher sind als Nachmittags-Termine. Dies zeigt, dass die Praxis im Tagesverlauf hinter dem Zeitplan zurückbleibt und unterstützt Anpassungen am Terminplan.

Beispiel 5: Produktionsplanung in der Fertigung

Szenario: Ein Fertigungsunternehmen plant Produktionsläufe und speichert das geplante Startdatum jeder Aufgabe als Fallattribut. Dieses geplante Startdatum soll als Aktivität eingefügt werden, um geplante vs. tatsächliche Produktionszeitpläne zu vergleichen und verspätete Aufträge zu identifizieren.

Einstellungen:

  • Spaltenname des Datumsattributs: "Planned_Production_Start"
  • Name der neuen Aktivität: "Planned Start Date"
  • Anzeigename der neuen Aktivität: "Scheduled Start"
  • Erwartete Reihenfolge: 15

Ausgabe: Die Anreicherung erstellt für jeden Produktionsauftrag eine „Planned Start Date“-Aktivität, positioniert zum Zeitstempel im Attribut Planned_Production_Start.

Beispieldaten:

  • Auftrags-ID: JOB-3391, Planned_Production_Start: 2024-11-05 06:00:00
  • Aktivitäten: Material angefordert (1. Nov), Material erhalten (3. Nov), Planned Start Date (5. Nov 6:00), Produktionsaufbau (6. Nov 8:00), Produktion gestartet (6. Nov 9:30), Qualitätskontrolle (7. Nov), Produktion abgeschlossen (7. Nov)

Erkenntnisse: Durch Messung der Zeit zwischen „Planned Start Date“ und „Produktion gestartet“ identifiziert das Unternehmen, dass 34 % der Aufträge mehr als 24 Stunden verspätet starten. Ursachenanalysen zeigen, dass verspätete Materiallieferungen 60 % der Verzögerungen ausmachen, während Ausrüstungsverfügbarkeitsprobleme 25 % ausmachen. Diese Daten treiben Verbesserungen in der Materialplanung und Wartungsplanung an.

Ausgabe

Die Anreicherung "Aktivität aus Fallattribut hinzufügen" erstellt neue Ereigniszeilen in Ihrem Ereignisprotokoll:

Neue Aktivitätseinträge: Für jeden Fall, der einen nicht-null Wert im angegebenen Datumsattribut besitzt, wird eine neue Ereigniszeile erstellt mit:

  • Aktivitätsname: Der Name, den Sie in der Einstellung „Name der neuen Aktivität“ angegeben haben
  • Zeitstempel: Der DateTime-Wert aus dem ausgewählten Fallattribut
  • Fallzuordnung: Verknüpft mit demselben Fall wie das Quellattribut
  • Erwartete Reihenfolge: Der von Ihnen angegebene Wert für Konformitäts- und Variantenanalyse

Datentyp: Die neuen Aktivitäten sind Standard-Ereignisprotokollaktivitäten, die in allen aktivitätsbasierten Analysen erscheinen, darunter:

  • Prozesskarten und Varianten (Anzeige der neuen Aktivität in chronologischer Reihenfolge)
  • Aktivitätsfrequenztabellen und Statistiken
  • Zeitachsenvisualisierungen
  • Dauerberechnungen (als Start- oder Endpunkte für Daueranreicherungen)
  • Konformitätsprüfung (unter Verwendung des erwarteten Reihenwerts)

Behandlung von Nullwerten: Fälle, bei denen das angegebene Datumsattribut null oder leer ist, erhalten keine neue Aktivität. Das bedeutet, die Anzahl der neuen Aktivitätsvorkommen kann kleiner sein als die Gesamtzahl der Fälle, wenn einige Fälle keinen Wert für das Quellattribut besitzen.

Chronologische Integration: Die neuen Aktivitäten werden automatisch in der korrekten chronologischen Reihenfolge basierend auf ihrem Zeitstempel positioniert, erscheinen vor Aktivitäten, die später stattfinden, und nach Aktivitäten, die früher stattfinden. Dies gewährleistet genaue Dauerberechnungen und Visualisierung des Prozessflusses.

Mehrfache Anreicherungen: Sie können diese Anreicherung mehrfach mit unterschiedlichen Quellattributen ausführen, um mehrere Meilensteinaktivitäten aus verschiedenen Datumsattributen in Ihrem Datensatz zu erstellen, wie im Beispiel "Vertragsmeilenstein-Tracking" oben gezeigt.

Integration mit anderen Anreicherungen: Nach Erstellung können die neuen Aktivitäten verwendet werden in:

  • Daueranreicherungen zur Berechnung der Zeit zwischen Meilensteinen und tatsächlichen Aktivitäten
  • Konformitätsanreicherungen zur Prüfung, ob Aktivitäten in der erwarteten Reihenfolge im Verhältnis zu Meilensteinen erfolgen
  • Aktivitätsfiltern zur Segmentierung von Fällen basierend auf Meilenstein-bezogenen Mustern
  • Berechnungen zur Messung von Abweichungen zwischen geplanten und tatsächlichen Zeitplänen

Siehe auch

Verwandte Aktivitätsanreicherungen:

Verwandte Attributanreicherungen:

  • Dauer zwischen Attribut und Aktivität – Alternative Methode mit Attribut-zu-Aktivitäts-Dauerberechnung
  • Repräsentatives Fallattribut – Auswahl repräsentativer Werte aus Fallattributen

Verwandte Themen:

  • Prozessentdeckung – Verständnis von Aktivitätsabläufen nach Hinzufügen von Meilensteinaktivitäten
  • Zeitachsenanalyse – Visualisierung chronologischer Beziehungen zwischen geplanten und tatsächlichen Aktivitäten

Diese Dokumentation ist Teil der mindzie Studio Process Mining Plattform.