BPMN-Konformität

Überblick

Die BPMN-Konformitätsprüfung vergleicht Ihre tatsächlichen Prozessdaten mit einem entworfenen BPMN-Prozessmodell. Sie analysiert jeden Fall in Ihrem Ereignisprotokoll und bestimmt, ob jeder Fall dem erwarteten Prozessablauf folgt, der in Ihrem BPMN-Modell definiert ist.

Diese Funktion wird während des Dataset Upload-Assistenten konfiguriert, wenn Sie Ihr Ereignisprotokoll in mindzieStudio laden.

Diese Funktion verwendet Petri-Netz-Token-Replay für eine genaue Konformitätsprüfung. Im Gegensatz zur einfachen Sequenzabgleichung behandelt Token Replay korrekt:

• Parallele Gateways (UND): Alle Zweige müssen ausgeführt werden
• Exklusive Gateways (XOR): Es darf nur ein Zweig gewählt werden
• Inklusive Gateways (ODER): Ein oder mehrere Zweige können gewählt werden

Häufige Anwendungsfälle

• Prozess-Compliance: Überprüfen, dass Fälle dem Standardarbeitsverfahren im BPMN-Modell entsprechen
• Abweichungsanalyse: Fälle identifizieren, die vom erwarteten Prozessablauf abweichen
• Qualitätskontrolle: Nicht-konforme Fälle zur Überprüfung oder Korrektur markieren
• Kontinuierliche Verbesserung: Konformitätsraten im Zeitverlauf verfolgen, um Prozessverbesserungen zu messen
• Audit-Unterstützung: Nachweise der Prozess-Compliance für interne oder externe Audits bereitstellen

Einrichtung

Schritt 1: Dataset-Konfiguration aufrufen

Navigieren Sie im Dataset Upload-Assistenten zum Schritt Configure (Schritt 6 von 7). Wählen Sie in der linken Seitenleiste BPMN Conformance.

Schritt 2: BPMN-Modell hochladen

Klicken Sie auf den Upload-Bereich, um eine BPMN 2.0-Datei von Ihrem Computer auszuwählen.

Unterstützte Formate:

• .bpmn – Standard BPMN 2.0 Dateien
• .xml – XML-Dateien mit BPMN 2.0 Definitionen

Dateianforderungen:

• Maximale Dateigröße: 10 MB
• Muss gültiges BPMN 2.0 XML-Format sein

Schritt 3: Konformitäts-Ergebnisse prüfen

Nach dem Upload analysiert das System sofort Ihre Daten gegen das BPMN-Modell und zeigt an:

• Übersichtsfelder: Anzahl konformer vs. nicht konformer Varianten
• Variantenliste: Jede Prozessvariante mit Fitness-Score und Konformitätsstatus
• Aktivitätssequenz: Visuelle Darstellung der Aktivitäten in jeder Variante

Schritt 4: Fitness-Schwelle anpassen (optional)

Verwenden Sie den Fitness Threshold-Schieberegler, um einzustellen, was als „konform“ gilt:

• 1.0 (100%): Nur perfekte Übereinstimmungen gelten als konform
• 0.8 (80%): Fälle mit Fitness von 80% oder höher gelten als konform (empfohlen)
• 0.5 (50%): Lockerer – Fälle mit moderaten Abweichungen zählen noch als konform

Schritt 5: Konfiguration speichern

Klicken Sie auf Save Configuration, um das BPMN-Modell zu speichern. Die Konformitätsprüfung wird automatisch bei jeder Aktualisierung Ihrer Daten ausgeführt.

Ausgabeattribute

Wenn diese Anreicherung ausgeführt wird, werden vier neue Attribute zu jedem Fall in Ihrem Ereignisprotokoll hinzugefügt:

BPMN Conforming (Ja/Nein)

Attribut	Details
Spaltenname	~enrich~BpmnConforming
Anzeigename	BPMN Conforming
Datentyp	Boolesch (Ja/Nein)

Bedeutung:

• Ja: Dieser Fall folgt dem BPMN-Modell (Fitness-Score erfüllt oder übertrifft die Schwelle)
• Nein: Dieser Fall weicht vom BPMN-Modell ab

BPMN Fitness Score (0% - 100%)

Attribut	Details
Spaltenname	~enrich~BpmnFitness
Anzeigename	BPMN Fitness Score
Datentyp	Prozentual

Bedeutung:

• 100%: Perfekte Konformität – der Fall folgt genau dem BPMN-Modell
• 90-99%: Kleine Abweichungen – der Fall folgt größtenteils dem Modell
• 70-89%: Moderate Abweichungen – einige Aktivitäten fehlen oder sind in falscher Reihenfolge
• Unter 70%: Größere Abweichungen – signifikante Unterschiede zum erwarteten Ablauf

BPMN Conformance Status (Text)

Attribut	Details
Spaltenname	~enrich~BpmnConformanceStatus
Anzeigename	BPMN Conformance Status
Datentyp	Text

Mögliche Werte: | Fitness-Score | Status | |---------------|--------| | 100% | Perfekt | | 90% - 99% | Kleine Abweichungen | | 70% - 89% | Moderate Abweichungen | | Unter 70% | Größere Abweichungen |

BPMN Deviations (Text)

Attribut	Details
Spaltenname	~enrich~BpmnDeviations
Anzeigename	BPMN Deviations
Datentyp	Text

Inhalt:

• Listet die Aktivitätsübergänge auf, die beim Token Replay fehlgeschlagen sind
• Zeigt bis zu 5 problematische Übergänge, getrennt durch Semikolon
• Leer, wenn der Fall perfekte Konformität besitzt

Beispielwerte:

• (leer) – Keine Abweichungen
• Submit for Approval – Eine fehlende Aktivität
• Receive Goods; Invoice Match; Pay Invoice – Mehrere Abweichungen

Beispielausgabe

Nach Ausführen von BPMN Conformance auf einem Order-to-Cash-Prozess könnte Ihre Falltabelle so aussehen:

Case ID	BPMN Conforming	BPMN Fitness Score	BPMN Conformance Status	BPMN Deviations
PO-001	Ja	100%	Perfekt
PO-002	Nein	65%	Größere Abweichungen	Receive Goods; Invoice Match
PO-003	Ja	92%	Kleine Abweichungen	Post Invoice
PO-004	Ja	100%	Perfekt
PO-005	Nein	45%	Größere Abweichungen	Submit for Approval; Approve; Receive Goods

Nutzung der Konformitäts-Ergebnisse

Sobald die Konformitätsattribute zu Ihren Daten hinzugefügt sind, können Sie:

Fälle filtern

• Nur nicht-konforme Fälle anzeigen: Filtern, wo BPMN Conforming = Nein
• Schwere Abweichungen finden: Filtern, wo BPMN Fitness Score < 70%

Dashboards erstellen

• Kreisdiagramm hinzufügen, das konforme vs. nicht-konforme Fallzahlen zeigt
• Konformitätsrate im Zeitverlauf mit Trenddiagramm verfolgen
• Konformität zwischen verschiedenen Anbietern, Regionen oder Falltypen vergleichen

Ursachenanalyse durchführen

• Deviations-Attribut verwenden, um häufige problematische Aktivitäten zu identifizieren
• Konforme vs. nicht-konforme Fälle nach Attributwerten vergleichen
• Muster erkennen, bei welchen Fällen Abweichungen auftreten

Alerts einrichten

• Benachrichtigungen erstellen, wenn die Konformitätsrate unter einen Schwellenwert fällt
• Stakeholder informieren, wenn bestimmte Fälle die Konformitätsprüfung nicht bestehen

Verständnis von Token Replay

Token Replay ist ein Algorithmus zur Konformitätsprüfung, der jedem Fall simuliert, wie er durch Ihr BPMN-Modell ausgeführt wird:

1. Ein „Token“ wird am Prozessstart platziert
2. Für jede Aktivität im Fall versucht der Algorithmus, das Token durch die entsprechende Transition im BPMN-Modell zu bewegen
3. Kann die Transition ausgelöst werden (Token ist am richtigen Ort), gelingt es
4. Kann die Transition nicht ausgelöst werden (Token fehlt), wird dies als Abweichung protokolliert
5. Am Ende wird geprüft, ob das Token den Endzustand erreicht hat

Die Fitness wird berechnet als:

Fitness = 1 - (missing tokens + remaining tokens) / (produced tokens + consumed tokens)

Dies ergibt einen Wert von 0,0 (keine Konformität) bis 1,0 (perfekte Konformität).

Siehe auch

Verwandte Funktionen:

• Expected Order – Definieren der erwarteten Aktivitätsfolge
• Conformance Issue – Markieren von Fällen mit Konformitätsverletzungen

Verwandte Themen:

• Process Variants – Analyse verschiedener Prozesspfade
• Process Map – Visualisierung Ihres tatsächlichen Prozessablaufs

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Diese Dokumentation ist Teil der mindzieStudio Prozess-Mining-Plattform.