Kategorisieren der Dauer für Aktivitäten

Überblick

Die Anreicherung „Kategorisieren der Dauer für Aktivitäten“ wandelt Aktivitätsdauern in Leistungskategorien um, die sofortige Einblicke in die Prozess-Effizienz bieten. Diese Anreicherung analysiert, wie lange jede Instanz einer ausgewählten Aktivität zur Ausführung benötigt, und weist automatisch Leistungslabels wie „Schnell“, „Normal“, „Langsam“ oder „Extrem“ auf Grundlage statistischer Schwellenwerte zu. Anstelle mit rohen Dauerwerten zu arbeiten, die in großem Maßstab schwer interpretierbar sind, erhalten Sie klare Leistungshinweise, die sofort hervorheben, welche Aktivitäten die Erwartungen erfüllen und welche Aufmerksamkeit erfordern.

Diese Anreicherung ist besonders leistungsstark für Performance-Monitoring und Optimierungsinitiativen. Es nutzt intelligente, auf Perzentilen basierende Berechnungen, um automatisch passende Schwellenwerte basierend auf Ihrer tatsächlichen Datenverteilung zu bestimmen und stellt so sicher, dass die Kategorien die realen Leistungsmuster in Ihrem Prozess widerspiegeln. Die Anreicherung behandelt auch Grenzfälle wie negative Dauern (die auftreten können, wenn Zeitstempel fehlerhaft sind) durch separate Kategorisierung und erzeugt ein neues Ereignisattribut, das in Performance-Dashboards, Filtern und detaillierten Prozessanalysen zur Identifikation von Engpässen und Verbesserungspotenzialen verwendet werden kann.

Häufige Anwendungsfälle

  • Überwachung der Leistung von Genehmigungsaktivitäten, um zu erkennen, welche Genehmigungen länger als erwartet dauern
  • Nachverfolgung von Fertigungsschrittdauern, um sicherzustellen, dass Produktionsprozesse die Zykluszeitziele erfüllen
  • Analyse von Kundendienstreaktionszeiten, um Mitarbeitende oder Fälle zu identifizieren, die Leistungsverbesserungen benötigen
  • Messung von Zahlungsvorgangsgeschwindigkeiten zur Erkennung von Verzögerungen in Finanz-Workflows
  • Bewertung von Dauer medizinischer Prozeduren, um die Ressourcenzuweisung im Krankenhaus zu optimieren
  • Überwachung von Auftragsabwicklungsaktivitäten, um Engpässe im Lager oder Versand zu identifizieren
  • Einschätzung von Dokumentenprüfzeiten in Compliance-Prozessen zur Vermeidung regulatorischer Verzögerungen

Einstellungen

Activity Name: Wählen Sie die spezifische Aktivität aus, deren Dauer Sie kategorisieren möchten. Dieses Dropdown listet alle Aktivitäten auf, die im Ereignisprotokoll vorhanden sind. Die Anreicherung analysiert die Dauer jeder Instanz dieser Aktivität (die Zeit zwischen Start- und Endzeitstempel) und weist jeder Instanz eine Leistungskategorie zu.

Fast Duration Threshold: Die maximale Dauer (in Stunden, Minuten und Sekunden), die als „Schnell“ eingestuft wird. Jede Aktivitätsinstanz, die diese Zeit oder weniger benötigt, erhält die Bezeichnung „Schnell“. Wenn der Wert auf 00:00:00 belassen wird, berechnet das System automatisch diese Schwelle anhand des 20. Perzentils aller positiven Dauern der ausgewählten Aktivität.

Normal Duration Threshold: Die maximale Dauer, die als „Normal“ eingestuft wird. Aktivitätsinstanzen mit Dauern, die größer als die „Schnell“-Schwelle, aber kleiner oder gleich diesem Wert sind, werden als „Normal“ kategorisiert. Wird 00:00:00 verwendet, nutzt das System automatisch das 80. Perzentil der Dauern.

Slow Duration Threshold: Die maximale Dauer, die als „Langsam“ eingestuft wird. Instanzen mit Dauer größer als die „Normal“-Schwelle, aber innerhalb dieser Grenze, werden als „Langsam“ kategorisiert. Bleibt dieser Wert bei 00:00:00, wird automatisch das 90. Perzentil verwendet. Jede Dauer, die diese Schwelle überschreitet, wird als „Extrem“ kategorisiert.

Filter: Optionaler Filter, der vor der Berechnung der Kategorien angewendet wird. Damit können Sie die Kategorisierung auf bestimmte Datenuntergruppen wie bestimmte Zeiträume, Regionen oder Falltypen fokussieren. Der Filter beeinflusst sowohl die automatische Schwellenwertberechnung als auch welche Ereignisse Kategorien erhalten.

Beispiele

Beispiel 1: Genehmigungsleistung der Bestellung

Szenario: Ein Einkaufs-Team möchte die Leistung ihres Genehmigungsprozesses für Bestellungen überwachen. Sie wollen erkennen, welche Genehmigungen effizient bearbeitet werden und welche Verzögerungen aufweisen.

Einstellungen:

  • Activity Name: „Approve Purchase Order“
  • Fast Duration Threshold: 00:00:00 (automatisch berechnen)
  • Normal Duration Threshold: 00:00:00 (automatisch berechnen)
  • Slow Duration Threshold: 00:00:00 (automatisch berechnen)
  • Filter: Keine

Ergebnis: Erzeugt ein Ereignisattribut „Approve Purchase Order - Performance“ mit folgenden Werten:

  • „Schnell“ für Genehmigungen unter 2 Stunden (20. Perzentil)
  • „Normal“ für Genehmigungen von 2 bis 8 Stunden (20. bis 80. Perzentil)
  • „Langsam“ für Genehmigungen von 8 bis 24 Stunden (80. bis 90. Perzentil)
  • „Extrem“ für Genehmigungen über 24 Stunden (über 90. Perzentil)
  • „Negativ“ für alle Datenqualitätsprobleme mit negativen Dauern

Erkenntnisse: Das Einkaufsteam kann nun einfach erkennen, dass 20 % der Genehmigungen sehr schnell abgearbeitet werden, während 10 % extrem lange dauern. Sie können in die „Extrem“-Fälle tiefer eintauchen, um Ursachen für Verzögerungen zu verstehen und gezielte Verbesserungen umzusetzen.

Beispiel 2: Patiententriage-Klassifikation

Szenario: Eine Notaufnahme möchte die Dauer der Triage-Bewertungen kategorisieren, um sicherzustellen, dass Patienten innerhalb angemessener Zeitintervalle gemäß medizinischer Best Practices bewertet werden.

Einstellungen:

  • Activity Name: „Triage Assessment“
  • Fast Duration Threshold: 00:05:00 (5 Minuten)
  • Normal Duration Threshold: 00:10:00 (10 Minuten)
  • Slow Duration Threshold: 00:15:00 (15 Minuten)
  • Filter: Emergency_Department = „Main ED“

Ergebnis: Erzeugt das Attribut „Triage Assessment - Performance“ mit folgenden Kategorien:

  • Bewertungen unter 5 Minuten sind „Schnell“
  • Bewertungen von 5 bis 10 Minuten sind „Normal“
  • Bewertungen von 10 bis 15 Minuten sind „Langsam“
  • Bewertungen über 15 Minuten sind „Extrem“

Erkenntnisse: Krankenhaus-Administratoren können die Einhaltung der Triage-Zeitziele überwachen, Spitzenzeiten mit verlangsamten Bewertungen identifizieren und sicherstellen, dass kritische Patienten rechtzeitig evaluiert werden.

Beispiel 3: Qualitätsprüfung in der Fertigung

Szenario: Ein Fertigungswerk möchte die Dauer der Qualitätsprüfungen in verschiedenen Produktionslinien überwachen, um einen gleichmäßigen Durchsatz bei gründlichen Prüfungen sicherzustellen.

Einstellungen:

  • Activity Name: „Quality Inspection“
  • Fast Duration Threshold: 00:00:00 (automatisch berechnen)
  • Normal Duration Threshold: 00:00:00 (automatisch berechnen)
  • Slow Duration Threshold: 00:00:00 (automatisch berechnen)
  • Filter: Product_Category = „Electronics“

Ergebnis: Die Anreicherung analysiert nur Prüfungen im Bereich Elektronik und erzeugt Leistungskategorien:

  • „Schnell“ für Prüfungen unter 12 Minuten
  • „Normal“ für Prüfungen von 12 bis 35 Minuten
  • „Langsam“ für Prüfungen von 35 bis 45 Minuten
  • „Extrem“ für Prüfungen über 45 Minuten

Erkenntnisse: Produktionsleiter können Prüfdurchlaufzeit und Geschwindigkeit ausbalancieren, Inspektoren mit Schulungsbedarf identifizieren und potentielle Qualitätsprobleme erkennen, wenn Prüfzeiten konstant extrem lang sind.

Beispiel 4: Bearbeitung von Darlehensanträgen

Szenario: Eine Bank möchte die Bearbeitungszeiten von Darlehensanträgen kategorisieren, um Service Level Agreements einzuhalten und die Kundenzufriedenheit zu verbessern.

Einstellungen:

  • Activity Name: „Process Loan Application“
  • Fast Duration Threshold: 24:00:00 (1 Tag)
  • Normal Duration Threshold: 72:00:00 (3 Tage)
  • Slow Duration Threshold: 120:00:00 (5 Tage)
  • Filter: Loan_Type = „Personal Loan“

Ergebnis: Erzeugt Leistungskategorien für die Bearbeitung von Privatkrediten:

  • Anträge, die innerhalb eines Tages bearbeitet werden, sind „Schnell“
  • Anträge, die 1 bis 3 Tage dauern, sind „Normal“
  • Anträge, die 3 bis 5 Tage dauern, sind „Langsam“
  • Anträge, die länger als 5 Tage dauern, sind „Extrem“

Erkenntnisse: Die Bank kann SLA-Einhaltung überwachen, Prozessverbesserungen bei langsamen Anträgen identifizieren und vielleicht beschleunigte Bearbeitung als Premiumservice für „Schnell“-Kategorien anbieten.

Beispiel 5: Bearbeitung von Support-Tickets

Szenario: Ein Softwareunternehmen möchte die Leistung ihres technischen Support-Teams bei der Bearbeitung von Tickets mit unterschiedlichen Prioritätsstufen analysieren.

Einstellungen:

  • Activity Name: „Resolve Technical Issue“
  • Fast Duration Threshold: 00:00:00 (automatisch berechnen)
  • Normal Duration Threshold: 00:00:00 (automatisch berechnen)
  • Slow Duration Threshold: 00:00:00 (automatisch berechnen)
  • Filter: Priority = „High“

Ergebnis: Für hochpriorisierte Tickets erstellt die Anreicherung Kategorien:

  • „Schnell“ für Lösungen unter 30 Minuten (Top 20 % Performer)
  • „Normal“ für Lösungen von 30 Minuten bis 2 Stunden
  • „Langsam“ für Lösungen von 2 bis 4 Stunden
  • „Extrem“ für Lösungen über 4 Stunden

Erkenntnisse: Supportleiter können erkennen, welche Hochprioritätsthemen schnell gelöst werden, Top-Performer identifizieren und Extreme Fälle untersuchen, um Schulungen und Dokumentation zu verbessern.

Ausgabe

Bei Ausführung erzeugt diese Anreicherung ein neues Ereignisattribut mit dem Namen „[Activity Name] - Performance“, das Leistungskategorien für jede Instanz der ausgewählten Aktivität enthält. Die Eigenschaften des Attributs sind:

  • Attributtyp: Ereignisattribut (angeschlossen an einzelne Aktivitätsinstanzen)
  • Datentyp: String (Text)
  • Mögliche Werte:
    • „Schnell“ – Dauer liegt auf oder unter der Schnell-Schwelle
    • „Normal“ – Dauer überschreitet Schnell, liegt aber auf oder unter der Normal-Schwelle
    • „Langsam“ – Dauer überschreitet Normal, liegt aber auf oder unter der Langsam-Schwelle
    • „Extrem“ – Dauer überschreitet die Langsam-Schwelle
    • „Negativ“ – Dauer ist kleiner als null (weist auf Datenqualitätsprobleme hin)
    • Null – Aktivität hat keine verfügbare Dauerinformation

Das Leistungsattribut lässt sich nahtlos in andere mindzieStudio-Funktionen integrieren:

  • Nutzung in Performance-Dashboards zur Visualisierung der Effizienzverteilung von Aktivitäten
  • Anwendung von Filtern, um sich auf extreme oder langsame Aktivitäten zu konzentrieren und Prozessverbesserungen anzustoßen
  • Kombination mit Conformance Checking, um Leistung mit Prozessabweichungen zu korrelieren
  • Export zu Business Intelligence-Tools für detaillierte Leistungsanalysen
  • Nutzung in Rechnern zur Berechnung von Durchschnittsleistungen über verschiedene Dimensionen

Siehe auch

  • Duration Between Two Activities – Berechnung der Zeit zwischen verschiedenen Aktivitäten anstelle der Kategorisierung einer einzelnen Aktivitätsleistung
  • Categorize Attribute Values – Erstellung benutzerdefinierter Kategorien für beliebige numerische Attribute über Dauern hinaus
  • Durations Between Case Attribute and Activity Times – Messung der Zeit vom Fallstart bis zu spezifischen Aktivitäten
  • Performance Filter Category – Anwendung von Leistungskategorisierungen über mehrere Attribute gleichzeitig

Diese Dokumentation ist Teil der mindzie Studio Process Mining Plattform.