Vergleich von Case-Attributen

Übersicht

Die Anreicherung "Compare Case Attributes" führt Gleichheitsvergleiche zwischen zwei Case-Attributen durch und erstellt ein boolesches Ergebnisattribut, das anzeigt, ob sie übereinstimmen. Dieser logische Operator ermöglicht es Ihnen, die Datenkonsistenz zu validieren, Geschäftsregeln zu überprüfen und Diskrepanzen in Ihren Prozessdaten zu identifizieren, indem Sie beliebige zwei Attribute auf Case-Ebene vergleichen. Die Anreicherung bietet wichtige Funktionen für Qualitätsprüfungen, Compliance-Validierung und Analyse der Prozesskonformität.

Diese Anreicherung ist besonders wertvoll in Process-Mining-Szenarien, in denen Sie überprüfen müssen, dass unterschiedliche Datenpunkte korrekt übereinstimmen, oder Fälle identifizieren wollen, in denen erwartete Übereinstimmungen nicht auftreten. Beispielsweise können Sie geplante versus tatsächliche Werte vergleichen, um Abweichungen zu erkennen, validieren, dass verschiedene Systemfelder konsistente Informationen enthalten, oder prüfen, ob manuelle Eingaben mit automatisierten Berechnungen übereinstimmen. Der Vergleich funktioniert über verschiedene Datentypen hinweg und führt bei numerischen Werten, Datumsangaben oder Textfeldern automatisch Typkonvertierungen durch, was ihn zu einem vielseitigen Werkzeug für Datenvalidierung und Qualitätssicherung macht.

Häufige Anwendungsfälle

  • Validierung, dass Rechnungsbeträge den Werten der Bestellungen für finanzielle Compliance entsprechen
  • Vergleich geplanter Liefertermine mit angefragten Terminen zur Erkennung von Terminüberschneidungen
  • Überprüfung der Konsistenz von Kundendaten in verschiedenen Systemfeldern
  • Kontrolle, ob genehmigte Budgets mit tatsächlichen Ausgabenfreigaben übereinstimmen
  • Identifikation von Fällen, bei denen manuelle Eingaben von systemberechneten Werten abweichen
  • Validierung, dass Produktcodes zwischen Bestell- und Versandssystemen übereinstimmen
  • Vergleich von Start- und Zielorten in Logistikprozessen zur Erkennung von Rundfahrten

Einstellungen

Neuer Attributname: Geben Sie den Namen für das boolesche Attribut an, das das Vergleichsergebnis speichert. Wählen Sie einen aussagekräftigen Namen, der klar angibt, was verglichen wird. Zum Beispiel "Amount_Matches_PO", wenn Rechnungsbeträge mit Bestellwerten verglichen werden, oder "Delivery_Date_Consistent", wenn geplante und tatsächliche Lieferdaten verglichen werden. Das Attribut enthält True, wenn die Werte übereinstimmen, und False, wenn sie abweichen.

Case-Spalte 1: Wählen Sie das erste Case-Attribut zum Vergleich aus. Dieses Dropdown zeigt alle verfügbaren Case-Attribute in Ihrem Datensatz, einschließlich der Originalattribute und der durch andere Anreicherungen erstellten. Das Attribut kann jeden Datentyp haben – Text, numerisch, Datum oder boolesch. Die Anreicherung behandelt während des Vergleichs die erforderlichen Typkonvertierungen.

Case-Spalte 2: Wählen Sie das zweite Case-Attribut aus, das mit dem ersten verglichen wird. Wie bei Case-Spalte 1 zeigt dieses Dropdown alle verfügbaren Case-Attribute. Die Anreicherung vergleicht die Werte dieser beiden Attribute für jeden Case und bestimmt, ob sie gleich sind. Null-Werte werden entsprechend behandelt – zwei Null-Werte gelten als gleich, während ein Null im Vergleich zu einem Nicht-Null-Wert False ergibt.

Beispiele

Beispiel 1: Validierung von Rechnung und Bestellung

Szenario: In einem Procure-to-Pay-Prozess müssen Sie überprüfen, ob die Rechnungsbeträge den ursprünglichen Bestellwerten entsprechen, um Abweichungen zu identifizieren, die eine Prüfung oder Genehmigung erfordern.

Einstellungen:

  • Neuer Attributname: Invoice_Matches_PO
  • Case-Spalte 1: Invoice_Amount
  • Case-Spalte 2: PO_Amount

Ausgabe: Erstellt ein boolesches Attribut "Invoice_Matches_PO" mit folgenden Werten:

  • True: Wenn Invoice_Amount gleich PO_Amount ist (z.B. beide 5.000,00)
  • False: Wenn die Werte abweichen (z.B. Invoice_Amount ist 5.250,00, PO_Amount jedoch 5.000,00)
  • False: Wenn ein Wert null ist und der andere nicht

Erkenntnisse: Dieser Vergleich hilft, Rechnungen zu identifizieren, die aufgrund von Betragsabweichungen zusätzlich geprüft werden müssen, ermöglicht die automatische Weiterleitung von übereinstimmenden Rechnungen im Straight-Through-Processing und liefert Kennzahlen zur Genauigkeit der Lieferantenrechnungen.

Beispiel 2: Prüfung der Konsistenz von Lieferdaten

Szenario: In einem Logistikprozess möchten Sie überprüfen, ob der Kunden versprochene Liefertermin mit dem im Planungssystem vorgesehenen Liefertermin übereinstimmt.

Einstellungen:

  • Neuer Attributname: Delivery_Dates_Aligned
  • Case-Spalte 1: Customer_Promise_Date
  • Case-Spalte 2: System_Planned_Date

Ausgabe: Erstellt ein boolesches Attribut "Delivery_Dates_Aligned" mit:

  • True: Wenn beide Daten identisch sind (z.B. beide 2024-03-15)
  • False: Wenn die Daten abweichen (z.B. versprochen 2024-03-15, geplant 2024-03-17)

Erkenntnisse: Dies ermöglicht das Identifizieren von Fällen, in denen Kundenerwartungen nicht mit der internen Planung übereinstimmen, hilft die Genauigkeit der Kommunikation zu messen und hebt Prozessbereiche hervor, in denen Terminüberschneidungen häufig vorkommen.

Beispiel 3: Validierung der Datenqualität im Gesundheitswesen

Szenario: In einem Patientenversorgungsprozess müssen Sie überprüfen, ob der im Aufnahmesystem erfasste behandelnde Arzt mit dem im Entlassungsbericht aufgeführten Arzt übereinstimmt.

Einstellungen:

  • Neuer Attributname: Physician_Records_Match
  • Case-Spalte 1: Admission_Physician_ID
  • Case-Spalte 2: Discharge_Physician_ID

Ausgabe: Erstellt ein boolesches Attribut "Physician_Records_Match" mit:

  • True: Wenn beide IDs identisch sind (z.B. beide "DOC-12345")
  • False: Wenn sich die Arzt-IDs unterscheiden, was auf eine Übergabe oder einen Erfassungsfehler hinweist

Erkenntnisse: Dieser Vergleich hilft, Fälle mit Arztübergaben zu identifizieren, validiert die Datenkonsistenz zwischen den Systemen und unterstützt Qualitätsprüfungen zur Dokumentation der Kontinuität der Versorgung.

Beispiel 4: Einhaltung von Fertigungsspezifikationen

Szenario: In einem Fertigungsprozess müssen Sie überprüfen, ob die tatsächlich verwendete Materialqualität mit der in der Produktionsanweisung festgelegten Qualität übereinstimmt.

Einstellungen:

  • Neuer Attributname: Material_Grade_Compliant
  • Case-Spalte 1: Specified_Material_Grade
  • Case-Spalte 2: Actual_Material_Grade

Ausgabe: Erstellt ein boolesches Attribut "Material_Grade_Compliant" mit:

  • True: Wenn die angegebene Qualität mit der tatsächlich verwendeten übereinstimmt (z.B. beide "Grade_A")
  • False: Wenn unterschiedliche Qualitäten verwendet wurden (z.B. angegeben "Grade_A", verwendet "Grade_B")

Erkenntnisse: Dies ermöglicht die Nachverfolgung der Qualitätskontrolle, identifiziert Produktionschargen, die möglicherweise nicht den Spezifikationen entsprechen, und unterstützt die Berechnung von Compliance-Raten für verschiedene Produktionslinien oder Zeiträume.

Beispiel 5: Erkennung von Rundfahrten in der Logistik

Szenario: In einem Transportmanagementprozess möchten Sie Sendungen identifizieren, die Rundfahrten sind, indem Sie Ausgangs- und Zielorte vergleichen.

Einstellungen:

  • Neuer Attributname: Is_Round_Trip
  • Case-Spalte 1: Origin_Location
  • Case-Spalte 2: Final_Destination

Ausgabe: Erstellt ein boolesches Attribut "Is_Round_Trip" mit:

  • True: Wenn Start- und Zielort gleich sind (z.B. beide "Warehouse_NYC")
  • False: Wenn die Orte abweichen (z.B. von "Warehouse_NYC" zu "Store_Boston")

Erkenntnisse: Dies hilft, Rundfahrtenmuster zur Routenoptimierung zu erkennen, ermöglicht unterschiedliche Preisstrategien für Rundfahrten gegenüber Einzelfahrten und unterstützt die Analyse der Flottenauslastung.

Ausgabe

Die Anreicherung Compare Case Attributes erstellt ein einzelnes neues boolesches Case-Attribut mit dem im Einstellungsbereich angegebenen Namen. Dieses Attribut enthält True, wenn die beiden verglichenen Attribute identische Werte haben, und False, wenn sie abweichen. Der Vergleich wird für jeden Case unabhängig durchgeführt.

Das boolesche Attribut kann je nach Ihren Visualisierungseinstellungen in verschiedenen Formaten angezeigt werden – als True/False, Ja/Nein, 1/0 oder mit benutzerdefinierten Beschriftungen. Dieses Attribut lässt sich nahtlos mit anderen mindzieStudio-Funktionen integrieren:

  • Filtern: Verwenden Sie das boolesche Ergebnis, um Cases zu filtern und nur Übereinstimmungen oder nur Abweichungen anzuzeigen
  • Konformitätsanalyse: Ermitteln Sie den Prozentsatz an Fällen, bei denen Werte übereinstimmen bzw. abweichen
  • Prozessflüsse: Teilen Sie Prozesspfade basierend darauf, ob Attribute übereinstimmen
  • Rechner: Verwenden Sie es in logischen Ausdrücken mit AND/OR-Operatoren für komplexe Validierungsregeln
  • Dashboards: Erstellen Sie KPIs, die Übereinstimmungsraten und Trends über die Zeit anzeigen

Die Anreicherung behandelt Null-Werte korrekt – zwei Null-Werte gelten als gleich (True), während der Vergleich von Null mit einem Nicht-Null-Wert False ergibt. Dadurch wird ein konsistentes Verhalten in Datenvalidierungsszenarien sichergestellt, in denen fehlende Daten eine Rolle spielen.

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