Conformance Issue

Übersicht

Das Conformance Issue Enrichment ist ein leistungsstarkes und flexibles Werkzeug, mit dem Sie benutzerdefinierte Konformitätsregeln mithilfe der vollständigen mindzieStudio Filter-Engine definieren können. Im Gegensatz zu spezialisierten Konformitätsanreicherungen, die bestimmte Bedingungen prüfen (wie erlaubte Startaktivitäten oder obligatorische Aktivitäten), haben Sie hier die vollständige Kontrolle, um jede beliebige Konformitätsabweichung basierend auf Fallattributen, Dauerschwellenwerten, Aktivitätsmustern oder anderen filterbaren Kriterien zu definieren.

Diese Anreicherung dient als Grundlage für den Aufbau eines umfassenden Konformitätsprüfungsrahmens, der auf die spezifischen Geschäftsregeln und Prozessanforderungen Ihrer Organisation zugeschnitten ist. Sie ermöglicht es, Prozessabweichungen, Richtlinienverstöße und Compliance-Probleme zu identifizieren, indem regelbasierte Prüfkriterien erstellt werden, die Fälle markieren, welche die definierten Bedingungen erfüllen. Jede Konformitätsabweichung kann nach Schweregrad kategorisiert, in Regelgruppen organisiert und über Ihre gesamte Prozesslandschaft verfolgt werden.

Die Flexibilität dieser Anreicherung macht sie unverzichtbar für Organisationen, die Prozess-Compliance-Monitoring, Audit-Trails und kontinuierliche Prozessverbesserungsinitiativen implementieren. Durch die Kombination mehrerer Filterbedingungen können komplexe Geschäftsregeln und regulatorische Anforderungen modelliert werden, die den realen Prozesssteuerungsbedürfnissen entsprechen.

Häufige Anwendungsfälle

  • Erkennung von SLA-Verstößen durch Markierung von Fällen, bei denen die Dauer zwischen kritischen Aktivitäten definierte Schwellenwerte überschreitet
  • Identifizierung unautorisierter Prozessvariationen, bei denen bestimmte Benutzerrollen Aktivitäten außerhalb ihres erlaubten Bereichs ausführen
  • Überwachung von Szenarien, in denen erforderliche Genehmigungsschritte basierend auf Attributwerten übersprungen werden
  • Nachverfolgung von Verstößen gegen Finanzrichtlinien, wie z. B. Bestellungen, die genehmigungspflichtige Beträge ohne ordnungsgemäße Überwachung überschreiten
  • Markierung von Datenqualitätsproblemen, bei denen zwingend erforderliche Fallattribute fehlen oder ungültige Werte enthalten
  • Erkennung von Verstößen gegen die Trennung von Aufgaben, bei denen derselbe Benutzer widersprüchliche Aktivitäten ausführt
  • Identifizierung von Fällen mit abnormalen Ressourcenzuordnungen, die auf Prozesseffizienzmängel hinweisen können
  • Überwachung der Einhaltung regulatorischer Anforderungen durch Markierung von Fällen, die bestimmte Geschäftsregeln verletzen
  • Nachverfolgung von Prozessabweichungen von Standardarbeitsanweisungen basierend auf Aktivitätssequenzen und Zeitabläufen
  • Identifizierung von Hochrisikofällen, die aufgrund mehrerer kombinierter Kriterien eine zusätzliche Prüfung erfordern

Einstellungen

Filter: Der Kern dieser Anreicherung ist die Filterkonfiguration. Sie können einen oder mehrere Filter mithilfe der umfassenden Filter-Engine von mindzieStudio hinzufügen, um genau zu definieren, welche Fälle Konformitätsprobleme darstellen. Filter können auf Fallattributen, Aktivitätsattributen, Dauermessungen oder anderen im Event-Log verfügbaren Daten basieren. Mehrere Filter werden mit AND/OR-Logik kombiniert, um komplexe Regeldefinitionen zu erstellen. Mindestens ein Filter muss konfiguriert sein, damit die Anreicherung funktioniert.

Regelname: Der Name des Fallattributs, das erstellt wird, um dieses spezifische Konformitätsproblem zu verfolgen. Wenn ein Fall Ihre Filterkriterien erfüllt, wird dieses Attribut auf TRUE gesetzt und zeigt somit eine Konformitätsverletzung an. Wenn leer gelassen, wird nur der Name der Regelgruppe verwendet. Verwenden Sie beschreibende Namen, die den Typ des erkannten Konformitätsproblems klar identifizieren, wie „Späte Genehmigung erkannt“ oder „Fehlende Manager-Autorisierung“. Dieses Attribut erscheint in Ihrer Falltabelle und kann in nachfolgenden Filtern, Berechnungen und Visualisierungen verwendet werden.

Regelgruppenname: Eine übergeordnete Kategorisierung, die es ermöglicht, verwandte Konformitätsregeln zusammenzufassen. Zum Beispiel können Sie mehrere individuelle Regeln für verschiedene SLA-Verstöße erstellen, diese aber alle unter „SLA-Compliance-Probleme“ gruppieren. Wenn ein Fall die Kriterien erfüllt, werden sowohl der Regelname als auch der Regelgruppenname auf TRUE gesetzt. Diese hierarchische Struktur erlaubt eine bessere Organisation der Konformitätsprobleme und erleichtert Berichte auf unterschiedlichen Granularitätsebenen. Mindestens eines von Regelname oder Regelgruppenname muss angegeben werden.

Schweregrad: Die Wichtigkeitsstufe dieses Konformitätsproblems, die auf Niedrig, Mittel oder Hoch gesetzt werden kann. Der Standardwert ist Hoch. Diese Einstellung hilft dabei, zu priorisieren, welche Konformitätsprobleme sofortige Aufmerksamkeit erfordern und welche nur informativ sind. Die Schweregrade erscheinen in Konformitätsanalyse-Dashboards und -Berichten, so dass Teams sich zuerst auf die kritischsten Prozessabweichungen konzentrieren können. Hochgradige Probleme können sofortige Warnungen oder Eskalationen auslösen, während niedriggradige Fälle periodisch überprüft werden können.

Kontrollflussproblem: Ein Kontrollkästchen, das angibt, ob dieses Konformitätsproblem speziell die Reihenfolge oder das Vorhandensein von Aktivitäten (den Kontrollfluss) betrifft, anstatt Fallattributwerte oder andere datenbezogene Probleme. Wenn aktiviert, hilft diese Kennzeichnung dabei, das Konformitätsproblem als Prozessausführungsproblem gegenüber einem Datenqualitäts- oder Geschäftsregelverstoß zu kategorisieren. Diese Unterscheidung ist wertvoll für Ursachenanalysen und die Entscheidung, ob eine Prozessüberarbeitung oder bessere Schulungen notwendig sind. Für Konformitätsprobleme, die auf Attributwerten, Dauern oder anderen Kriterien basieren, die nichts mit der Aktivitätssequenz zu tun haben, sollte dies deaktiviert bleiben.

Beispiele

Beispiel 1: SLA-Verstoß bei Bestellungen

Szenario: Eine Einkaufsorganisation hat eine Richtlinie, dass alle Bestellungen über 10.000 $ innerhalb von 5 Werktagen (120 Stunden) nach der Einreichung genehmigt werden müssen. Bestellungen, die diese Zeit überschreiten, stellen SLA-Verstöße dar, die markiert und zur Überprüfung an das Einkaufsmanagement eskaliert werden müssen.

Einstellungen:

  • Filter:
    • Fallattribut: „Order Amount“ Größer als 10000 (UND)
    • Fallattribut: „Time from Submit PO to Approve PO“ Größer als 120 Stunden
  • Regelname: „PO Approval SLA Violation“
  • Regelgruppenname: „SLA Compliance Issues“
  • Schweregrad: Hoch
  • Kontrollflussproblem: Deaktiviert (dies ist ein Zeitproblem, kein Aktivitätsabfolgeproblem)

Ausgabe:

Die Anreicherung erstellt zwei neue boolesche Fallattribute: „PO Approval SLA Violation“ und „SLA Compliance Issues“. Für Fälle, bei denen beide Bedingungen erfüllt sind (Bestellwert über 10.000 $ UND Genehmigungsdauer über 120 Stunden), werden beide Attribute auf TRUE gesetzt. Alle anderen Fälle haben diese Attribute auf FALSE gesetzt.

Beispieldaten nach der Anreicherung:

Case ID Order Amount Time from Submit to Approve PO Approval SLA Violation SLA Compliance Issues
PO-1001 $12,500 145 hours TRUE TRUE
PO-1002 $8,000 150 hours FALSE FALSE
PO-1003 $15,000 95 hours FALSE FALSE
PO-1004 $25,000 168 hours TRUE TRUE

Einblicke: Mit diesem Konformitätscheck wurden 2 von 4 Bestellungen identifiziert, die gegen die Genehmigungs-SLA-Richtlinie verstoßen haben. Das Management kann diese Fälle filtern, um Ursachen für Verzögerungen zu verstehen und Korrekturmaßnahmen umzusetzen. Die hohe Schwere sorgt dafür, dass diese Fälle bei Dashboards vorrangig behandelt werden.

Beispiel 2: Verletzung der Trennung von Aufgaben

Szenario: In einem Finanzsystem verlangen interne Kontrollen, dass die Person, die eine Rechnung erstellt, nicht dieselbe sein darf, die die Zahlung genehmigt. Diese Trennung vermindert Betrugsrisiken und sichert ordnungsgemäße Kontrolle. Fälle, bei denen derselbe Benutzer beide Aktivitäten ausführt, stellen schwere Compliance-Verstöße dar.

Einstellungen:

  • Filter:
    • Fallattribut: „Create Invoice User“ Gleich Fallattribut „Approve Payment User“
  • Regelname: „Same User Created and Approved“
  • Regelgruppenname: „Segregation of Duties Violations“
  • Schweregrad: Hoch
  • Kontrollflussproblem: Deaktiviert (dies betrifft Benutzerattribute, nicht die Aktivitätssequenz)

Ausgabe:

Es werden zwei boolesche Fallattribute erstellt. Wenn dieselbe Benutzer-ID in den Attributen „Create Invoice User“ und „Approve Payment User“ erscheint, werden sowohl „Same User Created and Approved“ als auch „Segregation of Duties Violations“ auf TRUE gesetzt.

Beispieldaten:

Case ID Create Invoice User Approve Payment User Same User Created and Approved Segregation of Duties Violations
INV-501 jsmith jdoe FALSE FALSE
INV-502 mbrown mbrown TRUE TRUE
INV-503 kwilson jdoe FALSE FALSE
INV-504 rjones rjones TRUE TRUE

Einblicke: Diese Konformitätsregel identifizierte kritische interne Kontrollverstöße, die sofortige Untersuchung erfordern. Das Audit-Team kann diese Fälle prüfen, um festzustellen, ob es sich um absichtlichen Betrug, Systemkonfigurationsfehler oder fehlende Benutzerschulungen handelt. Diese Prüfung ist für die regulatorische Compliance im Finanzbereich essenziell.

Beispiel 3: Fehlende verpflichtende Dokumentation

Szenario: Ein Gesundheitsdienstleister verlangt, dass alle Entlassungsfälle von Patienten eine Dokumentation der Nachsorgeanweisungen enthalten. Fehlende Dokumentation stellt sowohl ein Compliance- als auch ein Patientensicherheitsproblem dar. Die Organisation verwendet ein Fallattribut „Follow-up Instructions Provided“, das bei entlassenen Patienten immer „Yes“ sein sollte.

Einstellungen:

  • Filter:
    • Fallattribut: „Case Status“ Gleich „Discharged“ (UND)
    • Fallattribut: „Follow-up Instructions Provided“ Ungleich „Yes“
  • Regelname: „Missing Follow-up Instructions“
  • Regelgruppenname: „Documentation Compliance“
  • Schweregrad: Hoch
  • Kontrollflussproblem: Deaktiviert (dies betrifft Datenvollständigkeit, nicht Aktivitätsfluss)

Ausgabe:

Die Anreicherung erstellt zwei boolesche Attribute, die entlassene Fälle ohne ordnungsgemäße Dokumentation markieren. Fälle mit TRUE erfordern sofortige Nachbesserung, um sicherzustellen, dass Patienten korrekte Anweisungen erhalten.

Beispieldaten:

Case ID Case Status Follow-up Instructions Provided Missing Follow-up Instructions Documentation Compliance
PT-2001 Discharged Yes FALSE FALSE
PT-2002 Discharged NULL TRUE TRUE
PT-2003 Active NULL FALSE FALSE
PT-2004 Discharged No TRUE TRUE

Einblicke: Mit dieser Prüfung wurden 2 entlassene Patienten ohne dokumentierte Nachsorgeanweisungen festgestellt. Das Qualitätsteam kann diese Patienten umgehend kontaktieren, die fehlenden Anweisungen bereitstellen und untersuchen, warum der Dokumentationsschritt versäumt wurde. Diese Konformitätsüberwachung ist für Patientensicherheit und regulatorische Anforderungen entscheidend.

Beispiel 4: Unautorisierte Rabattgewährung

Szenario: Eine Einzelhandelsorganisation hat die Richtlinie, dass Rabatte über 15 % eine Genehmigung durch den Manager erfordern. Verkäufer dürfen Rabatte bis 15 % ohne Genehmigung gewähren, aber höhere Rabatte müssen über eine Genehmigungsaktivität laufen. Fälle mit Rabatten über 15 %, die keine „Manager Approves Discount“-Aktivität enthalten, stellen Richtlinienverstöße dar.

Einstellungen:

  • Filter:
    • Fallattribut: „Discount Percentage“ Größer als 15 (UND)
    • Fallattribut: „Has Manager Approval Activity“ Gleich FALSE
  • Regelname: „Unauthorized High Discount“
  • Regelgruppenname: „Authorization Policy Violations“
  • Schweregrad: Mittel
  • Kontrollflussproblem: Aktiviert (dies bezieht sich auf eine fehlende Aktivität im Prozessfluss)

Ausgabe:

Zwei boolesche Attribute kennzeichnen Fälle, bei denen Verkäufer unautorisierte hohe Rabatte vergeben haben. Diese Fälle erfordern Überprüfung, ob der Rabatt gerechtfertigt war und ob der Verkäufer zusätzliche Schulung hinsichtlich der Genehmigungsanforderungen benötigt.

Beispieldaten:

Case ID Discount Percentage Has Manager Approval Activity Unauthorized High Discount Authorization Policy Violations
ORD-701 12% FALSE FALSE FALSE
ORD-702 20% TRUE FALSE FALSE
ORD-703 25% FALSE TRUE TRUE
ORD-704 18% FALSE TRUE TRUE

Einblicke: Zwei Bestellungen erhielten unautorisierte Rabatte, die die 15%-Grenze überschreiten. Das Management kann diese Transaktionen prüfen, um zu entscheiden, ob Systemkontrollen gestärkt oder weitere Schulungen erforderlich sind. Die mittlere Schwere zeigt, dass eine Überprüfung sinnvoll ist, aber möglicherweise keine sofortige Eskalation wie bei Betrugsfällen notwendig ist.

Beispiel 5: Komplexe Compliance-Regel mit mehreren Bedingungen

Szenario: Ein pharmazeutischer Herstellungsprozess hat eine komplexe Compliance-Anforderung: Jede Charge mit einer Produktionsdauer über 48 Stunden UND einer dokumentierten Temperaturabweichung UND bearbeitet von einem temporären Bediener muss einer zusätzlichen Qualitätsprüfung unterzogen werden. Diese Mehrfachregel identifiziert Hochrisikobatches, die verstärkt überwacht werden müssen.

Einstellungen:

  • Filter:
    • Fallattribut: „Production Duration Hours“ Größer als 48 (UND)
    • Fallattribut: „Temperature Deviation Recorded“ Gleich „Yes“ (UND)
    • Fallattribut: „Primary Operator Type“ Gleich „Temporary“
  • Regelname: „Enhanced Quality Review Required“
  • Regelgruppenname: „Manufacturing Compliance“
  • Schweregrad: Hoch
  • Kontrollflussproblem: Deaktiviert (hier geht es um mehrere Risikofaktoren, nicht um Aktivitätsabfolgen)

Ausgabe:

Die Anreicherung erstellt boolesche Attribute, die Batches kennzeichnen, die alle drei Hochrisikokriterien erfüllen. Diese Batches werden automatisch für erweiterte Qualitätsprüfungen vor Freigabe weitergeleitet.

Beispieldaten:

Case ID Production Duration Temperature Deviation Operator Type Enhanced Quality Review Required Manufacturing Compliance
BATCH-A 52 hours Yes Temporary TRUE TRUE
BATCH-B 45 hours Yes Temporary FALSE FALSE
BATCH-C 55 hours No Temporary FALSE FALSE
BATCH-D 60 hours Yes Permanent FALSE FALSE

Einblicke: Nur Batches, die alle drei Bedingungen erfüllen, werden markiert. Dies zeigt, wie das Conformance Issue Enrichment komplexe Compliance-Regeln modellieren kann, die realistische Risikobewertungen abbilden. Der hohe Schweregrad stellt sicher, dass Qualitätssicherungsteams diese Fälle priorisiert für verstärkte Tests und Dokumentationsprüfungen.

Ausgabe

Wenn das Conformance Issue Enrichment ausgeführt wird, erstellt es ein oder zwei neue boolesche Fallattribute, abhängig von Ihrer Konfiguration:

Regelnamenattribut (wenn angegeben): Ein boolesches Fallattribut mit genau dem Namen, den Sie in der Einstellung „Rule Name“ angegeben haben. Dieses Attribut wird gesetzt auf:

  • TRUE: Für Fälle, die alle Filterkriterien der Anreicherung erfüllen (Konformitätsproblem erkannt)
  • FALSE: Für alle anderen Fälle (kein Konformitätsproblem)

Regelgruppenattribut (wenn angegeben): Ein boolesches Fallattribut mit dem Namen, den Sie unter „Rule Group Name“ angegeben haben. Dieses Attribut folgt der gleichen TRUE/FALSE-Logik wie das Regelnameattribut und ermöglicht es, mehrere verwandte Konformitätsregeln unter einer gemeinsamen Kategorie zusammenzufassen.

Spaltentyp: Beide Attribute werden mit dem Spaltentyp „ConformanceIssue“ erstellt, wodurch sie in der mindzieStudio-Oberfläche als Compliance-bezogene Attribute identifiziert werden. Sie werden im Format „YesNo“ zur einfachen Interpretation angezeigt.

Anfangswerte: Beim Erstellen der Attribute werden alle Fälle initial mit FALSE gesetzt. Die Anreicherung wertet dann jeden Fall anhand der Filterkriterien aus und aktualisiert Übereinstimmungen auf TRUE.

Registrierung des Konformitätsproblems: Zusätzlich zur Erstellung der Fallattribute registriert die Anreicherung das Konformitätsproblem im Konformitäts-Tracking-System von mindzieStudio. Diese Registrierung umfasst:

  • Die Quelle des Problems (markiert als „Rule“, um anzuzeigen, dass es sich um eine benutzerdefinierte Regel handelt)
  • Den Schweregrad (Niedrig, Mittel oder Hoch)
  • Den Regelname und Regelgruppenname zur Kategorisierung
  • Die Kontrollfluss-Flagge, die anzeigt, ob es sich um ein Aktivitätssequenzproblem handelt
  • Eine eindeutige Konformitätsproblem-ID zur Nachverfolgung und Berichterstattung

Integration mit anderen Funktionen: Die durch diese Anreicherung erzeugten booleschen Attribute können sofort verwendet werden in:

  • Filtern: Erstellen Sie Ansichten, die nur Fälle mit spezifischen Konformitätsproblemen anzeigen
  • Dashboards: Erstellen Sie Dashboards zur Überwachung von Konformität, die Anzahl und Trends der Probleme zeigen
  • Berechnungen: Verwenden Sie Konformitätsattribute in mathematischen Berechnungen oder bedingter Logik
  • Nachfolgenden Anreicherungen: Basieren Sie weitere Anreicherungen darauf, ob Konformitätsprobleme vorliegen
  • Exporten: Schließen Sie Konformitätskennzeichnungen in exportierten Datensätzen für externe Analysen ein
  • Case Stage Calculators: Nutzen Sie den Konformitätsstatus zur Steuerung von Fallweiterleitungen und Priorisierungen

Konformitätsanalyse: Die registrierten Konformitätsprobleme erscheinen in den Konformitätsanalysetools von mindzieStudio, wo Sie:

  • Anzahl der betroffenen Fälle pro Konformitätsproblem anzeigen können
  • Zeitliche Trends analysieren, um zu sehen, ob Probleme zunehmen oder abnehmen
  • Schweregradverteilungen über verschiedene Regelgruppen vergleichen
  • In spezifische Fälle zur Ursachenermittlung einsteigen
  • Compliance-Berichte für Management und Prüfer erstellen können

Siehe auch

Verwandte Konformitätsanreicherungen:

Verwandte Themen:

  • Conformance Checking – Überblick zur Konformitätsanalyse in mindzieStudio
  • Filter Engine – Verständnis zum Aufbau komplexer Filterbedingungen
  • Case Attributes – Arbeiten mit fallbezogenen Daten im Process Mining
  • Severity Levels – Verwendung von Schweregraden zur Priorisierung in der Prozessanalyse

Diese Dokumentation ist Teil der mindzie Studio Process Mining Plattform.