Catégoriser la Durée
Vue d'ensemble
Catégoriser la Durée est un enrichissement de catégorisation de performance qui transforme des valeurs de durée continues en catégories de performance discrètes, permettant une identification visuelle immédiate des goulets d'étranglement du processus et des tendances de performance. Cet enrichissement prend n’importe quel attribut de durée dans votre journal d’événements et classe chaque valeur dans l’une des cinq catégories de performance : Rapide, Normal, Lent, Extrême ou Négatif. En convertissant les données numériques de durée en catégories métier significatives, les équipes peuvent rapidement identifier des valeurs aberrantes, filtrer selon des critères de performance et créer des visualisations basées sur la performance sans nécessiter de filtres mathématiques complexes.
Cet enrichissement est essentiel pour l’analyse de process mining car il traduit les mesures techniques de temps en indicateurs de performance pertinents pour l’entreprise. Plutôt que d’analyser des chiffres bruts de durée, les utilisateurs peuvent immédiatement voir quels cas fonctionnent bien, lesquels nécessitent une attention et lesquels représentent des valeurs aberrantes extrêmes demandant une enquête immédiate. La catégorisation utilise des paramètres statistiques intelligents basés sur une analyse par percentile de vos données réelles, garantissant que les catégories reflètent les véritables distributions de performance dans vos processus.
L’enrichissement fonctionne avec n’importe quel attribut de durée, qu’il mesure les temps de passage au niveau du cas, les temps de traitement au niveau de l’activité ou des calculs de durée personnalisés. Cette flexibilité en fait un outil fondamental pour l’analyse de performance dans tous les scénarios de process mining, de l’analyse du temps de cycle order-to-cash à la catégorisation des temps de fabrication et à l’évaluation des délais de traitement des demandes de service.
Utilisations courantes
- Étiqueter les cas de traitement de commandes comme rapides, normaux ou lents en fonction du temps total de cycle pour prioriser les opérations d’expédition et identifier les commandes retardées nécessitant un traitement accéléré
- Catégoriser les durées d’approbation des factures pour repérer les temps d’approbation exceptionnels pouvant indiquer des documents manquants, des besoins d’escalade ou des goulets d’étranglement dans le flux d’approbation
- Classifier les temps de production en fabrication par catégorie de performance pour distinguer les lots standards des lots retardés nécessitant une analyse des causes profondes et des actions correctives
- Segmenter les temps de résolution des tickets de service client en catégories de performance pour la surveillance des SLA, permettant une identification rapide des tickets à risque de non-respect des accords
- Analyser les temps de cycle des achats en catégorisant les durées de traitement des bons de commande pour identifier à la fois les cycles d’achat efficaces et les retards problématiques nécessitant un suivi fournisseur
- Créer des variantes de processus basées sur la performance en catégorisant les durées d’activité, permettant la comparaison entre exécutions rapides et lentes pour comprendre les facteurs influençant les différences de performance
- Surveiller les temps d’attente des patients en santé en catégorisant les durées entre la programmation du rendez-vous et le traitement afin d’identifier les problèmes de capacité et optimiser l’allocation des ressources
Paramètres
Nom de l’attribut : Sélectionnez l’attribut de durée que vous souhaitez catégoriser. Il doit s’agir d’un attribut TimeSpan dans votre jeu de données, comme la durée du cas, le temps entre activités ou tout calcul de durée personnalisé. L’enrichissement analysera cet attribut et assignera des catégories de performance à chaque cas ou événement selon les valeurs de durée. Les sélections courantes incluent Case Duration pour une analyse globale des performances du cas, ou des durées spécifiques entre paires d’activités pour identifier des goulets d’étranglement ciblés.
Nom du nouvel attribut : Spécifiez le nom du nouvel attribut catégoriel qui sera créé. Le format par défaut est « [Nom de l’attribut] - Catégorie », ce qui indique clairement la durée source et la nature catégorielle du nouvel attribut. Ce nouvel attribut contiendra des valeurs textuelles (Rapide, Normal, Lent, Extrême ou Négatif) et pourra être utilisé dans les filtres, le codage couleur et les visualisations de tableau de bord. Choisissez un nom descriptif qui rend la catégorisation de performance immédiatement reconnaissable dans votre analyse.
Durée Rapide : Définissez le seuil supérieur pour la catégorie de performance « Rapide ». Toute durée inférieure ou égale à cette valeur sera étiquetée « Rapide ». Vous pouvez spécifier la valeur du seuil et sélectionner l’unité de temps (Jours, Heures, Minutes ou Secondes). Lors de la première sélection d’un attribut, ce seuil est automatiquement calculé comme le 20e percentile de toutes les valeurs de durée de votre jeu de données, représentant les 20 % les plus rapides des cas ou événements. Ajustez ce seuil selon vos exigences métier et objectifs de performance.
Durée Normale : Définissez le seuil supérieur pour la catégorie de performance « Normal ». Les durées supérieures au seuil Rapide mais inférieures ou égales à cette valeur seront étiquetées « Normal ». Cela représente la performance typique et attendue dans votre processus. Le seuil par défaut est calculé automatiquement comme le 80e percentile de vos données, ce qui signifie que 80 % des cas sont dans les catégories Rapide et Normal combinées. Ce seuil doit correspondre à vos procédures opérationnelles standard et niveaux de service attendus.
Durée Lente : Définissez le seuil supérieur pour la catégorie de performance « Lent ». Les durées supérieures au seuil Normal mais inférieures ou égales à cette valeur seront étiquetées « Lent ». Ces cas requièrent une attention mais ne sont pas encore des valeurs aberrantes critiques. Le seuil par défaut est calculé automatiquement comme le 90e percentile, identifiant les 10 % les plus lents des cas pour enquête. Les cas lents indiquent souvent des inefficacités de processus, des contraintes de ressources ou des complications mineures entraînant des délais.
Catégorie Extrême : Toute durée supérieure au seuil Durée Lente est automatiquement catégorisée comme « Extrême ». Cette catégorie représente des valeurs aberrantes exceptionnelles nécessitant une enquête immédiate. Les cas extrêmes indiquent souvent des défaillances de processus, des erreurs système, des périodes d’attente prolongées ou des circonstances inhabituelles. Aucun paramètre de seuil n’est nécessaire, car cette catégorie capture toutes les durées au-delà du seuil Lent, représentant typiquement moins de 10 % des cas mais souvent une variation significative de processus.
Catégorie Négative : Toute durée avec une valeur négative est automatiquement catégorisée comme « Négative ». Les durées négatives indiquent généralement des problèmes de qualité des données, des erreurs d’horodatage ou des cas où les activités se sont produites hors séquence attendue. Cette catégorie aide à identifier des anomalies de données pouvant nécessiter un nettoyage ou une enquête processus. Aucun paramètre de seuil n’est requis car cette catégorie s’applique automatiquement à toutes les valeurs de durée négatives.
Bouton de réinitialisation : Cliquez sur ce bouton pour recalculer les seuils de Durée Rapide, Normale et Lente selon le jeu de données actuel en utilisant la méthode de percentiles par défaut (20e, 80e et 90e percentiles). Cela est utile après un ajustement manuel des seuils ou lors de l’analyse d’un nouveau jeu de données avec différentes caractéristiques de performance. La fonction de réinitialisation garantit que les seuils reflètent toujours la distribution réelle de vos données.
Exemples
Exemple 1 : Classification des performances de traitement des commandes
Scénario : Une entreprise de commerce électronique souhaite catégoriser la performance de traitement des commandes pour identifier les commandes lentes nécessitant un envoi accéléré et les commandes rapides servant d’exemples de bonnes pratiques. Ils ont calculé la durée du cas représentant le temps entre la commande et l’expédition et doivent classer 10 000 commandes quotidiennes en catégories de performance pour des tableaux de bord opérationnels et des alertes automatisées.
Paramètres :
- Nom de l’attribut : Case Duration
- Nom du nouvel attribut : Fulfillment Performance
- Durée Rapide : 4 Heures
- Durée Normale : 12 Heures
- Durée Lente : 24 Heures
Sortie :
L’enrichissement crée un nouvel attribut de cas nommé « Fulfillment Performance » avec des valeurs textuelles :
- « Rapide » pour les commandes traitées en moins de 4 heures (environ 2 000 commandes par jour, traitement le jour même)
- « Normal » pour les commandes traitées entre 4 et 12 heures (environ 7 000 commandes, traitement standard du jour suivant)
- « Lent » pour les commandes traitées entre 12 et 24 heures (environ 800 commandes nécessitant une attention)
- « Extrême » pour les commandes prenant plus de 24 heures (environ 200 commandes nécessitant une enquête immédiate)
- « Négatif » pour les commandes avec erreurs d’horodatage (rare, problèmes de qualité des données)
Exemple de données :
| Order ID | Case Duration | Fulfillment Performance |
|---|---|---|
| ORD-10234 | 2h 15m | Rapide |
| ORD-10235 | 8h 30m | Normal |
| ORD-10236 | 18h 45m | Lent |
| ORD-10237 | 36h 20m | Extrême |
| ORD-10238 | 3h 50m | Rapide |
Analyse : La catégorisation révèle que 80 % des commandes répondent aux objectifs de performance attendus (Rapide et Normal), tandis que 10 % sont lentes et nécessitent une attention. Les 2 % de cas Extrêmes peuvent être filtrés immédiatement pour une analyse des causes profondes, révélant souvent des problèmes d’inventaire, des retards de transporteurs ou des erreurs de vérification d’adresse. Les commandes rapides peuvent être analysées pour identifier les facteurs de succès tels que types de produits, emplacements d’entrepôt ou caractéristiques des commandes qui permettent un traitement rapide.
Exemple 2 : Analyse du temps de cycle d’approbation des factures
Scénario : Un service financier traite 5 000 factures mensuellement et souhaite comprendre les performances d’approbation. Ils ont calculé la durée entre la réception de la facture et l’approbation finale, craignant que les approbations lentes provoquent des pénalités de retard de paiement et des problématiques relationnelles avec les fournisseurs. L’équipe doit catégoriser les temps d’approbation pour créer des filtres basés sur la performance et identifier les retards exceptionnels nécessitant une escalade.
Paramètres :
- Nom de l’attribut : Approval Duration
- Nom du nouvel attribut : Approval Performance Category
- Durée Rapide : 2 Jours
- Durée Normale : 5 Jours
- Durée Lente : 10 Jours
Sortie :
Un nouvel attribut de cas « Approval Performance Category » est créé avec des classifications de performance :
- « Rapide » pour les factures approuvées en moins de 2 jours ouvrables (environ 1 000 factures, fournisseurs pré-approuvés ou achats de faible valeur)
- « Normal » pour les factures approuvées en moins de 5 jours ouvrables (environ 3 500 factures respectant les délais de paiement)
- « Lent » pour les factures nécessitant 5 à 10 jours (environ 400 factures proches des échéances)
- « Extrême » pour les factures prenant plus de 10 jours (environ 100 factures à risque de pénalité)
Exemple de données :
| Invoice ID | Amount | Approval Duration | Approval Performance Category |
|---|---|---|---|
| INV-45001 | $1,250 | 1d 8h | Rapide |
| INV-45002 | $45,000 | 4d 12h | Normal |
| INV-45003 | $8,500 | 7d 18h | Lent |
| INV-45004 | $125,000 | 15d 6h | Extrême |
| INV-45005 | $950 | 1d 2h | Rapide |
Analyse : La catégorisation permet à l’équipe financière de créer des tableaux de bord de performance montrant la distribution en temps réel de l’état des approbations. Les cas Extrêmes sont automatiquement escaladés à la direction pour investigation, révélant souvent des bons de commande manquants, l’approbation multi-départementale ou des montants contestés. L’analyse des cas Rapides montre que la qualité des données fournisseurs et le statut de fournisseur pré-approuvé sont des facteurs clés de l’approbation rapide, menant à une initiative d’amélioration du processus d’intégration des fournisseurs.
Exemple 3 : Chronométrage des lots de production en fabrication
Scénario : Une usine pharmaceutique fabrique des lots de médicaments avec des exigences strictes de contrôle qualité. Les planificateurs veulent catégoriser les temps de production des lots pour identifier à la fois les gains d’efficacité et les retards problématiques. Avec 200 lots par mois, ils veulent classifier la durée de production du début du lot à l’approbation qualité finale pour optimiser la planification et la capacité.
Paramètres :
- Nom de l’attribut : Batch Production Time
- Nom du nouvel attribut : Production Performance
- Durée Rapide : 18 Heures
- Durée Normale : 26 Heures
- Durée Lente : 36 Heures
Sortie :
L’enrichissement crée « Production Performance » avec des catégories appliquées à chaque lot :
- « Rapide » pour les lots terminés en moins de 18 heures (environ 40 lots, conditions optimales)
- « Normal » pour les lots terminés entre 18 et 26 heures (environ 140 lots respectant les objectifs)
- « Lent » pour les lots nécessitant entre 26 et 36 heures (environ 15 lots avec retards mineurs)
- « Extrême » pour les lots dépassant 36 heures (environ 5 lots avec problèmes significatifs)
Exemple de données :
| Batch ID | Product Code | Batch Production Time | Production Performance |
|---|---|---|---|
| B-2024-0456 | MED-XR-500 | 16h 45m | Rapide |
| B-2024-0457 | MED-AB-250 | 24h 30m | Normal |
| B-2024-0458 | MED-XR-500 | 32h 15m | Lent |
| B-2024-0459 | MED-CD-100 | 48h 20m | Extrême |
| B-2024-0460 | MED-AB-250 | 22h 10m | Normal |
Analyse : Les catégories de performance de production montrent que 90 % des lots respectent les délais attendus, assurant la confiance dans la planification de capacité. Les lots Lents et Extrêmes font l’objet d’analyses détaillées des causes racines, identifiant la maintenance des équipements, la variation de qualité des matières premières et les contrôles environnementaux comme facteurs principaux de retard. Les lots Rapides sont étudiés pour comprendre les conditions optimales, menant à l’amélioration des procédures opérationnelles standard et à une réduction moyenne du temps de production de 8 %.
Exemple 4 : Temps de résolution des tickets de support client
Scénario : L’équipe support d’une entreprise logicielle gère 8 000 tickets mensuels avec divers engagements SLA selon les niveaux client. La gestion veut catégoriser les temps de résolution pour surveiller la performance SLA, identifier les tickets à risque de rupture et analyser les modèles d’efficacité de la résolution. Ils ont besoin de catégories de performance alignées avec leur SLA standard de 48 heures.
Paramètres :
- Nom de l’attribut : Resolution Time
- Nom du nouvel attribut : Resolution Performance
- Durée Rapide : 12 Heures
- Durée Normale : 36 Heures
- Durée Lente : 72 Heures
Sortie :
Un nouvel attribut « Resolution Performance » classe chaque ticket :
- « Rapide » pour les tickets résolus en moins de 12 heures (environ 3 200 tickets, excellent service)
- « Normal » pour les tickets résolus en moins de 36 heures (environ 4 000 tickets respectant les SLA)
- « Lent » pour les tickets nécessitant 36-72 heures (environ 600 tickets proches de la limite)
- « Extrême » pour les tickets dépassant 72 heures (environ 200 tickets représentant des échecs SLA)
Exemple de données :
| Ticket ID | Priority | Resolution Time | Resolution Performance |
|---|---|---|---|
| TKT-89234 | High | 4h 25m | Rapide |
| TKT-89235 | Medium | 28h 15m | Normal |
| TKT-89236 | Low | 52h 40m | Lent |
| TKT-89237 | High | 96h 30m | Extrême |
| TKT-89238 | Medium | 8h 10m | Rapide |
Analyse : La catégorisation de la performance permet des alertes automatiques dès qu’un ticket entre en catégorie Lent, permettant une escalade proactive avant rupture du SLA. L’analyse révèle que la résolution rapide est fortement corrélée à des descriptions de problème claires et à la disponibilité d’informations diagnostiques, menant à l’amélioration des modèles de soumission de tickets. Les cas Extrêmes sont revus hebdomadairement, identifiant des lacunes de connaissances et des opportunités de formation pour les ingénieurs support, conduisant à une amélioration de 15 % du temps moyen de résolution en six mois.
Exemple 5 : Surveillance du temps d’attente des patients en santé
Scénario : Un service d’urgence hospitalier traite 500 patients par jour et doit surveiller les temps d’attente entre l’enregistrement du patient et l’évaluation initiale par le médecin. La direction souhaite catégoriser les temps d’attente pour assurer la conformité aux normes qualité, optimiser les niveaux de personnel et identifier les goulets d’étranglement de capacité aux heures de pointe. Les catégories de performance alimenteront les tableaux de bord en temps réel et les analyses des tendances historiques.
Paramètres :
- Nom de l’attribut : Registration to Assessment Duration
- Nom du nouvel attribut : Wait Time Category
- Durée Rapide : 15 Minutes
- Durée Normale : 45 Minutes
- Durée Lente : 90 Minutes
Sortie :
L’enrichissement crée « Wait Time Category » pour chaque visite patient :
- « Rapide » pour les patients évalués en moins de 15 minutes (environ 150 patients triés immédiatement)
- « Normal » pour les patients évalués en moins de 45 minutes (environ 280 patients respectant les normes)
- « Lent » pour les patients attendant entre 45 et 90 minutes (environ 60 patients subissant des retards)
- « Extrême » pour les patients attendant plus de 90 minutes (environ 10 patients avec des délais inacceptables)
Exemple de données :
| Visit ID | Triage Level | Registration to Assessment Duration | Wait Time Category |
|---|---|---|---|
| ED-20240615-001 | Critique | 3m 15s | Rapide |
| ED-20240615-002 | Urgent | 28m 45s | Normal |
| ED-20240615-003 | Standard | 62m 20s | Lent |
| ED-20240615-004 | Standard | 125m 10s | Extrême |
| ED-20240615-005 | Urgent | 12m 30s | Rapide |
Analyse : La surveillance en temps réel révèle que 86 % des patients sont évalués dans des délais acceptables, mais que les cas Lents et Extrêmes se concentrent lors des changements de poste du soir et aux heures de pointe du week-end. Cela conduit à des ajustements de dotation avec recouvrement des équipes durant les périodes à risque élevé. L’analyse des évaluations rapides identifie des protocoles de tri efficaces et un ratio optimal médecin-patient, implémentés comme standards départementaux, réduisant les temps d’attente moyens de 22 %.
Sortie
L’enrichissement Categorize Duration crée un nouvel attribut unique dans votre jeu de données, de type texte, contenant les étiquettes des catégories de performance. Cet attribut apparaît comme un attribut de cas si vous avez sélectionné un attribut de durée au niveau du cas, ou comme un attribut d’événement si vous avez sélectionné un attribut de durée au niveau de l’événement. Le nouvel attribut est automatiquement catégorisé sous le type d’attribut Performance dans mindzieStudio, garantissant son apparition dans les visualisations et outils d’analyse liés à la performance.
L’attribut de sortie contient pour chaque cas ou événement l’une des cinq valeurs textuelles possibles :
Rapide : La durée est inférieure ou égale au seuil Durée Rapide. Représente une performance de référence, souvent utilisée comme étalon pour les initiatives d’amélioration des processus. Les cas Rapides représentent typiquement 15-25 % de votre jeu de données avec les réglages par défaut.
Normal : La durée est supérieure au seuil Durée Rapide mais inférieure ou égale au seuil Durée Normale. Représente une performance typique et attendue, conforme aux normes métier et accords de niveau de service. Les cas Normaux représentent typiquement 55-65 % de votre jeu de données, formant le cœur de l’exécution standard.
Lent : La durée est supérieure au seuil Durée Normale mais inférieure ou égale au seuil Durée Lente. Représente une performance en dessous de la moyenne nécessitant une attention, une enquête ou une amélioration. Les cas Lents représentent typiquement 8-12 % de votre jeu de données, souvent liés à des goulets ou inefficiences mineures.
Extrême : La durée est supérieure au seuil Durée Lente. Représente des valeurs aberrantes exceptionnelles nécessitant une enquête immédiate et représentant potentiellement des défaillances, erreurs système ou circonstances inhabituelles. Les cas Extrêmes représentent typiquement 2-10 % de votre jeu de données mais comptent souvent pour une variation significative et une insatisfaction client.
Négatif : La durée a une valeur négative, indiquant des problèmes de qualité des données tels que des erreurs d’horodatage, des événements hors séquence ou des problèmes d’extraction. Les cas Négatifs doivent déclencher des processus de validation et nettoyage de données. Ces cas sont rares dans des journaux d’événements bien maintenus mais représentent des indicateurs importants.
L’attribut catégoriel peut être utilisé dans mindzieStudio pour :
Filtrage : Créez des filtres pour isoler des catégories de performance spécifiques, par exemple afficher seulement les cas Extrêmes pour une enquête détaillée ou exclure les cas Lents d’une analyse benchmark.
Codage couleur : Appliquez des visualisations basées sur la couleur dans les cartes de processus, tableaux de bord et graphiques où Rapide apparaît en vert, Normal en bleu, Lent en jaune et Extrême en rouge, pour une identification visuelle immédiate.
Analyse des variantes : Segmentez les variantes de processus par catégorie de performance pour comprendre comment les chemins de cas diffèrent entre exécutions rapides et lentes, identifiant les activités goulets et les routages inefficaces.
Indicateurs de tableau de bord : Affichez la distribution de performance montrant le pourcentage de cas dans chaque catégorie, des analyses de tendance montrant les évolutions dans le temps et la surveillance en temps réel des cas entrant en catégorie Lent ou Extrême.
Analyse détaillée : Utilisez les catégories de performance comme points d’entrée pour une analyse détaillée des cas, permettant une navigation rapide des résumés à haut niveau vers les détails des cas nécessitant une enquête.
Alertes automatisées : Configurez des alertes lorsque des cas entrent dans des catégories spécifiques, comme des notifications lorsque le nombre de cas Extrêmes dépasse un seuil ou quand le pourcentage des cas Lents augmente au-delà des limites acceptables.
Analyse comparative : Comparez les catégories de performance à travers des dimensions de processus telles que unités organisationnelles, types de produit, segments client ou périodes temporelles pour identifier des tendances et opportunités d’amélioration.
La nature catégorielle de la sortie la rend nettement plus accessible que le travail avec des nombres bruts de durée, permettant aux utilisateurs métier de comprendre rapidement la performance du processus sans expertise technique en calcul de durée ou analyse statistique. L’attribut s’intègre parfaitement avec tous les calculateurs, enrichissements et composants de visualisation de mindzieStudio.
Cette documentation fait partie de la plateforme de process mining mindzie Studio.