ケースステージパフォーマンス

概要

ケースステージパフォーマンス計算機は、特定のプロセスステージのパフォーマンスを監視し、予想より長くステージに留まっているケースを特定します。プロセスステージとは、2つの選択されたイベント間の時間を指し、ケースがワークフローの重要なフェーズに費やす時間を追跡できます。この計算機は、ボトルネックの検出、リスクのあるケースの特定、ステージ固有のSLAの監視に役立ちます。

一般的な用途

承認ステージに費やされる時間を監視し、承認SLAを超過するケースを特定する
「書類保留中」や「顧客返信待ち」ステージで停止しているケースを追跡する
重要な生産または製造ステージの期間を分析する
許容時間を超えてレビュー段階にあるケースを特定する
長期間のステージ滞留によりエスカレーションが必要なケースをアラートする
異なるケースカテゴリごとのステージ固有パフォーマンスを測定する

設定

ステージ開始イベント属性： ステージの開始を定義する属性を選択（通常は 'Activity Name'）。

ステージ開始値： ケースがステージに入るタイミングを示す特定のイベント値を選択（例："Submit for Approval"）。

ステージ終了イベント属性： ステージの終了を定義する属性を選択（通常は 'Activity Name'）。

ステージ終了値： ケースがステージを終了するタイミングを示す特定のイベント値を選択（例："Approval Completed"）。

閾値期間： ケースがこのステージにとどまる最大許容期間を指定。閾値を超えたケースは注意喚起されます。

閾値単位： 閾値の時間単位を選択：

時間
日
週

グループ化（オプション）： 異なるカテゴリごとにステージパフォーマンスを分析するためのカテゴリ属性を選択（例：部門別、製品タイプ別、優先度レベル別）。

例

例 1: 承認ステージパフォーマンスの監視

シナリオ: 購買注文が承認ステージにどれくらい時間を費やしているかを監視し、3日以上承認待ちのものを特定します。

設定:

ステージ開始イベント属性: Activity Name
ステージ開始値: Submit for Approval
ステージ終了イベント属性: Activity Name
ステージ終了値: Approval Completed
閾値期間: 3
閾値単位: 日

出力:

計算機は承認ステージのパフォーマンス指標を表示します：

概要統計:

ステージ内の総ケース数: 1,245
平均ステージ期間: 1.8日
中央ステージ期間: 1.2日
閾値超過ケース数: 87件（7%）

閾値超過ケース: 3日を超えて承認を待っている87件の購買注文の詳細リスト、含む：

ケースID
現在のステージ滞留時間
閾値超過日数
コンテキスト用の追加ケース属性

インサイト:

ほとんどの購買注文は1～2日で承認されていますが、7%は3日を超える遅延があります。具体的なケースリストで即時対応が可能です：

遅延ケースを管理者にルーティングしてエスカレーション
遅延承認のパターンを特定（高額案件、特定承認者、特定ベンダー）
承認遅延が全体ケース期間に与える影響を測定
閾値に近づく／超過するケースへの自動アラート設定

例 2: 製品カテゴリ別生産ステージ分析

シナリオ: 製品タイプごとに製造ステージの期間を分析し、標準の5日間の生産期間を常に超過しているカテゴリを特定します。

設定:

ステージ開始イベント属性: Activity Name
ステージ開始値: Production Started
ステージ終了イベント属性: Activity Name
ステージ終了値: Production Completed
閾値期間: 5
閾値単位: 日
グループ化: Product Category

出力:

計算機は製品カテゴリ別に生産ステージパフォーマンスを分解します：

製品カテゴリ	ケース数	平均期間	閾値超過ケース数	閾値超過率
Electronics	450	6.2日	210	47%
Furniture	320	4.1日	45	14%
Textiles	280	3.8日	32	11%
Hardware	195	7.4日	145	74%

インサイト:

カテゴリ別の分析は生産ステージ性能に大きな差があることを示します：

Hardware製品は最も高い失敗率（74%が閾値超過）、平均7.4日。設備能力やプロセス複雑性の問題の可能性を示唆
Electronicsも5日を超過するケースが47%と多い
FurnitureとTextilesは閾値内に収まるケースが多く良好に機能

この分析はターゲットを絞った改善を可能にします：

Hardwareの生産遅延原因の調査
現実的な生産スケジュールを反映したカテゴリ別閾値の再設計
問題が多いカテゴリへの追加リソース配分
カテゴリ固有のプロセス改善の実装

例 3: 顧客応答待ち時間の監視

シナリオ: 顧客サービスプロセスを管理しており、顧客応答待ちが48時間を超えたサポートチケットを自動でクローズする方針の対象を特定したい。

設定:

ステージ開始イベント属性: Activity Name
ステージ開始値: Awaiting Customer Response
ステージ終了イベント属性: Activity Name
ステージ終了値: Customer Response Received
閾値期間: 48
閾値単位: 時間

出力:

計算機は自動クローズ対象リスクのあるチケットを特定します：

現状:

応答待ちチケット総数: 234
平均待機時間: 18.5時間
48時間超過チケット数: 23件（9.8%）

重要チケットリスト: 48時間を超過し自動クローズ候補の23件のチケット内容：

チケットIDと顧客名
待機時間（例：52時間、67時間、118時間）
元の問題カテゴリ
最終連絡日時

インサイト:

この分析は積極的な顧客関係管理を支援します：

サポートアクセスを失う可能性がある顧客の特定
自動クローズ前の最終リマインダーメール送信
応答なし顧客のパターン認識（特定問題タイプ、顧客セグメント）
顧客とのコミュニケーション効果の測定
実際の応答パターンに基づく自動クローズ方針の調整

本計算機は運用効率（未対応チケットのクローズ）と顧客満足度（適切な応答時間保障）とのバランスを支援します。

出力

計算機は包括的なステージパフォーマンス分析を提供します：

概要指標:

現在ステージ内または通過したケースの総数
平均値、中央値、最小値、最大値のステージ期間
閾値超過ケース数と割合
ステージ完了率

閾値違反詳細:

閾値超過ケースの完全リスト
期間、閾値超過日数または任意のケース属性でソート可能
個別ケース詳細のドリルダウン閲覧
さらなる分析やアラート連携のためのエクスポート機能

視覚的表現:

ステージ期間の頻度分布ヒストグラム
時系列におけるステージパフォーマンスのトレンドチャート
グループ化時のカテゴリ比較

インタラクティブなフィルタリング:

任意のケースをクリックしてプロセス全体のパスを表示
複数の属性でケースリストを絞り込み可能
エスカレーションやレポーティング用に違反リストをエクスポート

この計算機は、時間制約の厳しいプロセスにおける運用監視、SLA遵守、積極的なケース管理に特に有用です。

このドキュメントはmindzie Studioプロセスマイニングプラットフォームの一部です。