リソースのパフォーマンスと適合性
概要
Resource Performance vs Conformance計算機は、リソースのパフォーマンス指標と定義されたプロセス基準への適合性との関係を分析します。この計算機は、手順を省略したり適切な手続きを守っていないことで高いパフォーマンスを達成しているリソースや、高い適合性を持ちながらパフォーマンス改善が必要なリソースを特定するのに役立ちます。
主な利用用途
- パフォーマンスが高いが適合性が低いリソースの特定（潜在的な近道やプロセス違反）
- 適合性が高いがパフォーマンスが低いリソースの発見（トレーニングやサポートが必要かもしれない）
- パフォーマンスおよび適合性指標の両方に基づくリソース配分のバランス調整
- リソース行動における品質またはコンプライアンスリスクの検出
- 特定のパフォーマンス/適合性ギャップに対応するプロセストレーニングの最適化
設定
Resource Attribute: 個々のリソースを識別する属性を選択します（例：Employee ID、User Name、Resource）。
Performance Metric: スループット、処理速度、完了した作業量など、リソースのパフォーマンスを測定する方法を選択します。
Conformance Metric: プロセスモデルへの適合、定義済みルールの遵守、標準作業手順の遵守など、プロセス基準への適合性を測定する方法を選択します。
Minimum Cases: リソースが分析に含まれるために処理した必要最小ケース数を指定します。
Visualization Type: 分析結果を表示する出力形式を選択します。
例
請求書処理のパフォーマンスと適合性の分析
シナリオ: 請求書処理チームメンバーが生産性目標を達成しつつ品質を維持しているか確認したい場合。
計算機の出力は、リソースを4つの象限に分けます：
- 高パフォーマンス、高適合性: 表彰されるべき優秀なメンバーで、メンターとして活用推奨
- 高パフォーマンス、低適合性: 手順を省略しているリソース - プロセス遵守の指導が必要
- 低パフォーマンス、高適合性: 適合はしているが遅い - トレーニングまたはプロセスの最適化が必要かも
- 低パフォーマンス、低適合性: 直ちに介入と支援が必要
洞察: この分析により、スループットを上げるために重要なプロセス手順（例：3者一致検証）のスキップなどを行っているリソースを特定し、監査リスクを検出できます。
出力
計算機はリソースをパフォーマンスと適合性スコアに基づいてプロットし、各リソースがどの象限に属するかを迅速に把握して適切な対応を取れるようにします。
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。