Activiteit Toevoegen Vanuit Case-attribuut

Overzicht

De verrijking Activiteit Toevoegen Vanuit Case-attribuut maakt nieuwe activiteiten aan in je gebeurtenislogboek op basis van tijdstempelwaarden die zijn opgeslagen in case-attributen. Deze krachtige transformatie verrijking stelt je in staat om mijlpaaldata, deadline-tijdstempels of andere datumgebaseerde case-attributen om te zetten in zichtbare activiteiten die verschijnen in je proceskaarten, varianten en tijdlijnvisualisaties.

Deze verrijking is essentieel wanneer je belangrijke procesmijlpalen hebt vastgelegd als case-level attributen (zoals "Verwachte Leverdatum", "Contract Startdatum" of "Garantievervaldatum") die je wilt analyseren naast je daadwerkelijke procesactiviteiten. Door deze tijdstempels om te zetten in activiteiten kun je afwijkingen meten tussen geplande en daadwerkelijke tijdlijnen, vertragingen identificeren ten opzichte van deadlines en diepere inzichten verkrijgen in tijdgebaseerd procesgedrag.

De verrijking plaatst de nieuwe activiteit intelligent op het exacte tijdstip zoals gespecificeerd in het case-attribuut, en integreert deze automatisch in de chronologische volgorde van bestaande activiteiten. Dit maakt het mogelijk om de duur tussen mijlpalen op basis van attributen en daadwerkelijke activiteiten te berekenen, gevallen te identificeren waarin activiteiten vóór of na verwachte data plaatsvinden, en de relatie tussen geplande en daadwerkelijke procesuitvoering te visualiseren.

Veelvoorkomende Toepassingen

  • Verwachte leverdata omzetten in activiteiten om stipte levering te meten
  • Contractstartdata of SLA-deadlines omzetten in zichtbare mijlpalen in proceskaarten
  • Activiteiten creëren van geplande voltooiingsdata om geplande versus daadwerkelijke tijdlijnen te vergelijken
  • Afspraken- of geplande tijden omzetten in activiteiten voor analyse van afspraaktijdigheid
  • Garantievervaldata injecteren in processtromen om serviceactiviteiten na garantie te identificeren
  • Inchecktijden of registratietijdstempels omzetten in procesactiviteiten voor bijwoningstracking
  • Mijlpaalactiviteiten creëren vanuit projectfase-deadlines om projectplanning te volgen
  • Beloofde klantleverdata omzetten in activiteiten om nakoming van beloftes te meten

Instellingen

Datumattribuut Kolomnaam: Selecteer het case-attribuut dat de tijdstempel bevat die je wilt omzetten in een activiteit. Dit attribuut moet van het type DateTime zijn. De verrijking gebruikt de tijdstempelwaarde uit dit attribuut als het tijdstip waarop de nieuwe activiteit plaatsvindt. Als een case geen waarde heeft voor dit attribuut (null-waarde), wordt er geen activiteit gemaakt voor die case.

Nieuwe Activiteitsnaam: Voer de naam in voor de nieuwe activiteit die wordt aangemaakt. Deze naam verschijnt in je proceskaart, variantanalyse en activiteitenlijsten. Kies een beschrijvende naam die duidelijk aangeeft wat de activiteit vertegenwoordigt, zoals "Verwachte Leverdatum", "SLA Deadline" of "Contract Startdatum". De activiteitsnaam moet onderscheidend zijn van bestaande activiteiten om verwarring te voorkomen.

Nieuwe Activiteit Weergavenaam: Optioneel kun je een gebruiksvriendelijke weergavenaam voor de activiteit opgeven als je wilt dat deze in rapporten en visualisaties anders verschijnt. Als je niets opgeeft, wordt de Activiteitsnaam gebruikt als weergavenaam.

Verwachte Volgorde: Geef de verwachte positie van deze activiteit in de procesvolgorde aan. Deze numerieke waarde helpt het systeem te begrijpen waar deze activiteit logisch hoort binnen de processtroom, wat nuttig is voor conformance-checking en variantvergelijking. Bijvoorbeeld, als dit een deadline is die na bepaalde activiteiten moet plaatsvinden, wijs dan een passend volgnummer toe gebaseerd op je procesmodel.

Voorbeelden

Voorbeeld 1: Analyse Stiptheid Levering

Scenario: Een e-commerce bedrijf houdt beloofde leverdata van klantorders bij als case-attribuut. Ze willen deze beloofde data visualiseren als activiteiten in hun proceskaart om te zien wanneer leveringen vóór of na de beloofde datum plaatsvinden, zodat ze leveringsprestaties kunnen meten en problematische patronen kunnen identificeren.

Instellingen:

  • Datumattribuut Kolomnaam: "Promised_Delivery_Date"
  • Nieuwe Activiteitsnaam: "Promised Delivery Deadline"
  • Nieuwe Activiteit Weergavenaam: "Expected Delivery"
  • Verwachte Volgorde: 150

Uitvoer: Er wordt een nieuwe activiteit "Promised Delivery Deadline" aangemaakt voor elke order op het tijdstip zoals aangegeven in het Promised_Delivery_Date attribuut. In de proceskaart verschijnt deze activiteit naast daadwerkelijke leveractiviteiten zoals "Package Shipped" en "Delivery Complete".

Voorbeeld casegegevens vóór verrijking:

  • Case ID: ORD-5423, Promised_Delivery_Date: 2024-03-15 17:00:00
  • Activiteiten: Order geplaatst (10 maart), Betaling bevestigd (10 maart), Pakket verzonden (12 maart), Levering voltooid (16 maart)

Na verrijking:

  • Activiteiten: Order geplaatst (10 maart), Betaling bevestigd (10 maart), Pakket verzonden (12 maart), Promised Delivery Deadline (15 maart 17:00), Levering voltooid (16 maart)

Inzichten: Het bedrijf kan nu duurcalculators gebruiken om de tijd tussen "Promised Delivery Deadline" en "Delivery Complete" te meten, waarbij late leveringen worden geïdentificeerd als gevallen waarin deze duur positief is. Proceskaarten tonen dat 23% van de leveringen na de beloofde deadline plaatsvinden, vooral voor bestellingen vanuit het West Coast magazijn. Dit maakt gerichte verbeterinitiatieven mogelijk voor problematische aflevercentra.

Voorbeeld 2: SLA Monitoring bij IT Support

Scenario: Een IT-supportafdeling heeft service level agreements met verschillende responstijdbindingen afhankelijk van prioriteit van tickets. De SLA-deadline voor elk ticket wordt berekend en opgeslagen als case-attribuut. Het team wil deze deadlines als activiteiten invoegen om SLA-naleving te monitoren en risicovolle tickets te identificeren voor ze overschrijdingen veroorzaken.

Instellingen:

  • Datumattribuut Kolomnaam: "SLA_Deadline"
  • Nieuwe Activiteitsnaam: "SLA Response Deadline"
  • Nieuwe Activiteit Weergavenaam: "SLA Deadline"
  • Verwachte Volgorde: 50

Uitvoer: Voor elk supportticket wordt een "SLA Response Deadline" activiteit aangemaakt op het tijdstip zoals aangegeven in het SLA_Deadline attribuut. Deze deadline activiteit verschijnt chronologisch tussen de daadwerkelijke supportactiviteiten.

Voorbeeld casegegevens:

  • Ticket ID: TKT-8821, Prioriteit: Hoog, SLA_Deadline: 2024-06-20 14:30:00
  • Activiteiten: Ticket aangemaakt (20 juni 10:00), Automatisch toegewezen (20 juni 10:05), SLA Response Deadline (20 juni 14:30), Eerste reactie (20 juni 15:15), Ticket opgelost (21 juni 09:00)

Inzichten: Het team kan nu eenvoudig SLA-overschrijdingen identificeren door te filteren op gevallen waarbij "Eerste reactie" na "SLA Response Deadline" plaatsvindt. Analyse toont dat 18% van de hoogprioriteit tickets de SLA overschrijdt, vooral tijdens piekuren (12-14 uur) wanneer het team onderbezet is. Deze data ondersteunt verzoek voor extra bezetting tijdens piekperiodes.

Voorbeeld 3: Contract Mijlpaaltracking

Scenario: Een adviesbureau beheert langlopende klantcontracten met meerdere mijlpaaldata opgeslagen als case-attributen (contractstart, eerste opleverdatum, tweede opleverdatum, contracteinddatum). Ze willen deze mijlpaaldata visualiseren als activiteiten om geplande contracttijden te vergelijken met daadwerkelijk uitgevoerd werk.

Instellingen (voer deze verrijking 4 keer uit voor verschillende mijlpalen):

Configuratie 1:

  • Datumattribuut Kolomnaam: "Contract_Start_Date"
  • Nieuwe Activiteitsnaam: "Contract Start Milestone"
  • Verwachte Volgorde: 10

Configuratie 2:

  • Datumattribuut Kolomnaam: "Deliverable_1_Due_Date"
  • Nieuwe Activiteitsnaam: "Deliverable 1 Deadline"
  • Verwachte Volgorde: 50

Configuratie 3:

  • Datumattribuut Kolomnaam: "Deliverable_2_Due_Date"
  • Nieuwe Activiteitsnaam: "Deliverable 2 Deadline"
  • Verwachte Volgorde: 100

Configuratie 4:

  • Datumattribuut Kolomnaam: "Contract_End_Date"
  • Nieuwe Activiteitsnaam: "Contract End Milestone"
  • Verwachte Volgorde: 200

Uitvoer: De verrijking creëert vier nieuwe mijlpaalactiviteiten voor elk contract op basis van de opgeslagen deadline-data. Deze mijlpaalactiviteiten verschijnen in de proces-tijdlijn naast daadwerkelijke werkactiviteiten zoals "Requirements Gathering", "Design Review", "Deliverable 1 Submitted", etc.

Voorbeeld casegegevens voor Contract C-445:

  • Voor verrijking: Requirements Gathering (5 jan), Design Review (20 jan), Deliverable 1 Submitted (10 feb), Testing Complete (25 feb), Deliverable 2 Submitted (8 mrt)
  • Na verrijking: Contract Start Milestone (1 jan), Requirements Gathering (5 jan), Design Review (20 jan), Deliverable 1 Deadline (5 feb), Deliverable 1 Submitted (10 feb), Testing Complete (25 feb), Deliverable 2 Deadline (1 mrt), Deliverable 2 Submitted (8 mrt), Contract End Milestone (15 mrt)

Inzichten: Het bureau kan nu visualiseren hoe daadwerkelijk werk overeenkomt met contractuele deadlines. Analyse toont dat Deliverable 1 vijf dagen te laat werd ingediend, maar Deliverable 2 zeven dagen te vroeg, wat resulteert in een overall tijdige contractuitvoering. Deze patroonanalyse helpt bij het identificeren van welk type opleveringen consequent vertraging oplopen en betere schattingen vereisen.

Voorbeeld 4: Naleving Afspraken in de Zorg

Scenario: Een medische kliniek plant patiëntenafspraken en slaat de geplande afspraaktijd op als case-attribuut. Ze willen een activiteit maken voor de geplande tijd om te meten hoe lang patiënten wachten voordat zij worden gezien en om patronen van afspraakvertraging te identificeren.

Instellingen:

  • Datumattribuut Kolomnaam: "Scheduled_Appointment_Time"
  • Nieuwe Activiteitsnaam: "Scheduled Appointment"
  • Nieuwe Activiteit Weergavenaam: "Appointment Time"
  • Verwachte Volgorde: 20

Uitvoer: Er wordt een "Scheduled Appointment" activiteit aangemaakt op het exacte tijdstip waarop de patiënt gepland was, waardoor een vergelijking mogelijk is met de daadwerkelijke "Patient Called to Exam Room" activiteit.

Voorbeeld casegegevens:

  • Patiëntenbezoek PV-9923, Scheduled_Appointment_Time: 2024-09-12 10:00:00
  • Activiteiten: Patiënt ingecheckt (9:45), Scheduled Appointment (10:00), Patiënt geroepen naar onderzoeksruimte (10:23), Arts komt binnen (10:30), Bezoek voltooid (10:52)

Inzichten: De kliniek kan de duur tussen "Scheduled Appointment" en "Patient Called to Exam Room" berekenen om afspraakvertragingen te meten. Analyse toont een gemiddelde wachttijd van 18 minuten na de geplande tijd, waarbij ochtendafspraken (8-10 uur) punctueler zijn dan middagafspraken. Dit wijst erop dat de kliniek achterloopt op schema naarmate de dag vordert, wat aanpassing van buffer in planning ondersteunt.

Voorbeeld 5: Productieplanning in de Fabricage

Scenario: Een productiebedrijf plant productieruns en slaat de geplande startdatum voor elk werk op als case-attribuut. Ze willen deze geplande startdatum als activiteit invoegen om geplande versus daadwerkelijke productieplanning te vergelijken en achterlopende jobs te identificeren.

Instellingen:

  • Datumattribuut Kolomnaam: "Planned_Production_Start"
  • Nieuwe Activiteitsnaam: "Planned Start Date"
  • Nieuwe Activiteit Weergavenaam: "Scheduled Start"
  • Verwachte Volgorde: 15

Uitvoer: De verrijking maakt een "Planned Start Date" activiteit voor elke productiejob, geplaatst op het tijdstip zoals gespecificeerd in het Planned_Production_Start attribuut.

Voorbeeld casegegevens:

  • Job ID: JOB-3391, Planned_Production_Start: 2024-11-05 06:00:00
  • Activiteiten: Materialen aangevraagd (1 nov), Materialen ontvangen (3 nov), Planned Start Date (5 nov 6:00), Productie-opzet (6 nov 8:00), Productie gestart (6 nov 9:30), Kwaliteitscontrole (7 nov), Productie voltooid (7 nov)

Inzichten: Door de tijd tussen "Planned Start Date" en "Production Started" te meten, ontdekt het bedrijf dat 34% van de jobs meer dan 24 uur te laat starten. Oorzaak-analyse toont dat late materiaalleveringen 60% van de vertragingen veroorzaken, terwijl apparatuurproblemen 25% uitmaken. Deze data stimuleert verbeteringen in materiaalcqplanning en onderhoudscheduling.

Uitvoer

De verrijking Activiteit Toevoegen Vanuit Case-attribuut maakt nieuwe gebeurtenisrijen aan in je gebeurtenislogboek:

Nieuwe Activiteitenrecords: Voor elke case met een niet-nul waarde in het opgegeven datumattribuut wordt een nieuwe gebeurtenisrij aangemaakt met:

  • Activiteitsnaam: De naam die je hebt opgegeven in de instelling "Nieuwe Activiteitsnaam"
  • Tijdstip: De DateTime-waarde van het geselecteerde case-attribuut
  • Case-koppeling: Gekoppeld aan dezelfde case als het bronattribuut
  • Verwachte Volgorde: De volgordewaarde die je hebt opgegeven voor conformance- en variantanalyse

Datatype: De nieuwe activiteiten zijn standaard activiteitshandelingen in het logboek die verschijnen in alle activiteitgebaseerde analyses, waaronder:

  • Proceskaarten en varianten (waarbij de nieuwe activiteit in chronologische volgorde wordt getoond)
  • Activiteitsfrequentietabellen en statistieken
  • Tijdlijnvisualisaties
  • Duurberekeningen (als start- of eindpunt voor duurverrijkingen)
  • Conformance-checking (met gebruik van de opgegeven verwachte volgorde)

Null-afhandeling: Cases waarbij het opgegeven datumattribuut null of leeg is, krijgen geen nieuwe activiteit aangemaakt. Dit betekent dat het aantal nieuwe activiteiten mogelijk lager is dan het totale aantal cases als sommige cases ontbreken de bronattribuutwaarde.

Chronologische Integratie: De nieuwe activiteiten worden automatisch op de juiste chronologische volgorde geplaatst, vóór activiteiten die later plaatsvinden en na activiteiten die eerder plaatsvinden. Dit zorgt voor accurate duurcalculaties en visualisatie van processtromen.

Meervoudige Verrijkingen: Je kunt deze verrijking meerdere keren uitvoeren met verschillende bronattributen om meerdere mijlpaalactiviteiten te creëren vanuit diverse datumattributen in je dataset, zoals gedemonstreerd in het voorbeeld Contract Mijlpaaltracking hierboven.

Integratie met Andere Verrijkingen: Eenmaal aangemaakt kunnen de nieuwe activiteiten worden gebruikt in:

  • Duurverrijkingen om tijd te berekenen tussen mijlpalen en daadwerkelijke activiteiten
  • Conformance-verrijkingen om te controleren of activiteiten plaatsvinden in de verwachte volgorde ten opzichte van mijlpalen
  • Activiteitenfilters om cases te segmenteren gebaseerd op mijlpaalgerelateerde patronen
  • Calculators om afwijking tussen geplande en daadwerkelijke tijdlijnen te meten

Zie Ook

Gerelateerde Activiteit Verrijkingen:

Gerelateerde Attribuut Verrijkingen:

Gerelateerde Onderwerpen:

  • Procesontdekking - Inzicht in activiteitenstromen na toevoeging van mijlpaalactiviteiten
  • Tijdlijnanalyse - Visualisatie van chronologische relaties tussen geplande en daadwerkelijke activiteiten

Deze documentatie maakt deel uit van het mindzie Studio proces mining platform.