Attribuutwijzigingen tussen twee Activiteiten

Overzicht

De verrijking Attribuutwijzigingen tussen twee Activiteiten analyseert gebeurtenisattributen om wijzigingen te detecteren die optreden tussen twee specifieke activiteiten binnen elk geval. Deze krachtige verrijking maakt booleaanse attributen aan die aangeven of geselecteerde gebeurtenisattributen van waarde zijn gewijzigd tussen uw opgegeven activiteiten. Dit is essentieel voor het begrijpen van datatransformaties, overdrachtskwaliteit, procesconsistentie en het identificeren waar informatiewijzigingen plaatsvinden in uw bedrijfsprocessen. De verrijking kan meerdere gebeurtenisattributen gelijktijdig analyseren en zelfs nieuwe activiteiten creëren om aan te geven waar veranderingen hebben plaatsgevonden, wat een uitgebreid inzicht biedt in de gegevensontwikkeling gedurende uw processtroom.

Naast eenvoudige wijzigingsdetectie helpt deze verrijking organisaties procesinefficiënties, datakwaliteitsproblemen en compliance-risico's te identificeren. Door attribuutwijzigingen te volgen tussen belangrijke procesmijlpalen kunt u precies bepalen waar datacorrecties plaatsvinden, valideren dat vereiste transformaties plaatsvinden en informatieconsistentie waarborgen bij overdrachten tussen afdelingen. De mogelijkheid om activiteiten te genereren op wijzigingspunten maakt deze verrijking bijzonder waardevol voor het creëren van visuele markeringen in proceskaarten die kritieke datatransities benadrukken.

Veelvoorkomende toepassingen

  • Factuurverwerking: Wijzigingen detecteren in factuurbedragen, betalingsvoorwaarden of goedkeuringscodes tussen indienings- en goedkeuringsfasen
  • Orderbeheer: Wijzigingen volgen in orderhoeveelheden, leverdata of klantvereisten tussen orderinvoer en levering
  • Wijzigingsverzoeken afhandelen: Statuswijzigingen, prioriteitsaanpassingen of toegewezen teamwijzigingen monitoren tussen initiële aanvraag en implementatie
  • Kwaliteitscontrole: Productspecificaties, testresultaten of kwaliteitscores identificeren die wijzigen tussen inspectiestadia
  • Klantenservice: Wijzigingen in ticketprioriteit, categorietoewijzing of oplossingscodes detecteren tussen aanmaak en sluiting
  • Zorgpaden: Wijzigingen bijhouden in diagnosecodes, behandelplanwijzigingen of verzekeringsstatusupdates tussen patiëntcontacten
  • Leningsverwerking: Updates in kredietscore, waarderingen van onderpand of renteaanpassingen monitoren tussen aanvraag en goedkeuring

Instellingen

Gebeurteniskolommen: Selecteer welke gebeurtenisattributen moeten worden geanalyseerd op wijzigingen tussen de twee activiteiten. De verrijking maakt voor elke geselecteerde kolom een apart booleaans attribuut aan dat aangeeft of de waarde is gewijzigd. U kunt meerdere kolommen selecteren om gegevenswijzigingen over verschillende aspecten van uw proces uitgebreid te volgen. Laat leeg om automatisch alle niet-systeem gebeurtenisattributen te analyseren.

Activiteit 1: Kies de eerste activiteit die als startpunt voor vergelijking dient. Deze activiteit markeert waar de initiële attribuutwaarden worden vastgelegd. Selecteer een activiteit die een betekenisvol controlepunt in uw proces vertegenwoordigt waar gegevens zich in een specifieke staat moeten bevinden.

Selectietype Activiteit 1: Geef aan of de Eerste of Laatste voorkoming van Activiteit 1 binnen elk geval moet worden gebruikt:

  • Eerste: Gebruikt de vroegste voorkoming wanneer de activiteit meerdere keren voorkomt
  • Laatste: Gebruikt de meest recente voorkoming vóór Activiteit 2
  • Standaard is Eerste

Activiteit 2: Kies de tweede activiteit die als eindpunt voor vergelijking dient. De verrijking vergelijkt de attribuutwaarden bij deze activiteit met de waarden van Activiteit 1. Selecteer een activiteit die een andere belangrijke mijlpaal representeert waar u wijzigingen of consistentie van gegevens wilt verifiëren.

Selectietype Activiteit 2: Geef aan of de Eerste of Laatste voorkoming van Activiteit 2 binnen elk geval moet worden gebruikt:

  • Eerste: Gebruikt de vroegste voorkoming na Activiteit 1
  • Laatste: Gebruikt de laatste voorkoming in het geval
  • Standaard is Laatste

Activiteiten Maken: Schakel deze optie in om automatisch nieuwe activiteiten in uw gebeurtenislog te injecteren op punten waar attribuutwijzigingen worden gedetecteerd. Wanneer ingeschakeld, maakt de verrijking nieuwe gebeurtenissen aan met activiteitennamen die overeenkomen met het gewijzigde attribuut (bijvoorbeeld "Invoice Amount-Change"). Dit biedt visuele markeringen in proceskaarten en maakt extra analyse van wijzigingspatronen mogelijk. Standaard uitgeschakeld.

Voorbeelden

Voorbeeld 1: Verificatie Factuurbedrag

Scenario: Een financiële afdeling wil bijhouden of factuurbedragen worden aangepast tussen de eerste indiening en de definitieve goedkeuring, aangezien dergelijke wijzigingen extra controle vereisen volgens het bedrijfsbeleid.

Instellingen:

  • Gebeurteniskolommen: [Invoice_Amount, Tax_Amount, Total_Due]
  • Activiteit 1: Submit Invoice
  • Selectietype Activiteit 1: Eerste
  • Activiteit 2: Approve Invoice
  • Selectietype Activiteit 2: Laatste
  • Activiteiten Maken: Nee

Uitvoer: Maakt drie nieuwe booleaanse case-attributen aan:

  • Invoice_Amount-Change: Waar voor gevallen waar het factuurbedrag gewijzigd is
  • Tax_Amount-Change: Waar voor gevallen waar belastingwaarden wijzigden
  • Total_Due-Change: Waar voor gevallen waar het totaal te betalen bedrag gewijzigd is

Voorbeeldgegevens met verrijkingsresultaten: | Case ID | Invoice_Amount-Change | Tax_Amount-Change | Total_Due-Change | |---------|----------------------|-------------------|------------------| | INV-001 | False | False | False | | INV-002 | True | True | True | | INV-003 | False | True | True | | INV-004 | True | False | True |

Inzichten: Het financiële team ontdekt dat 23% van de facturen prijswijzigingen kent tussen indiening en goedkeuring, wat wijst op de noodzaak van betere initiële validatie. Ze implementeren extra training en systeemcontroles tijdens de indieningsfase om herwerk te verminderen.

Voorbeeld 2: Kwaliteit Orderverwerking

Scenario: Een logistiek bedrijf wil orders identificeren waarbij leveringsgegevens veranderen tussen orderplaatsing en verzending, aangezien deze wijzigingen vaak leiden tot vertragingen en klantklachten.

Instellingen:

  • Gebeurteniskolommen: [Delivery_Address, Delivery_Date, Shipping_Method, Order_Priority]
  • Activiteit 1: Place Order
  • Selectietype Activiteit 1: Eerste
  • Activiteit 2: Prepare Shipment
  • Selectietype Activiteit 2: Eerste
  • Activiteiten Maken: Ja

Uitvoer: Maakt vier booleaanse attributen en voegt nieuwe activiteiten toe voor elke gedetecteerde wijziging:

  • Delivery_Address-Change: Geeft adreswijzigingen aan
  • Delivery_Date-Change: Toont leverdatumaanpassingen
  • Shipping_Method-Change: Geeft wijzigingen in verzendmethode aan
  • Order_Priority-Change: Volgt prioriteitswijzigingen

Wanneer wijzigingen worden gedetecteerd, worden nieuwe gebeurtenissen toegevoegd aan het logboek: | Case ID | Activiteit | Tijdstip | |---------|------------|----------| | ORD-123 | Place Order | 2024-01-10 09:00 | | ORD-123 | Delivery_Date-Change | 2024-01-10 14:30 | | ORD-123 | Shipping_Method-Change | 2024-01-10 14:30 | | ORD-123 | Prepare Shipment | 2024-01-10 14:30 |

Inzichten: Analyse toont dat 35% van de orders leverdatumwijzigingen bevat, vooral tijdens piekseizoenen. Het bedrijf implementeert een klantenmeldingssysteem voor datumwijzigingen en past capaciteitsplanning aan om wijzigingen te verminderen.

Voorbeeld 3: Monitoring Zorgtrajecten

Scenario: Een ziekenhuis wil wijzigingen blijven volgen in diagnosecodes en behandelplannen tussen eerste spoedeisende hulp beoordeling en opname op gespecialiseerde afdelingen om correcte overdracht te waarborgen.

Instellingen:

  • Gebeurteniskolommen: [Diagnosis_Code, Treatment_Priority, Assigned_Department, Insurance_Status]
  • Activiteit 1: ER Assessment
  • Selectietype Activiteit 1: Eerste
  • Activiteit 2: Department Admission
  • Selectietype Activiteit 2: Eerste
  • Activiteiten Maken: Nee

Uitvoer: Maakt vier booleaanse attributen aan voor medische gegevenswijzigingen:

  • Diagnosis_Code-Change: Waar wanneer diagnose verfijnd of gewijzigd is
  • Treatment_Priority-Change: Geeft prioriteitsniveauwijzigingen aan
  • Assigned_Department-Change: Toont herindeling van afdelingen
  • Insurance_Status-Change: Volgt updates in verzekeringsverificatie

Resultaten maken filteren en analyseren mogelijk: | Case ID | Diagnosis_Code-Change | Treatment_Priority-Change | Assigned_Department-Change | |---------|----------------------|--------------------------|----------------------------| | PT-001 | True | False | False | | PT-002 | True | True | True | | PT-003 | False | False | False | | PT-004 | True | False | True |

Inzichten: Het ziekenhuis constateert dat 42% van de patiënten diagnosecodewijzigingen vertoont tussen SEH en opname, wat wijst op de noodzaak van betere initiële beoordelingsprotocollen. Ze implementeren extra diagnostische hulpmiddelen op de SEH om nauwkeurigheid te verbeteren.

Voorbeeld 4: IT Beheer Wijzigingsverzoeken

Scenario: Een IT-servicedesk wil monitoren hoe wijzigingsverzoekattributen evolueren tussen initiële indiening en start van implementatie om patronen te herkennen die samenhangen met succesvolle uitrol.

Instellingen:

  • Gebeurteniskolommen: [Risk_Level, Implementation_Type, Affected_Systems, Approval_Status]
  • Activiteit 1: Submit Change Request
  • Selectietype Activiteit 1: Eerste
  • Activiteit 2: Start Implementation
  • Selectietype Activiteit 2: Eerste
  • Activiteiten Maken: Ja

Uitvoer: Maakt booleaanse indicatoren voor wijzigingen en activiteitenmarkeringen:

  • Risk_Level-Change: Geeft wijzigingen in risiconiveau aan
  • Implementation_Type-Change: Toont veranderingen in implementatiebenadering
  • Affected_Systems-Change: Volgt scope-wijzigingen
  • Approval_Status-Change: Monitoren goedkeuringsstatuswijzigingen

De verrijking voegt activiteiten toe om significante wijzigingen te markeren, wat procesmining visualisaties mogelijk maakt van waar aanpassingen optreden in de wijzigingsbeheer workflow.

Inzichten: Het IT-team ontdekt dat wijzigingsverzoeken met wijzigingen in Risk_Level 3x hogere faalkansen hebben. Ze implementeren verplichte beoordelingsvergaderingen bij veranderende risiconiveaus om juiste planning aanpassingen te waarborgen.

Voorbeeld 5: Kwaliteitscontrole Productie

Scenario: Een fabrikant wil detecteren of productspecificaties of kwaliteitsmetingen wijzigen tussen verschillende inspectiestations om te bepalen waar defecten ontstaan of worden gecorrigeerd.

Instellingen:

  • Gebeurteniskolommen: [Product_Weight, Color_Code, Quality_Score, Defect_Count]
  • Activiteit 1: Initial Inspection
  • Selectietype Activiteit 1: Laatste
  • Activiteit 2: Final Inspection
  • Selectietype Activiteit 2: Laatste
  • Activiteiten Maken: Nee

Uitvoer: Maakt attributen aan voor kwaliteitswijzigingen:

  • Product_Weight-Change: Detecteert gewichtsschommelingen
  • Color_Code-Change: Identificeert kleurwijzigingen
  • Quality_Score-Change: Volgt kwaliteitsbeoordeling aanpassingen
  • Defect_Count-Change: Toont defectaantallen wijzigingen

Analyseresultaten per productielijn: | Productielijn | % Gewichtswijzigingen | % Wijzigingen Kwaliteitscore | % Defectwijzigingen | |---------------|-----------------------|------------------------------|---------------------| | Lijn A | 2.3% | 15.2% | 18.5% | | Lijn B | 5.1% | 22.7% | 31.2% | | Lijn C | 1.8% | 8.9% | 11.3% |

Inzichten: Productielijn B toont aanzienlijk hogere wijzigingspercentages, wat duidt op kalibratieproblemen met apparatuur. De fabrikant plant direct onderhoud en voert frequentere kwaliteitscontroles op deze lijn uit.

Uitvoer

De verrijking maakt voor elke geselecteerde gebeurteniskolom nieuwe booleaanse case-attributen aan volgens het naamgevingspatroon [ColumnName]-Change. Deze attributen bevatten:

  • True: Wanneer de waarde van het gebeurtenisattribuut verschilt tussen Activiteit 1 en Activiteit 2
  • False: Wanneer de waarde hetzelfde blijft of wanneer een van beide activiteiten ontbreekt in het geval
  • Leeg/Null: Wanneer het attribuut niet geëvalueerd kan worden (ontbrekende activiteiten of attribuutwaarden)

Elk aangemaakt attribuut:

  • Is direct beschikbaar voor gebruik in filters, berekeningen en andere verrijkingen
  • Kan worden geëxporteerd met uw verrijkte dataset
  • Verschijnt in case attribuutlijsten voor analyse en visualisatie
  • Ondersteunt procesmining visualisaties wanneer wijzigingsactiviteiten zijn gemaakt

Wanneer "Activiteiten Maken" is ingeschakeld, doet de verrijking ook:

  • Nieuwe gebeurtenissen injecteren in de gebeurtenislog bij de timestamp van Activiteit 2
  • Deze gebeurtenissen benoemen volgens het patroon [ColumnName]-Change
  • Alle andere gebeurtenisattributen van Activiteit 2 kopiëren om context te behouden
  • Vereist dataset-verversing om nieuwe activiteiten in proceskaarten te zien

De verrijking gaat intelligent om met:

  • Gevallen waarin een of beide activiteiten niet bestaan (geen wijziging geregistreerd)
  • Meerdere voorkomens van activiteiten (gereguleerd door selectietype instellingen)
  • Null of lege attribuutwaarden (worden als onderscheidende waarden beschouwd voor vergelijking)
  • Gemengde datatypes (vergelijking op basis van stringrepresentaties)

Gebruik deze outputs om:

  • Gevallen met specifieke typen wijzigingen te filteren voor gedetailleerde analyse
  • Wijzigingspercentages en -patronen binnen uw proces te berekenen
  • Alerts te creëren bij onverwachte aanpassingen
  • Conformiteitsregels te formuleren rond toegestane en verboden wijzigingen
  • Wijzigingspatronen te visualiseren in proceskaarten wanneer activiteiten worden gemaakt

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