Ihr Daten-Template für die Anlageninstandhaltung

Dieses Attribut beschreibt die Schritte im Lebenszyklus des Instandhaltungsauftrags. Es erfasst die einzelnen Zustände, die der Auftrag durchläuft, etwa erstellt, genehmigt, in Bearbeitung, zurückgestellt und abgeschlossen.

Für eine präzise Process-Mining-Analyse fasst dieses Feld verschiedene Systemereignisse als verständliche Aktivitäten zusammen. Es ist entscheidend, um die Prozessübersicht darzustellen, Übergangszeiten zwischen Phasen zu berechnen und Nacharbeitsschleifen zu erkennen, in denen ein Arbeitsauftrag auf einen vorherigen Status zurückgesetzt wird.

Es definiert die Knoten in der Prozessübersicht und ist erforderlich, um den Workflow zu rekonstruieren.

Abgeleitet aus Statushistorien, Transaktionsprotokollen oder Änderungsprotokollen für Arbeitsaufträge.

Dieses Attribut dient als zentrale Fallkennung für die Process-Mining-Analyse. Es steht für einen vollständigen Instandhaltungszyklus, von der ursprünglichen Anfrage oder dem präventiven Auslöser bis zum Abschluss und zur finanziellen Abrechnung.

In der Analyse dient dieses Feld als Primärschlüssel, um alle zugehörigen Ereignisse, Kosten und Ressourceneinträge zusammenzufassen. Die Process-Mining-Engine kann damit den Lebenszyklus einzelner Aufträge rekonstruieren. So können Analysten den Arbeitsablauf nachvollziehen, Engpässe auf Fallebene erkennen und Ergebnisse bestimmten Auftragstypen oder Prioritäten zuordnen.

Dies ist die grundlegende Case-ID, die zur Unterscheidung einzelner Prozessinstanzen erforderlich ist.

In der Regel in der Kopfdatentabelle des Arbeitsauftrags zu finden (z. B. WONUM in Maximo, AUFNR in SAP).

Dieses Attribut gibt jedem Ereignis im Instandhaltungsprotokoll einen zeitlichen Bezug. Es erfasst den genauen Zeitpunkt, zu dem sich ein Status geändert oder das Quellsystem eine Transaktion verbucht hat.

Timestamps bilden die Grundlage für alle zeitbezogenen Kennzahlen im Process Mining. Mit ihnen lassen sich Zykluszeiten, Durchlaufzeiten und Leerlaufzeiten von Ressourcen berechnen. Hochpräzise Timestamps sind erforderlich, um Ereignisse in der richtigen Reihenfolge anzuordnen, wenn sie kurz nacheinander auftreten.

Damit lassen sich Ereignisse in eine Reihenfolge bringen und alle zeitbezogenen Kennzahlen berechnen.

Neben der Aktivität in Transaktionsprotokollen, Historientabellen oder Audit-Trails zu finden.

Dieses Attribut gibt an, wie aktuell der für die Analyse verwendete Datensatz ist. Es hilft Analysten, die Aktualität der Daten einzuschätzen und mögliche Verzögerungen zwischen dem operativen System und der Process-Mining-Umgebung zu erkennen.

Auch wenn dieses Attribut nicht zum tatsächlichen Prozessablauf gehört, ist es für die Data Governance wichtig. Es zeigt den Beteiligten, ob sie Echtzeitdaten oder einen Snapshot aus einer früheren Abschlussperiode betrachten.

Es unterstützt die Prüfung der Datenaktualität und die Verwaltung inkrementeller Ladevorgänge.

Zur Laufzeit von der ETL-Pipeline oder dem Extraktionsskript erzeugt.

Dieses Attribut gibt an, in welcher Softwareumgebung die Daten erzeugt wurden. In komplexen Instandhaltungsumgebungen können die Daten aus einem ERP-System, einem spezialisierten CMMS oder einer IoT-Überwachungsplattform stammen.

Bei der Analyse hilft dieses Feld, Daten zu filtern, wenn mehrere Systeme in ein Prozessmodell einfließen. Es unterstützt die Nachverfolgung der Datenherkunft und ermöglicht den Vergleich von Datenqualität und Prozessvarianten zwischen verschiedenen Altsystemen.

Es gewährleistet die Rückverfolgbarkeit von Daten in Umgebungen mit mehreren Systemen.

Während der Extraktion fest codiert oder aus der Systemkonfiguration übernommen.

Dieses Attribut verknüpft den Arbeitsauftrag mit dem physischen Objekt vor Ort. Es bezeichnet die Kennnummer, Geräte-ID oder Maschinennummer der Anlage, an der die Instandhaltung durchgeführt wird.

Das Attribut ist wichtig, um Anlagen zu erkennen, die häufig repariert werden müssen. Wenn Analysten Arbeitsaufträge nach Anlagen-ID zusammenfassen, können sie die mittlere Betriebsdauer zwischen Ausfällen (MTBF) berechnen und Geräte identifizieren, die einen überproportional hohen Anteil des Instandhaltungsbudgets beanspruchen.

Es ermöglicht die Leistungsanalyse einzelner Geräte und die Berechnung der MTBF.

Kopfdatentabelle des Arbeitsauftrags (z. B. ASSETNUM in Maximo, EQUNR in SAP).

Dieses Attribut klassifiziert die Art der Instandhaltungsarbeit. Übliche Werte unterscheiden zwischen geplanten Arbeiten (präventiv) und ungeplanten Ausfällen (korrektiv oder Notfall). Es ist ein Standardfeld in nahezu allen EAM- und CMMS-Systemen.

Analysten verwenden dieses Feld, um das Prozessmodell nach Kategorien aufzuschlüsseln. Ein Vergleich von Notfallreparaturen mit präventiver Instandhaltung zeigt häufig deutliche Unterschiede bei Prozessabläufen, Genehmigungsanforderungen und Zykluszeiten. Das Feld ist die wichtigste Dimension zur Berechnung des Verhältnisses von präventiver zu reaktiver Instandhaltung.

Es ist entscheidend, um geplante und ungeplante Arbeiten getrennt zu analysieren.

Kopfdatentabelle des Arbeitsauftrags (z. B. WORKTYPE in Maximo, AUART in SAP).

Dieses Attribut enthält den vom Planer festgelegten oder durch das SLA vorgegebenen Fälligkeitstermin. Er dient als Referenz für die Berechnung termingerechter Abschlüsse.

Durch den Vergleich des tatsächlichen Abschlussdatums mit diesem Zieltermin lassen sich die Termineinhaltung und Verzögerungen berechnen. Große Abweichungen weisen auf Schwächen in der Planung oder Ressourcenengpässe hin.

Er bildet die Grundlage für die Berechnung von Verzögerungen und Termineinhaltung.

Registerkarte zur Arbeitsauftragsplanung (z. B. GLTRP in SAP, SCHEDFINISH in Maximo).

Dieses Attribut bezeichnet das Team, das Gewerk oder die Abteilung, der der Arbeitsauftrag zugewiesen ist, etwa Elektrotechnik, Mechanik, Instrumentierung oder Gebäudetechnik.

Diese Auswertung ermöglicht den Leistungsvergleich zwischen Teams. Analysten können Zykluszeiten, Rückstände und Nacharbeitsquoten der Abteilungen vergleichen, um Schulungsbedarf oder Ressourcenengpässe in bestimmten Gewerken zu erkennen.

Es ermöglicht den Vergleich von Leistung und Auftragsrückständen zwischen verschiedenen Teams.

Kopfdatensatz des Arbeitsauftrags (z. B. Arbeitsplatz in SAP, Crew-ID in Maximo).

Dieses boolesche Attribut vereinfacht den Arbeitsauftragstyp zu einer binären Klassifizierung: präventiv oder nicht präventiv. Häufig wird es aus dem Arbeitsauftragstyp abgeleitet.

Mit diesem Kennzeichen lassen sich Dashboards schnell nach der Einhaltung präventiver Instandhaltungspläne filtern. Es vereinfacht die Berechnung der KPI für das Verhältnis von präventiver zu korrektiver Instandhaltung, einer branchenüblichen Kennzahl für den Reifegrad der Instandhaltungsorganisation.

Es vereinfacht das Filtern und die KPI-Berechnung für den Anteil präventiver Instandhaltung.

Abgeleitet aus dem Arbeitsauftragstyp oder einem systemspezifischen Kennzeichen (z. B. PPM-Kennzeichen).

Dieses Attribut klassifiziert Anlagen danach, welche Auswirkungen ein Ausfall auf Sicherheit, Umwelt oder Produktion hätte. Häufig ist es ein statisches Attribut im Anlagenstammsatz, wird aber oft auch im Arbeitsauftrag gespeichert.

Mithilfe dieses Attributs können Analysten prüfen, ob die Instandhaltungsteams Arbeiten an kritischen Anlagen angemessen priorisieren. Es hilft festzustellen, ob die wichtigsten Geräte die präventiven Instandhaltungspläne am zuverlässigsten einhalten.

Es hilft, die Schwerpunkte der Instandhaltung an Geschäftsrisiken und betrieblichen Auswirkungen auszurichten.

Anlagenstammdaten oder, bei Denormalisierung, Kopfdatentabelle des Arbeitsauftrags.

Dieses Attribut gibt an, wie kritisch die Instandhaltungsaufgabe für den Betrieb ist. Die Werte reichen üblicherweise von Zahlencodes (1, 2, 3) bis zu Bezeichnungen wie Kritisch, Hoch, Mittel und Niedrig. Sie bestimmen die erforderliche Reaktionszeit und die Ressourcenzuweisung.

In der Prozessanalyse dient dieses Attribut zur Prüfung der SLA-Einhaltung. Analysten untersuchen, ob Aufträge mit hoher Priorität den Prozess tatsächlich schneller durchlaufen als Aufträge mit niedriger Priorität oder ob sie in Genehmigungsprozessen stecken bleiben.

Es ermöglicht die Analyse der SLA-Einhaltung und die Prüfung der Ressourcenpriorisierung.

Kopfdatentabelle des Arbeitsauftrags (z. B. PRIORITY in Maximo, PRIOK in SAP).

Dieses Attribut summiert die Dauer aller Arbeitszeiteinträge, die dem Arbeitsauftrag zugeordnet sind. Es bildet den tatsächlichen Aufwand für die Erledigung der Aufgabe ab.

Diese Kennzahl ist wichtig, um die Auslastung der Belegschaft und die Arbeitseffizienz zu berechnen. Der Vergleich der tatsächlichen mit den geschätzten Stunden zeigt, wie genau die Planung war. Deutliche Abweichungen können auf unklare Auftragsumfänge oder fehlende Qualifikationen hinweisen.

Es misst den Aufwand und dient zur Berechnung der Auslastung und Planungsgenauigkeit.

Aus Zeiterfassungs- oder Arbeitsbuchungstabellen zusammengefasst.

Dieses Attribut summiert alle Finanzbuchungen zum Arbeitsauftrag. Es zeigt die endgültigen wirtschaftlichen Auswirkungen der Instandhaltungsmaßnahme.

Die Kostenanalyse ist ein wichtiger Anwendungsfall für Process Mining im Anlagenmanagement. Mit diesem Attribut lassen sich die teuersten Anlagenklassen in der Instandhaltung ermitteln und Fälle erkennen, in denen die Reparaturkosten den Wiederbeschaffungswert der Anlage übersteigen.

Es ist zentral für die Analyse finanzieller Auswirkungen und die Berichterstattung zu Budgetabweichungen.

Kostensummierungstabellen oder Summen aus Hauptbuchbuchungen, die dem Auftrag zugeordnet sind.

Dieses Attribut bezeichnet den geografischen oder funktionalen Bereich, in dem sich die Anlage befindet. Das kann ein bestimmtes Gebäude, ein Stockwerk oder ein entfernter Standort sein.

Standortdaten helfen, ineffiziente Fahrtzeiten und logistische Probleme zu analysieren. Wenn Techniker viel Zeit für Fahrten zwischen weit auseinanderliegenden Standorten aufwenden, um Aufträge mit niedriger Priorität zu erledigen, kann Process Mining Möglichkeiten für eine bessere Routenplanung oder die Bündelung von Arbeitsaufträgen nach Standort aufzeigen.

Es unterstützt die Logistikanalyse und die Erkennung standortspezifischer Engpässe.

Kopfdatensatz des Arbeitsauftrags oder verknüpfte Tabelle mit Anlagenstandorten.

Dieses Attribut bezeichnet die Person oder den leitenden Techniker, die bzw. der für die Ausführung der Instandhaltungsaufgabe zuständig ist. Während die Abteilung die Gruppe erfasst, wird hier die einzelne Person angegeben.

Diese Detailtiefe ist hilfreich, um die Arbeitslast im Team zu analysieren. Sie kann zeigen, ob bestimmte Techniker dauerhaft überlastet sind oder einzelne Personen häufiger Nacharbeiten verursachen, was auf Schulungsbedarf hindeuten kann.

Es ermöglicht die Analyse der Arbeitslastverteilung und individueller Leistungskennzahlen.

Zuweisungen zu Arbeitsaufträgen oder detaillierte Arbeitszeittabellen.