Verbessern Sie Ihr Problemmanagement
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Optimieren Sie das Problemmanagement in BMC Helix ITSM
Unsere Plattform macht verborgene Engpässe und Reibungsverluste sichtbar, die die Effizienz Ihres Service beeinträchtigen. Sie erkennen auf einen Blick, wo manuelle Schritte oder Übergaben Ihre Untersuchungen verzögern. Diese Transparenz hilft Ihnen, Workflows zu verbessern und die Ursachen wiederkehrender betrieblicher Probleme zu beseitigen.
Laden Sie unser vorkonfiguriertes Daten-Template herunter und gehen Sie typische Herausforderungen an, um Ihre Effizienz-Ziele zu erreichen. Folgen Sie unserem Verbesserungsplan in sechs Schritten und lesen Sie den Leitfaden zum Daten-Template, um Ihre Abläufe zu verbessern.
Ausführliche Beschreibung anzeigen
Der strategische Nutzen eines optimierten Problem Managements
Ein effizientes Problem Management ist die Grundlage für eine stabile IT-Umgebung. Während das Incident Management darauf abzielt, den Service so schnell wie möglich wiederherzustellen, beseitigt das Problem Management die Ursachen der Störungen. Ist der Prozess nicht optimiert, bleibt Ihr IT-Team im reaktiven Modus und muss dieselben Probleme immer wieder lösen. Das erhöht die Betriebskosten, senkt die Zufriedenheit der Benutzer und belastet Ihre technischen Mitarbeitenden unnötig. Wenn Sie diesen Prozess in BMC Helix ITSM optimieren, wechseln Sie von einer reaktiven zu einer proaktiven Vorgehensweise. So erhöhen Sie die Zuverlässigkeit Ihrer Business-Services und schützen Ihr Unternehmen vor kostspieligen Serviceausfällen.
Aus Daten aus BMC Helix ITSM konkrete Erkenntnisse gewinnen
Die Standardberichte in BMC Helix ITSM zeigen Ihre Daten oft nur statisch, etwa die Zahl offener Probleme oder die durchschnittliche Zeit bis zum Abschluss. Sie erklären jedoch selten, warum eine bestimmte Untersuchung ins Stocken gerät. Process Mining zeichnet den gesamten Lebenszyklus jedes Problem-Datensatzes nach und nutzt dafür digitale Spuren aus Tabellen wie PBM:Problem Investigation und PBM:Known Error. So wird die tatsächliche Abfolge der Ereignisse sichtbar: Sie sehen, wo Übergaben scheitern, Freigaben ausstehen und Nacharbeit anfällt. Statt über die Gründe für eine lange Zykluszeit zu spekulieren, erkennen Sie die konkreten Abläufe, die zu Verzögerungen führen. Damit können Sie gezielt Verbesserungen auf Basis objektiver Daten statt einzelner Erfahrungsberichte umsetzen.
Strukturelle Ineffizienzen bei der Ursachenanalyse erkennen
Eine der größten Herausforderungen im Problem Management ist der Übergang von der Erfassung eines Problems zum Beginn der Untersuchung. In vielen Unternehmen bleibt ein Datensatz tagelang im Status „Erfasst“ oder „Zugewiesen“, bevor eine Fachkraft mit der Arbeit beginnt. Process Mining macht diese verborgenen Engpässe sichtbar. Vielleicht sind bestimmte Supportgruppen überlastet und es entsteht ein Rückstand. Oder die Kriterien für die Eskalation eines Problems zur Ursachenanalyse sind unklar. Wenn Sie den Ablauf zwischen den Aktivitäten „Untersuchung begonnen“ und „Ursache ermittelt“ analysieren, sehen Sie, ob den technischen Teams die nötigen Informationen vorliegen oder ob sie zu viel Zeit mit Verwaltungsaufgaben statt mit der Diagnose verbringen. Eine kürzere Zykluszeit ist der schnellste Weg zu einer stabileren IT.
Workarounds und bekannte Fehler wirksamer einsetzen
Ein wichtiger, aber oft übersehener Teil des Prozesses ist die Zeit bis zur Veröffentlichung eines Workarounds. Wird ein Workaround gefunden, aber nicht im Formular PBM:Known Error dokumentiert, können Service-Desk-Mitarbeitende wiederkehrende Incidents weiterhin nur schwer lösen. Das führt im gesamten Unternehmen zu unnötigem Aufwand. Mit Process Mining messen Sie die Zeit zwischen den Aktivitäten „Workaround ermittelt“ und „Workaround veröffentlicht“. Ist der Abstand zu groß, deutet das auf Probleme bei der Kommunikation hin, die sich direkt auf die Zahl der Incidents auswirken. Wenn Sie diesen Abschnitt des Workflows verbessern, können Mitarbeitende im Unternehmen von vorläufigen Lösungen profitieren, während die dauerhafte Behebung entwickelt wird. So gewinnen Ihre Fachkräfte Zeit für eine gründliche Analyse, ohne dass der Rückstand an Incidents weiter wächst.
Erfolg messen und die Prozessreife steigern
Ziel der Prozessoptimierung ist es, Häufigkeit und Auswirkungen von Incidents auf das Unternehmen zu verringern. Mit Process Mining legen Sie klare Vergleichswerte für den Lebenszyklus des Problem Managements fest. Sie messen, wie wirksam die Aktivitäten zur Einleitung von Change Requests sind, und prüfen, ob dauerhafte Lösungen innerhalb der vereinbarten Service-Level-Ziele umgesetzt werden. Während Sie Änderungen einführen, liefert Process Mining kontinuierlich Rückmeldungen dazu, ob die Optimierungen greifen. Dieser datengetriebene Ansatz fördert Transparenz und Verantwortlichkeit. Teams können ihre Workflows anhand konkreter Fakten verbessern. Mit der Zeit sinkt dadurch die Zahl wiederkehrender Probleme deutlich, und die IT-Infrastruktur wird widerstandsfähiger.
Prozessoptimierung mit Process Mining starten
Um Ihr Problem Management zu verbessern, müssen Sie Ihre ITSM-Suite nicht vollständig umbauen. Der erste Schritt ist, den aktuellen Status sichtbar zu machen. Wenden Sie diese Analysemethoden auf Ihre Daten aus BMC Helix ITSM an und beginnen Sie in einem überschaubaren Bereich, etwa bei einem besonders wichtigen Service oder einer häufig auftretenden Problemkategorie. Wenn Sie Engpässe aufdecken und beseitigen, sinkt die Zahl der Incidents. Dadurch gewinnt Ihr Team Kapazität, um weitere strukturelle Verbesserungen anzugehen. Nutzen Sie diesen Leitfaden und die zugehörigen Templates, um Ihre IT-Services stabiler, effizienter und proaktiver zu gestalten.
Der Verbesserungsprozess für das Problem Management in 6 Schritten
Daten-Template herunterladen
Was zu tun ist
Laden Sie das standardisierte Excel-Template für die Felder des BMC Helix Problem Management herunter. Es umfasst die Formulare „Problem Investigation“ und „Known Error“.
Warum das wichtig ist
Mit einer vorgefertigten Struktur stimmen Ihre Daten zum Prozesslebenszyklus genau mit den Analysemodellen überein. So erhalten Sie deutlich schneller Erkenntnisse für die Ursachenanalyse.
Erwartetes Ergebnis
Ein sofort einsetzbares Template für die Datenzuordnung Ihrer ITSM-Daten.
Historische Daten exportieren
Was zu tun ist
Exportieren Sie drei bis sechs Monate an Problem-Datensätzen aus BMC Helix ITSM. Konzentrieren Sie sich dabei auf den Fortschritt der Untersuchungen und die Ermittlung der Ursachen.
Warum das wichtig ist
Historische Daten bilden eine Vergleichsbasis, anhand derer Sie wiederkehrende Incident-Muster und wichtige Engpässe in Ihrem aktuellen Workflow zur Problemlösung erkennen.
Erwartetes Ergebnis
Ein Datensatz mit dem tatsächlichen Verlauf Ihres Problem Managements.
Ihren Datensatz hochladen
Was zu tun ist
Laden Sie Ihre ausgefüllte Excel-Datei sicher auf die ProcessMind-Plattform hoch. Damit starten Sie die automatische Analyse Ihrer Abläufe zur Problemlösung.
Warum das wichtig ist
Wenn Sie Ihre Daten in einer Analyseplattform zusammenführen, lassen sich verborgene Prozessabweichungen und wichtige Effizienzlücken erkennen.
Erwartetes Ergebnis
Ihre Daten sind verarbeitet und können visuell untersucht werden.
Abläufe zur Problemlösung analysieren
Was zu tun ist
Untersuchen Sie die KI-gestützten Dashboards, um Engpässe bei der Ursachenanalyse zu erkennen und die Wirksamkeit veröffentlichter Workarounds zu bewerten.
Warum das wichtig ist
Die Visualisierung des gesamten Lebenszyklus zeigt genau, wo Untersuchungen ins Stocken geraten oder wichtige Change Requests verzögert werden.
Erwartetes Ergebnis
Engpässe und Möglichkeiten zur Optimierung klar erkennen.
Problem Management optimieren
Was zu tun ist
Nutzen Sie die Erkenntnisse, um Zuweisungen an Supportgruppen zu verbessern und den Übergang von der Ermittlung der Ursache zur Umsetzung einer dauerhaften Lösung zu beschleunigen.
Warum das wichtig ist
Gezielte Maßnahmen senken die Zahl wiederkehrender Incidents und verbessern die Stabilität Ihrer Business-Services.
Erwartetes Ergebnis
Eine priorisierte Liste umgesetzter Prozessverbesserungen.
Fortschritt und KPIs überwachen
Was zu tun ist
Laden Sie regelmäßig neue Daten aus BMC Helix ITSM hoch, um die Auswirkungen Ihrer Änderungen auf die SLA-Konformität und die Bearbeitungszeiten von Untersuchungen zu verfolgen.
Warum das wichtig ist
Durch kontinuierliche Überwachung bleiben Prozessverbesserungen wirksam. Außerdem können Sie schnell auf neue Herausforderungen bei IT-Services reagieren.
Erwartetes Ergebnis
Dauerhafte Verbesserungen bei der Effizienz der Problemlösung.
IHRE PROZESSERKENNTNISSE
Entdecken Sie die tatsächlichen Engpässe in Ihrem Helix-Problemprozess
- Machen Sie jeden Schritt Ihres Untersuchungszyklus sichtbar
- Ermitteln Sie die genauen Ursachen für Verzögerungen bei Zuweisungen
- Verkürzen Sie die Dokumentation von Workarounds
- Messen Sie, wie sich Lösungen auf das Vorfallaufkommen auswirken
NACHGEWIESENE ERGEBNISSE
Messbare Verbesserungen bei der Problemlösung
Unternehmen erhalten einen detaillierten Einblick in Problem Records. So können sie die Ursachenanalyse verbessern und die Zahl wiederkehrender Vorfälle im gesamten Unternehmen senken. Die Ergebnisse zeigen, welche Effizienzgewinne datengetriebene Erkenntnisse in BMC Helix ITSM-Workflows ermöglichen.
Kürzere Untersuchungsdauer
Wenn der Weg vom Beginn der Untersuchung bis zur Identifizierung der Ursache kürzer wird, können sich technische Teams auf dauerhafte Lösungen konzentrieren, statt lange nach der Ursache zu suchen.
Weniger Neuzuweisungen im Support
Werden Engpässe bei der anfänglichen Zuweisung erkannt, erreichen Problemfälle sofort die zuständigen Fachleute. So vermeiden Sie unnötigen Aufwand in mehreren Supportgruppen.
Prozentuale Steigerung der Compliance
Die Echtzeitübersicht über festgefahrene Problemfälle ermöglicht es der Leitung, einzugreifen, bevor SLA-Ziele verfehlt werden. So bleibt die Servicebereitstellung für das Unternehmen verlässlich.
Weniger erneut geöffnete Problemfälle
Werden Lösungen vor dem Abschluss überprüft, ist sichergestellt, dass die zugrunde liegenden Probleme tatsächlich behoben sind. So vermeiden Sie kostspielige erneute Untersuchungen, nachdem ein Problem vermeintlich gelöst wurde.
Lösungen schneller veröffentlichen
Werden vorläufige Workarounds schneller veröffentlicht, sinkt die Belastung der Endbenutzer durch laufende Vorfälle deutlich, während die langfristige Lösung entwickelt wird.
Die tatsächlichen Verbesserungen hängen von der Prozesskomplexität und der Datenqualität ab. Die Zahlen zeigen typische Ergebnisse aus verschiedenen Unternehmensumgebungen.
Empfohlene Daten
Häufig gestellte Fragen
Häufig gestellte Fragen
Process Mining visualisiert jeden Ablauf eines Problem-Datensatzes. So sehen Sie, wie der Prozess tatsächlich verläuft, statt nur den vorgesehenen Ablauf. Anhand historischer Event Logs erkennen Sie, wo Datensätze zwischen Supportgruppen hin- und hergeschoben werden oder in ausstehenden Status stecken bleiben. Diese Transparenz hilft Teams, strukturelle Ineffizienzen zu beseitigen und sich auf die Ursachenanalyse von Problemen mit großen Auswirkungen zu konzentrieren.
Sie benötigen ein einfaches Event Log mit einer eindeutigen Problem-Datensatz-ID, einem Timestamp und einer Aktivitätsbeschreibung wie „Statusänderung“ oder „Zugewiesene Gruppe“. Diese Informationen stammen in der Regel aus den Tabellen PBM:Problem Investigation in der BMC-Helix-Datenbank. Die meisten Process-Mining-Tools können direkt auf diese Tabellen zugreifen oder CSV-Exporte importieren, um den Prozessablauf abzubilden.
Process Mining zeigt bestimmte Phasen, in denen Untersuchungen ins Stocken geraten, etwa wenn Rückmeldungen von Anbietern oder anderen Fachabteilungen ausstehen. Wenn Verantwortliche die Dauer der einzelnen Übergänge messen, können sie fehlende Ressourcen oder Dokumentation erkennen, die die Untersuchung verzögern. Dieser datengetriebene Ansatz ersetzt einzelne Erfahrungsberichte durch konkrete Belege dafür, wo Verzögerungen tatsächlich auftreten.
Erste Erkenntnisse liegen häufig innerhalb von zwei bis vier Wochen vor, sobald der Datenexport aus BMC Helix eingerichtet ist. In der ersten Phase wird die Verbindung zum System hergestellt und die wichtigsten Statusänderungen werden zu einem Basismodell zusammengeführt. In den folgenden Wochen wird die Analyse verfeinert und es werden konkrete Optimierungsmöglichkeiten ermittelt, etwa weniger Neuzuweisungen von Datensätzen.
Process Mining eignet sich gut, um Probleme mit der Datenqualität zu erkennen, etwa fehlende Zeitstempel oder falsche Kategorisierungen. Eine schlechte Datenqualität kann zwar manche Erkenntnisse verdecken, doch die Visualisierung zeigt häufig, wo Supportmitarbeitende Prozessschritte überspringen oder falsch erfassen. Die Behebung dieser Datenlücken gehört zu den ersten Verbesserungszielen und schafft die Grundlage für zuverlässige künftige Berichte.
Process Mining behebt den Prozess nicht für Sie, zeigt aber die Ursachen von SLA-Verstößen. Dazu bildet es den genauen Ablauf der Datensätze ab, die ihre Ziele verfehlt haben. Sie können Datensätze mit und ohne SLA-Verstoß vergleichen und feststellen, ob bestimmte Supportgruppen oder Problemtypen häufiger von Verzögerungen betroffen sind. Auf dieser Grundlage lassen sich gezielte Schulungen oder eine andere Ressourcenverteilung planen, damit Probleme mit hoher Priorität innerhalb der vorgegebenen Fristen bearbeitet werden.
Der Übergang zwischen den Modulen Problem Management und Change Management wird nachverfolgt, um festzustellen, ob es zu erheblichen Verzögerungen kommt. Die Visualisierung dieses Übergangs zeigt, ob Änderungsanträge zeitnah erstellt werden, nachdem eine Ursache identifiziert wurde, oder ob sie in administrativen Abläufen stecken bleiben. So lässt sich der gesamte Ablauf von der Problemerkennung bis zur Umsetzung einer dauerhaften Lösung verbessern.
Process Mining ergänzt die Standardberichte um eine langfristige Prozesssicht, statt nur eine Momentaufnahme des aktuellen Status zu liefern. Herkömmliche Berichte zeigen, wie viele Probleme offen sind. Process Mining macht sichtbar, wie sich diese Probleme im Laufe der Zeit durch das System bewegt haben. Diese Detailtiefe ist notwendig, um Prozesse gezielt zu optimieren und verborgene Engpässe zu erkennen, die in Standard-Dashboards möglicherweise nicht auffallen.
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