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Verbessern Sie Ihr Problem Management

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Herausforderungen (12) Ziele (12) 6-Schritte-Plan Einblicke Resultate Daten FAQs (5)

Problem Management Ablauf in Jira Service Management optimieren

Process Mining ermöglicht es Ihrer Organisation, versteckte Engpässe aufzudecken, die die Problemlösung verzögern und die Betriebskosten erhöhen. Unsere Plattform zeigt unnötige Prozessschleifen und Leerlaufzeiten auf, die Teams daran hindern, optimale Leistung zu erbringen. Durch die Visualisierung Ihrer tatsächlichen Workflows können Sie fundierte Entscheidungen treffen, um Abläufe zu optimieren und langfristige Stabilität zu gewährleisten.

Laden Sie unsere vorkonfigurierte Datenvorlage herunter und gehen Sie häufige Herausforderungen an, um Ihre Effizienz-Ziele zu erreichen. Befolgen Sie unseren Sechs-Schritte-Verbesserungsplan und einsetzen Sie den Leitfaden zur Datenvorlage, um Ihre Abläufe zu optimieren.

Detaillierte Beschreibung anzeigen

Problem Management von reaktiv zu proaktiv transformieren

In vielen IT-Organisationen wird das Problem Management oft von der unmittelbaren Dringlichkeit des Incident Managements überschattet. Während Incidents darauf abzielen, Services so schnell wie möglich wiederherzustellen, ist das Problem Management der strategische Motor, der verhindert, dass diese Incidents erneut auftreten. Die Optimierung dieses Prozesses innerhalb von Jira Service Management ist unerlässlich, da sie sich direkt auf die langfristige Stabilität Ihrer IT-Umgebung auswirkt. Ist das Problem Management ineffizient, stecken technische Teams in einem Kreislauf der „Brandbekämpfung“ fest und lösen dieselben Probleme wiederholt, ohne jemals die zugrunde liegende Ursache anzugehen. Durch die Konzentration auf die Prozessoptimierung bewegen Sie Ihr Team weg von dieser reaktiven Haltung hin zu einem proaktiven Modell, das systemische Schwachstellen identifiziert, bevor sie zu größeren Ausfällen eskalieren.

Den Problem-Lebenszyklus mit Process Mining visualisieren

Process Mining bietet eine Linse, durch die Sie die tatsächliche Ausführung Ihres Problem Management-Workflows betrachten können, anstatt sich auf die ursprünglich konzipierte Prozessbeschreibung zu verlassen. Jira Service Management erfasst eine Fülle von data jedes Mal, wenn ein Problem record aktualisiert, zugewiesen oder überführt wird. Die Process Mining-Technologie nimmt diese digitalen Spuren auf und rekonstruiert die End-to-End-Reise jedes records. Dies ermöglicht es Ihnen, die Realität der Bearbeitung von Grundursachenanalysen zu erkennen. Sie können genau feststellen, wo ein record stagniert, ob er auf eine Zuweisung an eine spezialisierte Supportgruppe wartet oder wochenlang im Untersuchungsstatus verweilt. Dieses Maß an Transparenz ist entscheidend, um die „stillen Verzögerungen“ zu identifizieren, die traditionelle reporting oft übersieht, wie z.B. die Wartezeit auf die Genehmigung eines Change Requests oder die Dauer einer Post-Implementierungs-Überprüfung.

Latenz und Prozessabweichungen in JSM identifizieren

Einer der bedeutendsten Vorteile der Anwendung von Process Mining auf Jira Service Management ist die Fähigkeit, Abweichungen des Prozesses von Ihren Standardarbeitsanweisungen zu erkennen. In einer komplexen IT-Umgebung nehmen Problem-records oft unerwartete Pfade. Sie könnten feststellen, dass einige records die Phase „Workaround veröffentlicht“ vollständig umgehen, wodurch der Service Desk ohne temporäre Lösung bleibt, während eine dauerhafte Lösung entwickelt wird. Andere records können zwischen technischen Teams hin- und herwechseln, was auf mangelnde Klarheit bei der Verantwortlichkeit oder unzureichende Informationen während der Übergabe hindeutet. Durch die Analyse dieser Muster können Sie spezifische bottlenecks im Lebenszyklus identifizieren. Wenn beispielsweise der Übergang von „Grundursache identifiziert“ zu „Vorgeschlagene Lösung entworfen“ durchweg länger dauert als erwartet, kann dies auf eine Ressourcenbeschränkung oder einen Bedarf an besseren Dokumentationsstandards innerhalb bestimmter technischer silos hinweisen.

Greifbare Vorteile für die Stabilität des IT-Services erzielen

Die Verbesserung der Effizienz Ihres Problem Management-Prozesses führt zu messbaren Vorteilen in der gesamten Organisation. Wenn Sie die cycle time für die Problemlösung reduzieren, verringern Sie direkt das Volumen wiederkehrender Incidents, was wiederum die operativen Kosten Ihres Service Desk senkt. Process Mining ermöglicht es Ihnen, klare benchmarks für die Performance festzulegen, wie z.B. die durchschnittliche Zeit bis zur Identifizierung einer Grundursache oder die Wirksamkeit veröffentlichter workarounds. Darüber hinaus gewährleistet die Optimierung dieser Workflows eine bessere compliance mit internen service level targets und externen regulatorischen Anforderungen. Da Ihre technischen Teams effizienter bei der Implementierung dauerhafter Lösungen werden, steigt die Gesamtzuverlässigkeit Ihrer IT-Services, was zu einer höheren Zufriedenheit sowohl bei Mitarbeitern als auch bei Kunden führt. Sie gewinnen die Möglichkeit, Ihre qualifiziertesten resources für innovative Projekte mit hohem Wert einzusetzen, anstatt für repetitive Fehlerbehebung.

Den nächsten Schritt zur Operational Excellence gehen

Der Einstieg in Process Mining für Problem Management erfordert keine vollständige Überarbeitung Ihrer bestehenden Systeme. Durch die Nutzung der bereits in Jira Service Management gespeicherten data können Sie schnell Einblicke in Ihre aktuelle Performance gewinnen und die Bereiche mit dem höchsten Verbesserungspotenzial identifizieren. Das Ziel ist es, eine Kultur der kontinuierlichen Verbesserung zu schaffen, in der data die Entscheidungsfindung antreibt. Nutzen Sie die aus unseren templates gewonnenen Erkenntnisse, um Ihre technischen Teams zu leiten, Ihre workflows zu verfeinern und sicherzustellen, dass jeder Problem-record mit dem entsprechenden Maß an Dringlichkeit und Präzision bearbeitet wird. Wenn Sie beginnen, Ihre Prozesse zu visualisieren, werden Sie feststellen, dass selbst kleine Anpassungen an der Art und Weise, wie Aufgaben zugewiesen oder Informationen geteilt werden, zu erheblichen Verbesserungen der Service-Stabilität und der Teamproduktivität führen können.

Problem Management IT Service Management `Root Cause Analysis` Incident-Prävention ITSM-Strategie Service-Desk-Operationen

Häufige Probleme & Herausforderungen

Identifizieren Sie, welche Herausforderungen Sie beeinträchtigen.

Untersuchungen geraten oft ins Stocken, da Teams auf technische Experten oder Diagnosedaten warten. Diese Verzögerungen erhöhen das Risiko wiederkehrender Incidents, was zu höheren Supportkosten und geringerer Benutzerzufriedenheit in der gesamten Organisation führt. ProcessMind verfolgt die Zeit zwischen dem Beginn der Untersuchung und der Grundursachenidentifikation in Jira Service Management. Durch die Visualisierung des process flows können Sie spezifische Supportgruppen identifizieren, in denen Untersuchungen typischerweise stecken bleiben, und resources entsprechend umverteilen.

Wenn kritische Vorfälle auftreten, führt die Verzögerung bei der Veröffentlichung eines Workarounds dazu, dass der Service Desk ohne eine temporäre Lösung bleibt. Dies führt zu längeren Ausfallzeiten für Endbenutzer und einem Anstieg redundanter Support-Tickets für dasselbe zugrunde liegende Problem. Unsere Plattform überwacht den Übergang von der Problemerfassung zur Veröffentlichung eines Workarounds. Sie können Muster erkennen, bei denen Workarounds verzögert werden, wodurch Sie den Wissensmanagement-Workflow optimieren und sicherstellen können, dass temporäre Lösungen den Service Desk schneller erreichen.

Das Hin- und Herschieben eines Problem-records zwischen mehreren technischen Teams führt zu Verwirrung und Wissensfragmentierung. Jede Übergabe fügt erhebliche idle time hinzu, verlängert den gesamten Lebenszyklus und verzögert die Implementierung einer dauerhaften Lösung. Durch die Analyse von Zuweisungs-attributes in Jira Service Management deckt ProcessMind den „Ping-Pong-Effekt“ zwischen Gruppen auf. Sie können erkennen, welche Teams häufig an Übergaben beteiligt sind und den Eskalationspfad optimieren, um sicherzustellen, dass die richtigen Experten früher eingebunden werden.

Die Identifizierung der Grundursache ist nur die halbe Miete. Viele Problem-records bleiben untätig, sobald die Ursache bekannt ist, da niemand die nächsten Schritte einleitet, wie z.B. das Entwerfen einer Lösung, was die Infrastruktur länger als nötig anfällig lässt. Wir verfolgen die Dauer zwischen der Grundursachenidentifikation und der Einleitung eines change requests. ProcessMind hebt diese bottlenecks hervor, wodurch Koordinatoren sofortiges Handeln vorantreiben können und sichergestellt wird, dass identifizierte risks gemildert werden, bevor sie weitere Incidents verursachen.

Das Überspringen der Überprüfung nach der Implementierung verhindert, dass Teams aus größeren Fehlern lernen. Dieser Mangel an formellem Abschluss bedeutet, dass ähnliche Probleme wahrscheinlich wiederkehren werden, da die Organisation es versäumt, gewonnene Erkenntnisse zu dokumentieren oder die Wirksamkeit der Lösung zu überprüfen. ProcessMind prüft die Aktivitätsprotokolle, um zu sehen, wie oft die Überprüfung nach der Implementierung umgangen oder erheblich verzögert wird. Diese Transparenz hilft Ihnen, die Compliance mit ITIL-Standards durchzusetzen und stellt sicher, dass jedes größere Problem zur langfristigen Serviceverbesserung beiträgt.

Auch nachdem eine dauerhafte Lösung angewendet wurde, kann eine Verzögerung im Schritt der Lösungsverifizierung zu einem vorzeitigen Abschluss führen. Ohne formale Verifizierung riskiert das Unternehmen anzunehmen, dass ein issue gelöst ist, während die zugrunde liegende Instabilität bestehen bleibt, was zu zukünftigen service failures führt. Unsere Analyse misst die lead time von der Anwendung der dauerhaften Lösung bis zur finalen Verifizierung. Indem Sie Teams identifizieren, die diesen Schritt konsequent überspringen oder verzögern, können Sie die Zuverlässigkeit Ihrer IT-Services verbessern und die Wahrscheinlichkeit fehlgeschlagener Änderungen reduzieren.

Ein wachsender backlog offener Problem-records deutet darauf hin, dass das Team überlastet ist oder dass der Prozess ineffizient ist. Dieser backlog schafft „technische Schulden“, bei denen ungelöste issues weiterhin incidents auslösen und wertvolle Service Desk-resources binden. ProcessMind bietet einen klaren Überblick über die Erfassungs- versus Abschlussraten innerhalb von Jira Service Management. Sie können identifizieren, welche categories oder Prioritätsstufen am meisten zum backlog beitragen, was datengestützte Entscheidungen darüber ermöglicht, wo Behebungsmaßnahmen ansetzen sollten.

Der Übergang von einer Problemmeldung zu einer aktiven Änderungsanfrage ist oft eine Quelle der Reibung. Verzögerungen hier bedeuten, dass selbst wenn eine Lösung bekannt ist, die Behebung nicht implementiert wird, was die Organisation wochenlang bekannten Risiken aussetzt. Durch die Verknüpfung von Problemmeldungen mit Änderungsanfragen deckt ProcessMind die Verzögerung im Übergabeprozess auf. Sie sehen genau, wo die Koordination zwischen Problem Management und Change Management Teams zusammenbricht und können reibungslosere Workflows implementieren.

Wenn ein workaround nicht ordnungsgemäß veröffentlicht wird oder ineffektiv ist, führt dies zu inkonsistenter incident handling. Service Desk Agents versuchen möglicherweise verschiedene unbestätigte Methoden, was zu weiterer Systeminstabilität führt und später mehr Aufwand zur Behebung erfordert. Wir analysieren den flow zwischen der workaround Veröffentlichung und der incident resolution. ProcessMind hilft Ihnen zu identifizieren, welche workarounds das Wiederauftreten von Incidents nicht verhindern, wodurch Sie diese Probleme für eine dringendere dauerhafte Lösung priorisieren können.

Wenn Problemmeldungen falsche Prioritätsstufen zugewiesen werden, können kritische Probleme ignoriert werden, während geringfügige Probleme Expertenzeit in Anspruch nehmen. Diese Fehlausrichtung führt zu einer schlechten SLA-Compliance und versäumt es, die schädlichsten Risiken anzugehen. Unser Tool untersucht das Prioritätsstufenattribut im Verhältnis zur in jeder Aktivität verbrachten Zeit. ProcessMind kennzeichnet Anomalien, bei denen hochpriorisierte Probleme langsamer voranschreiten als niedrigere, wodurch Sie die Triage-Logik neu kalibrieren und Ressourcen an Geschäftsrisiken ausrichten können.

Teams, die nur auf Vorfallsspitzen reagieren, verpassen oft die Gelegenheit, zugrunde liegende Probleme anzugehen, bevor diese weitreichende Störungen verursachen. Diese reaktive Haltung hält die IT-Abteilung in einem ständigen Zustand der Brandbekämpfung, anstatt Stabilität aufzubauen. ProcessMind analysiert die Zeit zwischen Vorfallstrends und der Erstellung verwandter Problemmeldungen. Durch die Visualisierung dieser Vorlaufzeit können Sie einen Übergang zu einem proaktiven Management fördern, indem Sie zugrunde liegende Ursachen identifizieren, bevor sie sich zu größeren Serviceausfällen entwickeln.

Wenn Problemmeldungen vorzeitig geschlossen werden, werden sie oft später wiedereröffnet, wenn dieselbe Ursache weitere Vorfälle auslöst. Dieser Wiedereröffnungszyklus deutet darauf hin, dass die ursprüngliche Untersuchung oder Behebung unvollständig war, was zu verschwendetem Aufwand führt. Wir verfolgen die Wiedereröffnungsaktivität innerhalb von Jira Service Management, um problematische Ursachenkategorien zu identifizieren. ProcessMind hebt die spezifischen Support-Gruppen oder Service-Typen hervor, bei denen Nacharbeit am häufigsten ist, wodurch Sie die Qualität Ihrer finalen Lösungen verbessern können.

Typische Ziele

Definieren Sie, wie Erfolg aussieht

Die schnelle Identifizierung der Ursache wiederkehrender Probleme ist entscheidend für die Aufrechterhaltung der Serviceverfügbarkeit. Durch die Verkürzung der Untersuchungszyklen verhindern IT-Teams wiederholte Vorfallstörungen und entlasten erfahrene technische Ressourcen für höherwertige Projekte, anstatt sich wiederholt mit der Brandbekämpfung zu beschäftigen. Diese Verbesserung führt zu einer stabileren Umgebung und reduziert die langfristigen Betriebskosten, die mit wiederkehrenden Serviceausfällen verbunden sind.

Unsere Plattform analysiert den Jira Service Management Lebenszyklus, um genau zu bestimmen, wo Untersuchungen ins Stocken geraten. Durch die Visualisierung der in jeder Untersuchungsphase verbrachten Zeit können Sie spezifische Support-Gruppen identifizieren, die zusätzliche Schulungen oder Ressourcen benötigen, um ihre Lösungsziele zu erreichen, wodurch die durchschnittliche Zeit zur Identifizierung von Ursachen letztendlich um 25 Prozent oder mehr reduziert wird.

Eine schnelle Bereitstellung von Workarounds ist unerlässlich, um unmittelbare Servicebeeinträchtigungen zu mindern, während dauerhafte Lösungen entwickelt werden. Die Reduzierung der Latenz zwischen Problemerkennung und Workaround-Veröffentlichung stellt sicher, dass Service-Desk-Agenten Vorfälle mithilfe von Datenbanken bekannter Fehler schneller lösen können, was die Endbenutzererfahrung direkt verbessert und den Druck auf technische Teams reduziert.

Process Mining verfolgt die Abfolge der Aktivitäten vom Zeitpunkt der Problemerfassung bis zur Veröffentlichung eines Workarounds. Diese Transparenz ermöglicht es dem Management, Benchmarks für Veröffentlichungszeiten festzulegen und Prozessabweichungen zu identifizieren, die die Weitergabe kritischen Wissens innerhalb der IT-Organisation verzögern, wodurch sichergestellt wird, dass Workarounds innerhalb von Stunden statt Tagen verfügbar sind.

Übermäßige Übergaben zwischen Supportgruppen führen oft zu context loss und verlängerten Lösungszeiten. Durch die Optimierung des Informationsflusses und der Verantwortlichkeiten können Organisationen sicherstellen, dass die qualifiziertesten Teams die Verantwortung für den Problem-record bis zu dessen Abschluss behalten, was zu qualitativ hochwertigeren Untersuchungen und kohärenteren Lösungsstrategien führt.

Wir bieten eine detaillierte Ansicht der organisatorischen transitions innerhalb von Jira Service Management. Durch die Quantifizierung der Anzahl der Übergaben pro case können Sie ineffiziente routing rules oder skill gaps identifizieren, die dazu führen, dass records zwischen Abteilungen hin- und herspringen, wodurch Sie bessere triage protocols implementieren und die Gesamtzahl der Übergaben um bis zu 30 Prozent reduzieren können.

Sobald eine Ursache identifiziert ist, kann die Verzögerung bei der Initiierung einer Änderungsanfrage die Umgebung anfällig für weitere Vorfälle machen. Die Beschleunigung dieses Übergangs stellt sicher, dass dauerhafte Lösungen geplant und umgesetzt werden, bevor temporäre Workarounds ablaufen oder versagen, wodurch die Integrität geschäftskritischer Dienste gewahrt und Risiken reduziert werden.

Unsere Analyse zeigt die Verbindung zwischen Problemmeldungen und Änderungsanfragen auf, um Engpässe in der Angebotsphase hervorzuheben. Indem Sie die verstrichene Zeit zwischen der Identifizierung der Ursache und der Ausarbeitung einer Lösung überwachen, stellen Sie sicher, dass technische Teams schnell dauerhafte Abhilfemaßnahmen ergreifen und unnötige Wartezeiten zwischen Abteilungen eliminieren.

Ein wachsender backlog ungelöster Probleme deutet auf einen mangelnden throughput hin und erhöht das Risiko schwerwiegender Incidents. Die Aufrechterhaltung einer schlanken queue aktiver records ermöglicht es technischen Teams, sich auf hochprioritäre issues zu konzentrieren und verbessert die Gesamtreaktionsfähigkeit der IT department, was zu einer besser verwaltbaren und vorhersehbaren Arbeitslast führt.

Durch die Analyse des Zu- und Abflusses von Problem-records im Laufe der Zeit identifiziert Process Mining, ob der backlog aufgrund von resource constraints oder process inefficiencies wächst. Sie können age profiles für offene cases visualisieren, um ältere records zu priorisieren, die typische Lösungszeiten überschritten haben, wodurch festgefahrene cases effektiv beseitigt und das Gesamtvolumen des backlogs reduziert wird.

Die Durchführung konsistenter Überprüfungen nach der Anwendung einer dauerhaften Lösung ist entscheidend für die kontinuierliche Verbesserung und verhindert zukünftige Regressionen. Die Sicherstellung, dass jedes größere Problem einer gründlichen Überprüfung unterzogen wird, hilft, gewonnene Erkenntnisse zu erfassen und die Qualität zukünftiger technischer Implementierungen zu verbessern, was die Gesamtreife der IT organization stärkt.

Unser tool überwacht die compliance mit dem Überprüfungsprozess, indem es verfolgt, ob die post-implementation activity für jeden geschlossenen record abgeschlossen ist. Diese Transparenz hilft Managern, standardisierte Dokumentationspraktiken durchzusetzen und zu überprüfen, ob alle notwendigen Verifizierungsschritte vor dem endgültigen Abschluss befolgt wurden, wodurch eine 100-prozentige Einhaltung der compliance Anforderungen gewährleistet wird.

Die Überprüfung, ob eine Lösung das Problem tatsächlich behebt, ist die letzte Absicherung gegen wiederkehrende Probleme. Die Beschleunigung der Verifizierungsphase stellt sicher, dass Ressourcen nicht in effektiv gelösten Meldungen gebunden sind, was einen schnelleren formellen Abschluss und eine genauere Berichterstattung über die Servicestabilität ermöglicht.

Process Mining zeigt die Dauer der Verifizierungsphase innerhalb von Jira Service Management auf. Durch den Vergleich der Verifizierungszeiten über verschiedene Servicekategorien hinweg können Sie Bereiche identifizieren, in denen automatisiertes Testen oder klarere Erfolgskriterien die endgültige Freigabe von Problemmeldungen beschleunigen könnten, was zu schnelleren Zykluszeiten von der Lösungsanwendung bis zum endgültigen Abschluss führt.

Wiedereröffnete Meldungen deuten darauf hin, dass die ursprüngliche Untersuchung oder die implementierte Lösung unzureichend war. Eine Reduzierung der Häufigkeit von Wiedereröffnungen verbessert das Vertrauen in den Problem Management Prozess und stellt sicher, dass technische Teams Probleme beim ersten Mal korrekt lösen, was erhebliche Arbeitskosten spart und redundante Arbeit verhindert.

Wir verfolgen den Lebenszyklus von Problemmeldungen, um zirkuläre Pfade zu erkennen, bei denen Fälle von 'geschlossen' wieder zu 'in Bearbeitung' übergehen. Die Analyse dieser Muster hilft, spezifische Ursachenkategorien oder Support-Gruppen zu identifizieren, die von einer strengeren Qualitätssicherung profitieren könnten, bevor ihre Fälle geschlossen werden, wodurch Sie eine First-Time-Fix-Rate erreichen, die näher an der Perfektion liegt.

Der Übergang von reaktivem zu proaktivem problem management verhindert incidents, bevor sie auftreten. Das Erkennen von Trends in incident data ermöglicht es Organisationen, zugrunde liegende Schwachstellen früher anzugehen, wodurch das Gesamtvolumen der vom Service Desk bearbeiteten tickets erheblich reduziert und die Organisation vor großflächigen downtime geschützt wird.

Process Mining identifiziert high-incident patterns, die mit spezifischen Konfigurationselementen oder Services korrelieren. Durch die Visualisierung dieser clusters können Sie proaktiv Problem-records in Jira Service Management erstellen und diese zur Untersuchung zuweisen, bevor sie zu größeren Ausfällen eskalieren, wodurch Sie Ihre IT strategy von der fire-fighting zur Prävention verlagern.

Hochwertige workarounds reduzieren den Bedarf an manueller Nacharbeit und minimieren den impact auf end-users, während eine dauerhafte Lösung aussteht. Die Verbesserung der Wirksamkeit dieser temporären Lösungen stellt sicher, dass business operations mit minimaler Unterbrechung fortgesetzt werden können, selbst wenn komplexe technische issues Zeit zur Lösung benötigen.

Unsere platform bewertet die Beziehung zwischen workarounds und nachfolgenden incident volumes. Indem Sie verfolgen, wie oft ein workaround erfolgreich und ohne weitere Eskalation angewendet wird, können Sie dessen Qualität messen und identifizieren, welche technischen Teams die zuverlässigsten temporären Lösungen anbieten, sodass Sie deren best practices in der gesamten Organisation replizieren können.

Die Sicherstellung, dass Problem-records basierend auf ihrem tatsächlichen business impact priorisiert werden, optimiert die resource allocation. Eine korrekte Abstimmung gewährleistet, dass kritische Systeme sofortige Aufmerksamkeit erhalten, wodurch das gesamte finanzielle und operative Risiko für die Organisation reduziert wird, während technische Teams nicht durch Aufgaben mit geringem impact abgelenkt werden.

Durch die Analyse der Problem-records zugewiesenen Prioritätsstufen im Vergleich zum Volumen der damit verbundenen Incidents und betroffenen Services deckt Process Mining Fehlstellungen auf. Diese data ermöglicht es Ihnen, die Prioritätslogik anzupassen und sicherzustellen, dass high-impact issues an den Anfang der Untersuchungs-queue verschoben werden, wodurch die business relevance Ihrer IT-Operationen verbessert wird.

Die Geschwindigkeit, mit der eine dauerhafte Lösung vorgeschlagen und in die Change Management Pipeline überführt wird, bestimmt die Gesamtstabilität der IT-Umgebung. Die Optimierung dieses Prozesses reduziert das Zeitfenster der Anfälligkeit und stellt sicher, dass Verbesserungen systematisch eingesetzt werden, wodurch der Aufbau technischer Schulden verhindert wird.

Wir visualisieren die Durchlaufzeit zwischen der Ausarbeitung einer vorgeschlagenen Lösung und der Initiierung einer formalen Änderungsanfrage. Durch die Identifizierung bürokratischer Verzögerungen oder Genehmigungsengpässe können Sie den Übergabeprozess zwischen Problem- und Change Management Teams verfeinern, um schnellere Lösungszeiten zu erreichen und sicherzustellen, dass dauerhafte Lösungen innerhalb des Änderungsplans korrekt priorisiert werden.

6 Schritte zur Optimierung des Problem Managements in Jira

1

Vorlage herunterladen
2

Exportieren Sie Ihre Daten
3

Laden Sie Ihren Datensatz hoch
4

Prozess analysieren
5

Verbesserungen umsetzen
6

Überwachen Sie Ihren Prozess
1

Vorlage herunterladen

Was ist zu tun

Holen Sie sich das spezialisierte Excel-template, das für Jira Service Management Problem-issue types und deren zugehörige incident links entwickelt wurde.

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Bedeutung

Die Verwendung einer vorstrukturierten Vorlage stellt sicher, dass Ihre Daten die spezifischen Lebenszyklusphasen von Problemmeldungen und deren Ursachenanalyse erfassen.

Erwartetes Ergebnis

Eine gebrauchsfertige data structure für Ihre JSM Problem records.

IHRE PROZESS-EINBLICKE

Erlangen Sie volle Transparenz über Ihren Problem-Lebenszyklus

ProcessMind bildet jeden Schritt Ihres Workflows ab, um zu zeigen, wie Tickets durch Jira Service Management bewegt werden. Sie werden genau sehen, wo Untersuchungen ins Stocken geraten und welche Workarounds die Systemstabilität beeinträchtigen.
  • Jeden Schritt der Problem-Lösungsreise abbilden
  • Die Grundursachen von Untersuchungsverzögerungen identifizieren
  • Die Auswirkungen wiederkehrender Vorfälle visualisieren
  • Team-Effizienz anhand von `SLA` `targets` messen
Discover your actual process flow
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Identify bottlenecks and delays
Identify bottlenecks and delays
Analyze process variants
Analyze process variants
Design your optimized process
Design your optimized process

BEWIESENE ERGEBNISSE

Effizienzsteigerungen für das Problem Management

Organisationen nutzen Process Mining, um den Fluss von Problemmeldungen zu visualisieren und genau die Phasen zu identifizieren, in denen die Ursachenanalyse ins Stocken gerät. Diese Transparenz ermöglicht es IT-Serviceteams, manuelle Nacharbeit zu eliminieren und die Häufigkeit wiederkehrender Vorfälle zu reduzieren.

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Schnellere Grundursachenanalyse

Reduzierung der Identifikationszeit

Die schnellere Identifizierung der zugrunde liegenden Ursache wiederkehrender Vorfälle ermöglicht es technischen Teams, sich auf die Lösung statt auf die Untersuchung zu konzentrieren.
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Optimierte Teamübergaben

Reduzierung von Gruppenübergaben

Die Minimierung der Häufigkeit, mit der ein Problem-record den Bearbeiter wechselt, reduziert den communication overhead und verhindert knowledge loss während des lifecycles.
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Proaktive Problemerkennung

Zunahme der internen Erkennung

Der Übergang von reaktiver Incident-Antwort zur proaktiven Identifizierung hilft, größere Ausfälle zu verhindern, bevor sie das Geschäft beeinträchtigen.
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Niedrigere Wiedereröffnungsraten

Reduzierung fehlgeschlagener Lösungen

Die Verbesserung der Qualität der Grundursachen-Verifizierung stellt sicher, dass dauerhafte Lösungen beim ersten Mal wirksam sind, wodurch die Notwendigkeit, records wiederzueröffnen, reduziert wird.
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Reduzierung der Backlog-Alterung

Verringerung des Alters hochprioritärer Probleme

Die Beschleunigung der Lösung hochprioritärer Probleme stellt sicher, dass die wirkungsvollsten technischen Schulden zeitnah angegangen werden.
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Audit-bereite Überprüfungen

Rate der Überprüfung nach der Implementierung

Die Automatisierung der Nachverfolgung von post implementation reviews stellt sicher, dass jedem größeren Problem ein standardisierter Lernprozess folgt.

Leistungsverbesserungen variieren je nach Prozesskomplexität und Datenqualität innerhalb von Jira Service Management. Diese Zahlen stellen typische Ergebnisse dar, die bei verschiedenen Unternehmensimplementierungen beobachtet wurden.

Empfohlene Daten

Beginnen Sie mit den wichtigsten Attributen und Aktivitäten und erweitern Sie diese bei Bedarf.
Neu bei Event-Logs? Erfahren Sie wie Sie ein Process-Mining-Event-Log erstellen.

Attribute

Wichtige Datenpunkte für die Analyse erfassen

Der eindeutige Bezeichner oder Name des Benutzers, der die Aktivität durchgeführt hat.

Bedeutung

Entscheidend für die Analyse von Übergaben, Aufgabentrennung und resource workload.

Das technische Team oder die Gruppe, die derzeit mit der Untersuchung des Problems beauftragt ist.

Bedeutung

Wichtig für organisatorisches mining und die Identifizierung von Reibungspunkten zwischen Teams.

Das der Problemmeldung zugewiesene Kritikalitätsniveau.

Bedeutung

Ermöglicht die Segmentierung der process performance nach geschäftlicher Kritikalität.

Die Klassifizierung der zugrunde liegenden Ursache des Problems.

Bedeutung

Schlüssel zur Identifizierung systemischer issues und zur Lenkung präventiver Maßnahmen.

Die Kurzbeschreibung oder der Titel der Problemmeldung.

Bedeutung

Bietet einen menschenlesbaren Kontext für den Case-Bezeichner.

Aktivitäten

Prozessschritte zur Verfolgung und Optimierung

Das initiale Event, bei dem das Problem-Ticket im System erstellt wird. Dies wird in der Ticket-Historie explizit als Erstellungs-Timestamp erfasst.

Bedeutung

Markiert den Beginn des Problem Management lifecycles und ermöglicht eine volume analysis. Unerlässlich für die Berechnung von throughput und Erfassungsraten.

Die Zuweisung der Problemmeldung an ein spezifisches technisches Team oder eine Support-Gruppe. Dies wird über Änderungen am benutzerdefinierten Feld 'Support Group' oder dem Feld 'Assignee' verfolgt, falls keine Gruppen verwendet werden.

Bedeutung

Entscheidend für die Analyse von Übergaben und bottlenecks zwischen Teams. Hohe Übergaberaten können auf routing inefficiencies hindeuten.

Die Aktion, ein zugehöriges Incident-Ticket mit der Problemmeldung zu verknüpfen. Dies wird in der Tabelle oder Historie der Ticket-Verknüpfungen erfasst.

Bedeutung

Bestimmt den impact und Umfang des Problems. Unerlässlich für den 'Incident to Problem Linkage Depth' KPI und die Priorisierung basierend auf dem Geschäftseinfluss.

Der Übergang des Problemstatus in einen aktiven Untersuchungsstatus (z.B. 'In Untersuchung' oder 'In Bearbeitung'). Dies kennzeichnet den Beginn der aktiven Arbeitsphase.

Bedeutung

Startet die Zeiterfassung für die Untersuchungszykluszeit. Hilft, zwischen Backlog-Wartezeit und tatsächlicher aktiver Analyse zu unterscheiden.

Die Befüllung oder Aktualisierung des Textfeldes 'Workaround'. Dieses Event zeigt an, dass eine temporäre Lösung dokumentiert wurde.

Bedeutung

Misst die Geschwindigkeit, mit der dem business Abhilfe geschaffen wird. Kritisch für den 'Workaround Availability Lead Time' KPI.

Der Punkt, an dem die zugrunde liegende Ursache formell erfasst wird. Dies wird aus einer Statusänderung zu 'Ursache identifiziert' oder der Befüllung des Feldes 'Ursache' abgeleitet.

Bedeutung

Ein wichtiger Meilenstein, der die Untersuchungsphase beendet. Unerlässlich für die Berechnung der 'Mean Time to Root Cause Discovery' (Mittlere Zeit bis zur Entdeckung der Grundursache).

Die Bestätigung, dass die Lösung das Problem effektiv behoben hat. Abgeleitet aus einem Statusübergang zu 'Gelöst' oder einem spezifischen 'Verifiziert'-Status.

Bedeutung

Qualitäts-Gate, das sicherstellt, dass die Lösung funktioniert. Verzögerungen hier deuten auf Engpässe im Test oder bei der Benutzerakzeptanz hin.

Die endgültige Beendigung des Problemlösungslebenszyklus. Explizit erfasst, wenn sich der Status in 'Geschlossen' ändert.

Bedeutung

Das definitive Ende der Prozessinstanz. Notwendig zur Berechnung der gesamten Zykluszeit und Abschlussquoten.

FAQs

Häufig gestellte Fragen

Process Mining nutzt digitale Spuren aus Ihren Problemmeldungen, um den tatsächlichen End-to-End-Fluss Ihres Prozesses zu visualisieren. Es hilft Ihnen zu erkennen, wo Untersuchungen ins Stocken geraten und wo Übergaben unnötige Verzögerungen verursachen, und bietet ein Maß an Transparenz, das traditionelle Berichte nicht erreichen können.

Die data extraction beinhaltet typischerweise die Verbindung zur Jira API oder die Nutzung eines database connectors, um die issue change logs abzurufen. Dies umfasst die transition history, timestamps und Schlüssel-attributes jedes Problem Records, was es der mining engine ermöglicht, jeden Prozessschritt automatisch zu rekonstruieren.

Durch die Analyse der timestamps von Statusänderungen und spezifischen activity logs hebt Process Mining genau hervor, wo Engpässe in der Untersuchungsphase auftreten. Sie können sehen, ob Verzögerungen durch Warten auf technische Eingaben, mangelnde Dokumentation oder durch das häufige Hin- und Herwechseln von records zwischen verschiedenen Teams verursacht werden.

Mindestens benötigen Sie eine Case ID wie die Problem Record-Nummer, einen activity name wie den Status oder Übergang und einen timestamp für jedes event. Um tiefere Einblicke zu gewinnen, sollten Sie auch attribute wie Priorität, Bearbeitergruppe und Grundursachenkategorie für eine granularere Filterung hinzufügen.

Standard-Dashboards zeigen Ihnen den aktuellen Status und grundlegende Kennzahlen wie Volumen oder durchschnittliche Durchlaufzeit, aber sie zeigen selten den spezifischen Pfad, der zwischen diesen Punkten genommen wurde. Process Mining enthüllt die versteckten Schleifen, übersprungenen Schritte und nicht-konformen Pfade, die in statischen Diagrammen und Berichten unsichtbar sind.

Sobald Sie eine Datenverbindung hergestellt und Ihre Kernfelder zugeordnet haben, können erste Prozessvisualisierungen oft innerhalb weniger Tage erstellt werden. Der zeitaufwendigste Teil ist in der Regel die Verfeinerung der Daten, um sicherzustellen, dass benutzerdefinierte Status und komplexe Übergänge für Ihre spezifische Geschäftslogik korrekt interpretiert werden.

Das Verfolgen von Übergaben ist eine Hauptstärke des Process Mining, da es den Arbeitsfluss zwischen verschiedenen Bearbeitergruppen abbildet. Sie können schnell erkennen, welche Teams überlastet sind oder wo Kommunikationslücken zu längeren Inaktivitätszeiten bei einer Problemmeldung führen.

Obwohl Datenexpertise hilfreich ist, sind viele Process Mining Tools für Prozesseigner und Service Manager konzipiert. Sie benötigen hauptsächlich ein solides Verständnis Ihres internen Problem Management Workflows, um die Ergebnisse zu interpretieren und sinnvolle Verbesserungsmaßnahmen zu entscheiden.

Die meisten mining engines sind hochflexibel und können jedes custom field oder jeden einzigartigen workflow status in Jira Service Management zuordnen. Solange die change history für diese Felder aktiviert und protokolliert ist, kann das tool sie in die Analyse einbeziehen, um eine maßgeschneiderte Ansicht Ihres Prozesses zu liefern.

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