Verbessern Sie Ihr Problemmanagement

Optimieren Sie Jira Service Management mit unserem Leitfaden in 6 Schritten
Verbessern Sie Ihr Problemmanagement
Problemmanagement
Jira Service Management

Prozess auswählen

Wählen Sie einen Prozess aus, um in Ihrem verbundenen Arbeitsbereich weiterzuarbeiten.

Optimieren Sie den Ablauf des Problemmanagements in Jira Service Management

Mit Process Mining kann Ihre Organisation verborgene Engpässe aufdecken, die die Lösung verzögern und die Betriebskosten erhöhen. Unsere Plattform zeigt unnötige Prozessschleifen und Wartezeiten, die Teams daran hindern, ihre Leistung zu verbessern. Wenn Sie Ihre tatsächlichen Workflows visualisieren, können Sie fundierte Entscheidungen treffen, Abläufe vereinfachen und langfristige Stabilität sichern.

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

Vom reaktiven zum proaktiven Problemmanagement

In vielen IT-Organisationen steht das Problemmanagement oft im Schatten der unmittelbaren Dringlichkeit des Incident Managements. Während es beim Incident Management darum geht, den Service so schnell wie möglich wiederherzustellen, soll das Problemmanagement strategisch verhindern, dass Incidents erneut auftreten. Die Optimierung dieses Prozesses in Jira Service Management ist wichtig, weil sie sich direkt auf die langfristige Stabilität Ihrer IT-Umgebung auswirkt. Ist das Problemmanagement ineffizient, geraten technische Teams in einen Kreislauf aus ständigem Krisenmanagement: Sie beheben dieselben Probleme wiederholt, ohne die eigentliche Ursache anzugehen. Mit Prozessoptimierung lösen Sie Ihr Team aus dieser reaktiven Arbeitsweise und schaffen die Grundlage für ein proaktives Vorgehen, das systemische Schwachstellen erkennt, bevor daraus größere Ausfälle entstehen.

Den Lebenszyklus von Problemen mit Process Mining sichtbar machen

Process Mining zeigt, wie Ihr Problemmanagement-Workflow tatsächlich abläuft, statt sich auf den Prozess zu verlassen, der auf dem Papier entworfen wurde. Jira Service Management erfasst zahlreiche Datenpunkte, sobald ein Problem-Datensatz aktualisiert, zugewiesen oder in einen anderen Status überführt wird. Process-Mining-Technologie nutzt diese digitalen Spuren, um den gesamten Weg jedes Datensatzes nachzuzeichnen. So sehen Sie, wie Ursachenanalysen tatsächlich ablaufen. Sie erkennen genau, wo ein Datensatz ins Stocken gerät, etwa weil die Zuweisung an eine spezialisierte Supportgruppe aussteht oder er wochenlang im Untersuchungsstatus verbleibt. Diese Transparenz ist entscheidend, um unbemerkte Verzögerungen aufzudecken, die in herkömmlichen Berichten oft fehlen. Dazu zählen etwa Wartezeiten auf die Freigabe eines Change Requests oder die Dauer bis zur Durchführung eines Post Implementation Review.

Verzögerungen und Prozessabweichungen in JSM erkennen

Ein wesentlicher Vorteil von Process Mining in Jira Service Management ist, dass Sie Abweichungen von Ihren Standardarbeitsanweisungen erkennen können. In komplexen IT-Umgebungen nehmen Problem-Datensätze oft unerwartete Verläufe. Manche Datensätze überspringen möglicherweise vollständig den Schritt „Workaround veröffentlicht“. Dann fehlt dem Service Desk eine vorübergehende Lösung, während eine dauerhafte Behebung entwickelt wird. Andere Datensätze wechseln wiederholt zwischen technischen Teams. Das kann auf unklare Zuständigkeiten oder unzureichende Informationen bei der Übergabe hindeuten. Durch die Analyse solcher Muster erkennen Sie konkrete Engpässe im Lebenszyklus. Dauert beispielsweise der Übergang von „Ursache identifiziert“ zu „Lösungsvorschlag erstellt“ regelmäßig länger als erwartet, kann das auf fehlende Ressourcen oder den Bedarf an besseren Dokumentationsstandards in bestimmten technischen Bereichen hinweisen.

Messbare Verbesserungen der IT-Service-Stabilität erzielen

Ein effizienteres Problemmanagement bringt messbare Vorteile für die gesamte Organisation. Verkürzen Sie die Zykluszeit für die Problemlösung, sinkt die Zahl wiederkehrender Incidents. Dadurch reduzieren sich auch die Betriebskosten des Service Desks. Mit Process Mining legen Sie klare Leistungsmaßstäbe fest, etwa für die durchschnittliche Zeit bis zur Identifizierung einer Ursache oder die Wirksamkeit veröffentlichter Workarounds. Optimierte Workflows unterstützen außerdem die Einhaltung interner Service-Level-Ziele und externer regulatorischer Anforderungen. Wenn technische Teams dauerhafte Lösungen effizienter umsetzen, steigt die Zuverlässigkeit Ihrer IT-Services. Das verbessert die Zufriedenheit von Mitarbeitenden und Kunden. Zudem können Sie Ihre erfahrensten Fachkräfte für wichtige Innovationsprojekte einsetzen, statt für wiederkehrende Fehlerbehebung.

Der nächste Schritt zu operativer Exzellenz

Für den Einstieg in Process Mining im Problemmanagement müssen Sie Ihre bestehenden Systeme nicht vollständig umbauen. Mit den bereits in Jira Service Management gespeicherten Daten gewinnen Sie schnell Erkenntnisse über die aktuelle Leistung und erkennen die wichtigsten Verbesserungsbereiche. Ziel ist eine Kultur der kontinuierlichen Verbesserung, in der Daten Entscheidungen unterstützen. Nutzen Sie die Erkenntnisse aus unseren Templates, um Ihre technischen Teams anzuleiten, Workflows zu verbessern und sicherzustellen, dass jeder Problem-Datensatz mit der angemessenen Dringlichkeit und Sorgfalt bearbeitet wird. Wenn Sie Ihre Prozesse visualisieren, werden Sie feststellen, dass schon kleine Änderungen bei der Aufgabenzuweisung oder beim Informationsaustausch die Service-Stabilität und Produktivität der Teams deutlich verbessern können.

Problemmanagement IT-Service-Management Ursachenanalyse Incident-Prävention ITSM-Strategie Service-Desk-Betrieb Ticketbearbeitung Ticketmanagement Bekannter Fehler Wiederkehrende Incidents Workaround IT-Helpdesk

Häufige Probleme und Herausforderungen

Ermitteln Sie, welche Herausforderungen Sie betreffen

Untersuchungen kommen häufig ins Stocken, während Teams auf technische Fachkräfte oder Diagnosedaten warten. Dadurch steigt das Risiko wiederkehrender Incidents, was die Supportkosten erhöht und die Zufriedenheit der Benutzer in der gesamten Organisation senkt. ProcessMind erfasst in Jira Service Management die Zeit zwischen dem Beginn einer Untersuchung und der Identifizierung der Ursache. Anhand des visualisierten Prozessablaufs erkennen Sie, in welchen Supportgruppen Untersuchungen typischerweise ins Stocken geraten, und können Ressourcen entsprechend neu verteilen.

Bei kritischen Incidents fehlt dem Service Desk eine vorübergehende Lösung, wenn die Veröffentlichung eines Workarounds zu lange dauert. Das verlängert die Ausfallzeit für Endbenutzer und führt zu einer Flut doppelter Support-Tickets zum selben Problem. Unsere Plattform erfasst den Übergang von der Erfassung eines Problems bis zur Veröffentlichung des Workarounds. Sie erkennen Muster, die zu Verzögerungen führen, und können den Wissensmanagement-Workflow verbessern, damit vorübergehende Lösungen den Service Desk schneller erreichen.

Werden Problem-Datensätze zwischen mehreren technischen Teams hin- und hergeschoben, entstehen Verwirrung und Wissenslücken. Jede Übergabe verursacht zusätzliche Wartezeit, verlängert den gesamten Lebenszyklus und verzögert eine dauerhafte Lösung. Durch die Analyse der Zuweisungsattribute in Jira Service Management macht ProcessMind das Hin und Her zwischen Gruppen sichtbar. Sie sehen, welche Teams häufig an Übergaben beteiligt sind, und können den Eskalationsweg vereinfachen, damit die richtigen Fachkräfte früher eingebunden werden.

Die Ursache zu identifizieren, ist nur die halbe Arbeit. Viele Problem-Datensätze bleiben untätig, sobald die Ursache bekannt ist, weil niemand die nächsten Schritte einleitet, etwa die Ausarbeitung einer Lösung. Dadurch bleibt die Infrastruktur länger als nötig gefährdet. Wir erfassen die Zeit zwischen der Identifizierung der Ursache und dem Start eines Change Requests. ProcessMind zeigt diese Engpässe auf. So können Koordinatoren zeitnahes Handeln anstoßen und sicherstellen, dass erkannte Risiken eingedämmt werden, bevor weitere Incidents auftreten.

Werden Reviews nach der Implementierung ausgelassen, können Teams aus schwerwiegenden Ausfällen nicht lernen. Ohne formalen Abschluss werden Erkenntnisse möglicherweise nicht dokumentiert und die Wirksamkeit der Lösung nicht überprüft. Ähnliche Probleme können dadurch erneut auftreten. ProcessMind prüft die Aktivitätsprotokolle und zeigt, wie oft das Post-Implementation-Review übersprungen oder deutlich verzögert wird. Diese Transparenz hilft Ihnen, die Einhaltung der ITIL-Standards sicherzustellen und aus jedem größeren Problem langfristige Verbesserungen des Service abzuleiten.

Auch nach der Umsetzung einer dauerhaften Lösung kann eine verzögerte Überprüfung zu einem verfrühten Abschluss führen. Ohne formale Prüfung besteht das Risiko, dass das Unternehmen ein Problem für behoben hält, obwohl die zugrunde liegende Instabilität fortbesteht. Das kann zu weiteren Serviceausfällen führen. Unsere Analyse misst die Zeit von der Umsetzung der dauerhaften Lösung bis zur abschließenden Überprüfung. Wenn Sie Teams erkennen, die diesen Schritt regelmäßig auslassen oder verzögern, können Sie die Zuverlässigkeit Ihrer IT-Services verbessern und das Risiko fehlgeschlagener Changes senken.

Ein wachsender Rückstand offener Problem-Datensätze deutet darauf hin, dass das Team überlastet oder der Prozess ineffizient ist. Dadurch entsteht technische Schuld: ungelöste Probleme lösen weiterhin Incidents aus und binden wertvolle Ressourcen des Service Desks. ProcessMind zeigt das Verhältnis zwischen neu eingehenden und abgeschlossenen Datensätzen in Jira Service Management. Sie erkennen, welche Kategorien oder Prioritätsstufen am stärksten zum Rückstand beitragen, und können datengetrieben entscheiden, worauf Sie Ihre Maßnahmen konzentrieren.

Der Übergang von einem Problem-Datensatz zu einem aktiven Change Request ist häufig mit Reibungsverlusten verbunden. Verzögerungen bedeuten, dass eine bekannte Lösung nicht umgesetzt wird und die Organisation wochenlang bekannten Risiken ausgesetzt bleibt. Durch die Verknüpfung von Problem-Datensätzen mit Change-Request-Aktivitäten macht ProcessMind Verzögerungen bei der Übergabe sichtbar. Sie erkennen genau, wo die Abstimmung zwischen Problem- und Change-Management-Teams stockt, und können die Workflows verbessern.

Wird ein Workaround nicht ordnungsgemäß veröffentlicht oder ist er unwirksam, werden Incidents uneinheitlich bearbeitet. Agents im Service Desk probieren möglicherweise unterschiedliche, nicht überprüfte Methoden aus. Das kann die Instabilität des Systems verstärken und später zusätzlichen Aufwand für die Behebung verursachen. Wir analysieren den Ablauf von der Veröffentlichung eines Workarounds bis zur Lösung eines Incidents. ProcessMind zeigt, welche Workarounds wiederkehrende Incidents nicht verhindern. So können Sie diese Probleme vorrangig dauerhaft beheben lassen.

Werden Problem-Datensätzen falsche Prioritäten zugewiesen, bleiben kritische Probleme möglicherweise unbeachtet, während Probleme mit geringen Auswirkungen die Zeit von Fachkräften beanspruchen. Das beeinträchtigt die SLA-Einhaltung und verhindert, dass die größten Risiken angegangen werden. Unser Tool vergleicht das Prioritätsattribut mit der Zeit, die für die einzelnen Aktivitäten aufgewendet wird. ProcessMind weist auf Auffälligkeiten hin, wenn Probleme mit hoher Priorität langsamer bearbeitet werden als solche mit niedrigerer Priorität. So können Sie die Triage-Regeln anpassen und Ressourcen besser auf die geschäftlichen Risiken abstimmen.

Teams, die nur auf einen Anstieg von Incidents reagieren, verpassen oft die Gelegenheit, zugrunde liegende Probleme zu beheben, bevor sie größere Störungen verursachen. So bleibt die IT-Abteilung im ständigen Krisenmodus, statt für mehr Stabilität zu sorgen. ProcessMind analysiert die Zeit zwischen erkennbaren Incident-Trends und der Erstellung zugehöriger Problem-Datensätze. Anhand dieser Zeitspanne können Sie einen proaktiveren Ansatz fördern und Ursachen erkennen, bevor sie zu größeren Serviceausfällen führen.

Werden Problem-Datensätze zu früh geschlossen, werden sie häufig später wieder geöffnet, wenn dieselbe Ursache weitere Incidents auslöst. Dieses Muster deutet darauf hin, dass die ursprüngliche Untersuchung oder Lösung unvollständig war und dadurch Aufwand verloren geht. Wir erfassen in Jira Service Management, wann Datensätze wieder geöffnet werden, und identifizieren problematische Ursachenkategorien. ProcessMind zeigt, bei welchen Supportgruppen oder Servicetypen besonders häufig Nacharbeit anfällt. So können Sie die Qualität Ihrer abschließenden Lösungen verbessern.

Typische Ziele

Definieren Sie, woran Sie den Erfolg erkennen

Wiederkehrende Probleme schnell auf ihre Ursache zurückzuführen, ist entscheidend für die Verfügbarkeit von Services. Kürzere Untersuchungszyklen verhindern wiederholte Unterbrechungen durch Incidents. Gleichzeitig können erfahrene IT-Fachkräfte an anspruchsvolleren Projekten arbeiten, statt wiederholt dieselben Störungen zu beheben. Das verbessert die Stabilität der Umgebung und senkt langfristig die Betriebskosten wiederkehrender Serviceausfälle.

Unsere Plattform analysiert den Lebenszyklus in Jira Service Management und zeigt genau, wo Untersuchungen ins Stocken geraten. Wenn Sie die Dauer der einzelnen Untersuchungsphasen visualisieren, erkennen Sie, welche Supportgruppen zusätzliche Schulungen oder Ressourcen benötigen, um ihre Lösungsziele zu erreichen. So lässt sich die durchschnittliche Zeit bis zur Identifizierung der Ursache um 25 Prozent oder mehr senken.

Workarounds schnell bereitzustellen, ist wichtig, um unmittelbare Auswirkungen auf den Service zu begrenzen, während dauerhafte Lösungen entwickelt werden. Eine kürzere Zeitspanne zwischen der Erkennung eines Problems und der Veröffentlichung eines Workarounds ermöglicht Agents im Service Desk, Incidents mithilfe von Datenbanken bekannter Fehler schneller zu lösen. Das verbessert direkt die Benutzererfahrung und entlastet technische Teams.

Process Mining erfasst die Abfolge der Aktivitäten von der Erfassung eines Problems bis zur Veröffentlichung eines Workarounds. Diese Transparenz ermöglicht es der Leitung, Zielwerte für Veröffentlichungszeiten festzulegen und Prozessabweichungen zu erkennen, die den Austausch wichtiger Informationen in der IT-Organisation verzögern. So können Workarounds innerhalb von Stunden statt Tagen bereitgestellt werden.

Zu viele Übergaben zwischen Supportgruppen führen häufig zu Informationsverlust und längeren Lösungszeiten. Wenn Organisationen den Informationsfluss und die Zuständigkeiten klarer regeln, können die am besten qualifizierten Teams bis zum Abschluss für den Problem-Datensatz verantwortlich bleiben. Das ermöglicht gründlichere Untersuchungen und besser abgestimmte Lösungsstrategien.

Wir zeigen die Wechsel zwischen Organisationseinheiten in Jira Service Management detailliert. Wenn Sie die Zahl der Übergaben pro Case erfassen, erkennen Sie ineffiziente Weiterleitungsregeln oder fehlende Kompetenzen, durch die Datensätze zwischen Abteilungen hin- und hergeschoben werden. So können Sie die Triage verbessern und die Gesamtzahl der Übergaben um bis zu 30 Prozent senken.

Nach der Identifizierung einer Ursache kann eine verzögerte Einleitung eines Change Requests die Umgebung weiteren Incidents aussetzen. Ein schnellerer Übergang stellt sicher, dass dauerhafte Lösungen geplant und umgesetzt werden, bevor vorübergehende Workarounds auslaufen oder nicht mehr funktionieren. So bleiben geschäftskritische Services zuverlässig und Risiken werden reduziert.

Unsere Analyse zeigt die Verbindung zwischen Problem-Datensätzen und Change Requests und macht Engpässe in der Vorschlagsphase sichtbar. Wenn Sie die Zeit zwischen der Identifizierung der Ursache und der Ausarbeitung einer Lösung erfassen, können Sie sicherstellen, dass technische Teams zügig an einer dauerhaften Behebung arbeiten. So vermeiden Sie unnötige Wartezeiten von mehreren Tagen zwischen Abteilungen.

Ein wachsender Rückstand ungelöster Probleme deutet auf eine zu geringe Bearbeitungskapazität hin und erhöht das Risiko schwerwiegender Incidents. Eine überschaubare Warteschlange aktiver Datensätze ermöglicht es technischen Teams, sich auf Probleme mit hoher Priorität zu konzentrieren. Das verbessert die Reaktionsfähigkeit der IT-Abteilung und sorgt für eine besser planbare Arbeitslast.

Durch die Analyse der Zu- und Abgänge von Problem-Datensätzen im Zeitverlauf zeigt Process Mining, ob der Rückstand auf fehlende Ressourcen oder ineffiziente Prozesse zurückgeht. Sie können die Altersstruktur offener Cases visualisieren und ältere Datensätze priorisieren, deren Bearbeitungszeit die üblichen Fristen überschreitet. So lassen sich festgefahrene Cases gezielt abschließen und der Rückstand insgesamt verringern.

Regelmäßige Reviews nach der Umsetzung einer dauerhaften Lösung sind entscheidend für kontinuierliche Verbesserungen und helfen, Rückfälle zu vermeiden. Eine gründliche Prüfung jedes größeren Problems hält wichtige Erkenntnisse fest und verbessert die Qualität künftiger technischer Umsetzungen. Das stärkt den Reifegrad der gesamten IT-Organisation.

Unser Tool überwacht die Einhaltung des Review-Prozesses und erfasst, ob die Aktivität nach der Implementierung für jeden geschlossenen Datensatz abgeschlossen wird. Diese Transparenz hilft Führungskräften, einheitliche Dokumentationspraktiken durchzusetzen und zu prüfen, ob vor dem endgültigen Abschluss alle erforderlichen Prüfschritte durchgeführt wurden. So stellen Sie die vollständige Einhaltung der Compliance-Anforderungen sicher.

Die Überprüfung, ob eine Lösung das Problem tatsächlich behebt, ist die letzte Absicherung gegen wiederkehrende Probleme. Eine schnellere Prüfphase verhindert, dass Ressourcen in bereits gelösten Fällen gebunden bleiben. So können Datensätze schneller formell abgeschlossen und die Stabilität des Service genauer dokumentiert werden.

Process Mining zeigt die Dauer der Prüfphase in Jira Service Management. Wenn Sie die Prüfzeiten verschiedener Servicekategorien vergleichen, erkennen Sie, wo automatisierte Tests oder klarere Erfolgskriterien die abschließende Freigabe von Problem-Datensätzen beschleunigen könnten. Das verkürzt die Zykluszeit von der Umsetzung der Lösung bis zum endgültigen Abschluss.

Wieder geöffnete Datensätze deuten darauf hin, dass die ursprüngliche Untersuchung oder die umgesetzte Lösung nicht ausgereicht hat. Wenn solche Fälle seltener auftreten, stärkt das das Vertrauen in den Problemmanagement-Prozess. Technische Teams lösen Probleme gleich beim ersten Mal richtig, sparen dadurch Arbeitsaufwand und vermeiden doppelte Arbeit.

Wir verfolgen den Lebenszyklus von Problem-Datensätzen und erkennen Schleifen, in denen Cases vom Status „Geschlossen“ zurück zu „In Bearbeitung“ wechseln. Die Analyse dieser Muster zeigt, welche Ursachenkategorien oder Supportgruppen vor dem Abschluss von Cases von strengeren Qualitätssicherungsmaßnahmen profitieren könnten. So können Sie die Quote der beim ersten Versuch erfolgreichen Lösungen weiter verbessern.

Der Wechsel von reaktivem zu proaktivem Problemmanagement hilft, Vorfälle zu verhindern, bevor sie auftreten. Wenn Sie Trends in Vorfalldaten erkennen, können Sie zugrunde liegende Schwachstellen früher beheben. So sinkt die Zahl der Tickets, die der Service Desk bearbeiten muss, und das Unternehmen ist besser vor großflächigen Ausfällen geschützt.

Process Mining zeigt Muster mit vielen Vorfällen, die mit bestimmten Configuration Items oder Services zusammenhängen. Durch die Visualisierung dieser Häufungen können Sie in Jira Service Management proaktiv Problem Records anlegen und zur Untersuchung zuweisen, bevor daraus größere Ausfälle entstehen. So richten Sie Ihre IT-Strategie stärker auf Prävention statt auf die Behebung akuter Störungen aus.

Wirksame Workarounds verringern den manuellen Nachbearbeitungsaufwand und halten die Auswirkungen auf Endbenutzer gering, solange eine dauerhafte Lösung noch aussteht. Werden diese Übergangslösungen verbessert, kann der Geschäftsbetrieb auch dann mit möglichst wenigen Unterbrechungen weiterlaufen, wenn die Behebung komplexer technischer Probleme Zeit benötigt.

Unsere Plattform zeigt, wie Workarounds und die Zahl nachfolgender Vorfälle zusammenhängen. Wenn Sie erfassen, wie oft ein Workaround erfolgreich eingesetzt wird, ohne dass der Fall weiter eskaliert, können Sie seine Qualität bewerten. Außerdem sehen Sie, welche technischen Teams besonders zuverlässige Übergangslösungen bereitstellen. Deren bewährte Vorgehensweisen lassen sich anschließend im Unternehmen übernehmen.

Wenn Sie Problem Records nach ihren tatsächlichen Auswirkungen auf das Geschäft priorisieren, setzen Sie Ihre Ressourcen gezielter ein. So erhalten kritische Systeme sofort die nötige Aufmerksamkeit. Das senkt die finanziellen und betrieblichen Risiken für das Unternehmen und verhindert, dass technische Teams Zeit mit Aufgaben geringer Auswirkung verlieren.

Process Mining vergleicht die Prioritätsstufen von Problem Records mit der Zahl der zugehörigen Vorfälle und betroffenen Services. Dadurch werden Abweichungen sichtbar. Auf dieser Grundlage können Sie die Priorisierungsregeln anpassen und sicherstellen, dass Probleme mit großen Auswirkungen bei der Untersuchung Vorrang haben. Das erhöht die Relevanz Ihrer IT-Abläufe für das Geschäft.

Wie schnell eine dauerhafte Lösung vorgeschlagen und in den Change-Management-Prozess überführt wird, wirkt sich auf die Stabilität der IT-Umgebung aus. Ein effizienterer Ablauf verkürzt den Zeitraum, in dem Schwachstellen bestehen, und sorgt dafür, dass Verbesserungen systematisch umgesetzt werden. So lässt sich auch der Aufbau technischer Schulden begrenzen.

Wir visualisieren die Durchlaufzeit vom Entwurf einer Lösung bis zur Einleitung eines formellen Änderungsantrags. Wenn Sie bürokratische Verzögerungen oder Engpässe bei Freigaben erkennen, können Sie die Übergabe zwischen Problem- und Change-Management-Teams verbessern. Das kann die Lösungszeiten verkürzen und dafür sorgen, dass dauerhafte Korrekturen im Änderungsplan angemessen priorisiert werden.

6 Schritte zur Optimierung des Problemmanagements in Jira

1

Template herunterladen

Was zu tun ist

Laden Sie das spezielle Excel-Template für Problem-Issue-Typen in Jira Service Management und die zugehörigen Verknüpfungen mit Vorfällen herunter.

Warum das wichtig ist

Mit einem vorstrukturierten Template erfassen Sie die einzelnen Phasen im Lebenszyklus von Problem Records und die Daten zur Ursachenanalyse.

Erwartetes Ergebnis

Eine sofort einsetzbare Datenstruktur für Ihre JSM-Problem Records.

IHRE PROZESSERKENNTNISSE

Schaffen Sie vollständige Transparenz über den Lebenszyklus Ihrer Probleme

ProcessMind bildet jeden Schritt Ihres Workflows ab und zeigt, wie Tickets Jira Service Management durchlaufen. Sie sehen genau, wo Untersuchungen ins Stocken geraten und welche Umgehungslösungen die Stabilität Ihres Systems beeinträchtigen.
  • Bilden Sie jeden Schritt des Wegs zur Problemlösung ab
  • Ermitteln Sie die Ursachen für Verzögerungen bei Untersuchungen
  • Machen Sie die Auswirkungen wiederkehrender Incidents sichtbar
  • Messen Sie die Teameffizienz anhand der SLA-Ziele
Discover your actual process flow
Discover your actual process flow
Identify bottlenecks and delays
Identify bottlenecks and delays
Analyze process variants
Analyze process variants
Design your optimized process
Design your optimized process

NACHGEWIESENE ERGEBNISSE

Effizienz im Problemmanagement steigern

Unternehmen setzen Process Mining ein, um den Ablauf von Problem Records zu visualisieren und genau zu erkennen, an welchen Stellen die Ursachenanalyse ins Stocken gerät. Diese Transparenz hilft IT-Service-Teams, manuelle Nacharbeit zu vermeiden und wiederkehrende Vorfälle zu reduzieren.

0 %
Ursachen schneller analysieren

Kürzere Zeit bis zur Erkennung

Wenn technische Teams die Ursache wiederkehrender Vorfälle schneller ermitteln, können sie sich stärker auf die Lösung statt auf die Untersuchung konzentrieren.

0 x fewer
Übergaben zwischen Teams vereinfachen

Weniger Übergaben zwischen Gruppen

Wenn ein Problem Record seltener den Besitzer wechselt, sinkt der Abstimmungsaufwand und es geht im Verlauf weniger Wissen verloren.

0 %
Probleme proaktiv erkennen

Mehr intern erkannte Probleme

Der Wechsel von reaktiver Incident-Bearbeitung zu proaktiver Erkennung hilft, größere Ausfälle zu verhindern, bevor sie sich auf das Geschäft auswirken.

0 %
Weniger Wiedereröffnungen

Weniger fehlgeschlagene Korrekturen

Eine sorgfältige Prüfung der Ursachenanalyse trägt dazu bei, dass dauerhafte Korrekturen gleich beim ersten Mal wirken und Vorgänge seltener wiedereröffnet werden müssen.

0 days
Rückstände schneller abbauen

Weniger überfällige Probleme mit hoher Priorität

Wenn Sie Probleme mit hoher Priorität schneller lösen, können Sie die technischen Schulden mit den größten Auswirkungen zeitnah angehen.

0 %
Auditfähige Reviews

Anteil der Reviews nach der Implementierung

Wenn Sie Reviews nach der Implementierung automatisch nachverfolgen, stellen Sie sicher, dass auf jedes größere Problem ein standardisierter Lernprozess folgt.

Wie stark sich die Leistung verbessert, hängt von der Prozesskomplexität und der Datenqualität in Jira Service Management ab. Die Zahlen zeigen typische Ergebnisse aus verschiedenen Enterprise-Einführungen.

Empfohlene Daten

Beginnen Sie mit den wichtigsten Attributen und Aktivitäten und ergänzen Sie bei Bedarf weitere.
Neu bei Event Logs? Erfahren Sie, wie Sie ein Event Log für Process Mining erstellen.

Attribute

Wichtige Datenpunkte für die Analyse

Eindeutige Kennung oder Name des Benutzers, der die Aktivität ausgeführt hat.

Warum das wichtig ist

Wichtig für die Analyse von Übergaben, Funktionstrennung und Arbeitsauslastung.

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

Warum das wichtig ist

Wichtig für die Analyse von Organisationseinheiten und das Erkennen von Reibungsverlusten zwischen Teams.

Kritikalität des Problemdatensatzes.

Warum das wichtig ist

Ermöglicht die Segmentierung der Prozessleistung nach geschäftlicher Kritikalität.

Klassifizierung der zugrunde liegenden Ursache des Problems.

Warum das wichtig ist

Wichtig, um systemische Probleme zu erkennen und vorbeugende Maßnahmen abzuleiten.

Kurztext oder Titel des Problemdatensatzes.

Warum das wichtig ist

Ergänzt die Case-ID um einen verständlichen Kontext.

Aktivitäten

Prozessschritte, die Sie verfolgen und optimieren sollten

Das erste Ereignis: Ein Problem-Ticket wird im System erstellt. Der Erstellungs-Timestamp ist ausdrücklich im Vorgangsverlauf erfasst.

Warum das wichtig ist

Kennzeichnet den Beginn des Problemmanagement-Lebenszyklus und ermöglicht eine Volumenanalyse. Wichtig für die Berechnung von Durchsatz und Eingangsraten.

Der Problem Record wird einem bestimmten technischen Team oder einer Supportgruppe zugewiesen. Erfasst wird dies über Änderungen am benutzerdefinierten Feld „Supportgruppe“ oder, wenn keine Gruppen verwendet werden, am Feld „Zuständig“.

Warum das wichtig ist

Wichtig für die Analyse von Übergaben und Engpässen zwischen Teams. Häufige Weitergaben können auf ineffiziente Weiterleitungsregeln hindeuten.

Ein zugehöriges Vorfall-Ticket wird mit dem Problem Record verknüpft. Erfasst wird dies in der Tabelle der Vorgangsverknüpfungen oder im Verlauf.

Warum das wichtig ist

Zeigt Ausmaß und Umfang des Problems. Wichtig für die KPI „Tiefe der Verknüpfung von Vorfällen mit Problemen“ und für die Priorisierung nach Geschäftsauswirkung.

Der Problemstatus wechselt in einen aktiven Untersuchungsstatus, zum Beispiel „Wird untersucht“ oder „In Bearbeitung“. Damit beginnt die aktive Arbeitsphase.

Warum das wichtig ist

Startet die Messung der Untersuchungsdauer. So lässt sich die Wartezeit im Rückstand von der aktiven Analysezeit unterscheiden.

Das Textfeld „Workaround“ wird ausgefüllt oder aktualisiert. Dieses Ereignis zeigt an, dass eine vorübergehende Lösung dokumentiert wurde.

Warum das wichtig ist

Misst, wie schnell eine Entlastung für das Geschäft bereitgestellt wird. Wichtig für die KPI „Vorlaufzeit bis zur Verfügbarkeit eines Workarounds“.

Der Zeitpunkt, an dem die zugrunde liegende Ursache offiziell erfasst wird. Er lässt sich an einer Statusänderung zu „Ursache ermittelt“ oder am Ausfüllen des Felds „Ursache“ erkennen.

Warum das wichtig ist

Ein wichtiger Meilenstein, der die Untersuchungsphase beendet. Erforderlich für die Berechnung der „Durchschnittlichen Zeit bis zur Ermittlung der Ursache“.

Die Bestätigung, dass die Korrektur das Problem wirksam behoben hat. Sie lässt sich an einem Statuswechsel zu „Gelöst“ oder einem speziellen Status „Verifiziert“ erkennen.

Warum das wichtig ist

Qualitätssicherung, die bestätigt, dass die Korrektur funktioniert. Verzögerungen an dieser Stelle weisen auf Engpässe bei Tests oder der Benutzerabnahme hin.

Der endgültige Abschluss des Problemmanagement-Lebenszyklus. Wird ausdrücklich erfasst, wenn sich der Status zu „Geschlossen“ ändert.

Warum das wichtig ist

Das endgültige Ende der Prozessinstanz. Erforderlich für die Berechnung der Gesamtdurchlaufzeit und der Abschlussquote.

Häufig gestellte Fragen

Häufig gestellte Fragen

Process Mining nutzt digitale Spuren aus Ihren Problem Records, um den tatsächlichen End-to-End-Ablauf Ihres Prozesses zu visualisieren. Sie sehen genau, wo Untersuchungen ins Stocken geraten und an welchen Übergaben unnötige Verzögerungen entstehen. Diese Transparenz bieten herkömmliche Berichte in der Regel nicht.

Für den Datenexport verbinden Sie sich in der Regel mit der Jira-API oder verwenden einen Datenbank-Konnektor, um die Änderungsprotokolle der Vorgänge abzurufen. Dazu gehören der Verlauf von Statusübergängen, Timestamps und wichtige Attribute jedes Problem Records. Die Mining-Engine kann daraus automatisch alle Prozessschritte rekonstruieren.

Process Mining analysiert die Timestamps von Statusänderungen und bestimmte Aktivitätsprotokolle. So wird sichtbar, an welcher Stelle der Untersuchung Engpässe entstehen. Sie erkennen, ob Verzögerungen auf ausstehende technische Rückmeldungen, fehlende Dokumentation oder häufige Wechsel zwischen Teams zurückzuführen sind.

Mindestens benötigen Sie eine Case-ID, zum Beispiel die Nummer des Problem Records, einen Aktivitätsnamen wie Status oder Übergang sowie einen Timestamp für jedes Ereignis. Für detailliertere Erkenntnisse sollten Sie außerdem Attribute wie Priorität, zuständige Gruppe und Ursachen-Kategorie einbeziehen.

Standard-Dashboards zeigen den aktuellen Status und grundlegende Kennzahlen wie Fallvolumen oder durchschnittliche Durchlaufzeit. Den konkreten Weg zwischen diesen Punkten bilden sie jedoch selten ab. Process Mining macht verborgene Schleifen, übersprungene Schritte und nicht konforme Abläufe sichtbar, die in statischen Charts und Berichten nicht zu erkennen sind.

Sobald Sie eine Datenverbindung eingerichtet und die wichtigsten Felder zugeordnet haben, lassen sich erste Prozessvisualisierungen oft innerhalb weniger Tage erstellen. Am meisten Zeit nimmt gewöhnlich die Datenaufbereitung in Anspruch, damit benutzerdefinierte Status und komplexe Übergänge entsprechend Ihrer Geschäftslogik richtig interpretiert werden.

Übergaben lassen sich mit Process Mining besonders gut verfolgen, da es den Arbeitsfluss zwischen verschiedenen zuständigen Gruppen abbildet. Sie sehen schnell, welche Teams überlastet sind und wo Kommunikationslücken dazu führen, dass Problem Records längere Zeit unbearbeitet bleiben.

Datenkenntnisse sind hilfreich, doch viele Process-Mining-Tools richten sich an Prozessverantwortliche und Service-Manager. Entscheidend ist vor allem, dass Sie Ihren internen Problemmanagement-Workflow gut kennen. So können Sie die Ergebnisse einordnen und sinnvolle Verbesserungsmaßnahmen festlegen.

Die meisten Mining-Engines sind flexibel und können benutzerdefinierte Felder sowie individuelle Workflow-Status aus Jira Service Management zuordnen. Sofern der Änderungsverlauf dieser Felder aktiviert und protokolliert wird, kann das Tool sie in die Analyse einbeziehen und Ihren Prozess gezielt abbilden.

Optimieren Sie noch heute Ihren Problemmanagementprozess

Verkürzen Sie die Zykluszeiten um 30 % und stabilisieren Sie Ihre IT-Umgebung.

Starten Sie Ihre kostenlose Testphase

Keine Kreditkarte erforderlich. In wenigen Minuten eingerichtet.