Optimieren Sie Ihr Problem Management
ServiceNow Problem Management für schnellere Problemlösung optimieren
Unsere Process Mining Plattform deckt versteckte Engpässe und Nacharbeitszyklen auf, die Ihre Lösungszeiten verlangsamen. Wir identifizieren, wo Untersuchungen stocken und warum Kommunikationslücken entstehen, und schaffen so die notwendige Klarheit zur Optimierung Ihrer Abläufe. Durch die Visualisierung des tatsächlichen Arbeitsflusses können Sie manuelle Verzögerungen beseitigen und eine stabilere Umgebung für Ihre Benutzer 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
Warum die Optimierung des Problem Managements unerlässlich ist
IT-Organisationen sind heutzutage oft in einem Kreislauf aus reaktiver Fehlerbehebung gefangen. Bei schwerwiegenden Vorfällen liegt der unmittelbare Fokus auf der Wiederherstellung des Dienstes, doch die zugrunde liegende Ursache bleibt oft ungelöst, was zu wiederkehrenden Ausfällen und erhöhten Betriebskosten führt. Die Optimierung des Problem Managements ist der einzige Weg, diesen Kreislauf zu durchbrechen. Indem Sie verfeinern, wie Ihre Organisation die Kernprobleme in Ihrer IT-Umgebung identifiziert, untersucht und löst, können Sie das Volumen eingehender Vorfälle erheblich reduzieren und die allgemeine Service-Stabilität verbessern. Ineffizientes Problem Management verschwendet nicht nur Zeit, es untergräbt auch das Vertrauen der Benutzer und hindert Ihre hochqualifizierten technischen Teams daran, sich auf Innovationen zu konzentrieren.
Process Mining für tiefe Einblicke nutzen
Das ServiceNow Problem Management erfasst eine Fülle von Daten über Tabellen wie problem und problem_task, doch die traditionelle Berichterstattung zeigt oft nicht den tatsächlichen Arbeitsablauf. Process Mining verwandelt diese Daten in eine dynamische Karte Ihrer realen Prozesse. Anstatt statische KPIs wie das Durchschnittsalter offener Probleme zu betrachten, können Sie den gesamten Lebenszyklus vom Zeitpunkt der Problemidentifikation bis zum endgültigen Abschluss visualisieren. Diese Perspektive ermöglicht es Ihnen zu sehen, wie die Arbeit zwischen verschiedenen Support-Gruppen verläuft, und genau zu erkennen, wo der Prozess von Ihren Standardarbeitsanweisungen abweicht. Durch die Abbildung des digitalen Fußabdrucks in ServiceNow erhalten Sie eine objektive Sicht auf Ihre Operationen, die frei von abteilungsbedingten Verzerrungen ist.
Ineffizienzen im Untersuchungs-Lebenszyklus identifizieren
Eine der größten Herausforderungen im Problem Management ist die Dauer der Untersuchungsphase. Process Mining hilft Ihnen, genau zu bestimmen, warum bestimmte Untersuchungen stocken. Sie könnten beispielsweise feststellen, dass Problem-Datensätze häufig zwischen verschiedenen technischen Silos hin- und hergeschoben werden – ein Phänomen, das als 'Assignment Ping-Pong' bekannt ist –, weil die anfängliche Triage unzureichend war. Sie können auch spezifische Engpässe identifizieren, bei denen Datensätze wochenlang in einem ausstehenden Status verharren, während auf Lieferanteninformationen oder interne Änderungsfreigaben gewartet wird. Durch das Aufdecken dieser versteckten Verzögerungen können Sie gezielte Verbesserungen implementieren, wie z.B. bessere Übergabeprotokolle oder automatisierte Eskalationspfade, um den Weg zu einer dauerhaften Lösung zu beschleunigen.
Ursachenanalyse und Compliance stärken
Qualitativ hochwertige Untersuchungen sind das Rückgrat eines effektiven Problem Managements. Process Mining ermöglicht es Ihnen, die Konsistenz Ihres Root Cause Analysis (RCA)-Prozesses zu überprüfen. Sie können sehen, ob kritische Schritte, wie die Veröffentlichung einer Problemumgehung oder die Durchführung einer Post-Implementation Review, übersprungen oder überstürzt werden. Sicherzustellen, dass jeder Problem-Datensatz einem konformen Pfad folgt, ist für Organisationen in stark regulierten Branchen unerlässlich. Darüber hinaus können Sie durch die Analyse der Beziehung zwischen Incidents und Problemen in ServiceNow feststellen, ob Ihre Teams hochwirksame Probleme korrekt identifizieren oder ob sie zu viel Zeit mit Untersuchungen von geringer Priorität verbringen, die wenig Geschäftswert liefern.
Erfolg messen und kontinuierliche Verbesserung vorantreiben
Das ultimative Ziel der Optimierung des Problem Managements ist die Schaffung einer widerstandsfähigeren IT-Infrastruktur. Process Mining liefert die detaillierten Einblicke, die erforderlich sind, um den Erfolg Ihrer Optimierungsbemühungen im Laufe der Zeit zu messen. Sie können Verbesserungen im Verhältnis von dauerhaften Lösungen zu temporären Workarounds verfolgen und die Reduzierung der gesamten Lebenszykluszeit von Problem-Datensätzen überwachen. Wenn Sie Reibungsverluste in Ihren ServiceNow Workflows beseitigen, wird Ihr Team effektiver darin, Incidents zu verhindern, bevor sie auftreten. Dieser Wandel von reaktivem zu proaktivem Management spart nicht nur Geld, sondern stellt auch sicher, dass Ihre IT-Services den wachsenden Anforderungen des Unternehmens gerecht werden können. Der Start mit einem Process Mining Template ermöglicht es Ihnen, diese Erkenntnisse sofort freizuschalten und Ihre vorhandenen ServiceNow-Daten in einen Fahrplan für operative Exzellenz zu verwandeln.
ServiceNow Problem Management in 6 Schritten verbessern
Vorlage herunterladen
Was ist zu tun
Laden Sie das Excel-Template herunter, das für das ServiceNow Problem Management entwickelt wurde, um sicherzustellen, dass Ihr Datenmapping mit ITIL-Standards und ServiceNow-Tabellen übereinstimmt.
Bedeutung
Ein strukturierter Start verhindert Datenqualitätsprobleme und stellt sicher, dass Ihre Problem-Records und Tasks für das Mining bereit sind.
Erwartetes Ergebnis
Eine standardisierte Datenvorlage, bereit für Ihren ServiceNow-Export.
PROZESS-EINBLICKE
Volle Transparenz in Problemuntersuchungen schaffen
- Ihre End-to-End Untersuchungs-Lebenszyklen abbilden
- Kommunikationssilos zwischen IT-Teams identifizieren
- Engpässe bei der Ursachenanalyse lokalisieren
- Durchschnittliche Lösungszeit über alle Cases hinweg verfolgen
BEWIESENE ERGEBNISSE
Effizienz im gesamten Problem Management steigern
Durch das Aufdecken versteckter Ineffizienzen in Ihren ServiceNow Problem Management Workflows können Teams die Ursachenanalyse beschleunigen und das Volumen wiederkehrender Incidents reduzieren. Diese Ergebnisse spiegeln den Einfluss datengesteuerter Prozessoptimierung auf Standard-Problem-Datensätze wider.
Reduzierung der Untersuchungszeit
Die Optimierung der Untersuchungsphase hilft Teams, die Ursache größerer Incidents wesentlich schneller zu identifizieren, was die Auswirkungen wiederkehrender Serviceunterbrechungen erheblich reduziert.
Reduzierung der Datensatztransfers
Das Eliminieren unnötiger Übergaben zwischen Support-Teams verhindert, dass Problem-Datensätze zwischen Gruppen hin- und hergereicht werden, was eine klarere Verantwortlichkeit und schnellere Lösung gewährleistet.
Anstieg der RCA-Einhaltung
Verbesserte Transparenz bei ausstehenden Status und Engpässen stellt sicher, dass die Ursachenanalyse innerhalb der vereinbarten Service-Level-Zeitrahmen abgeschlossen wird.
Rückgang des Volumens bekannter Fehler
Die effiziente Veröffentlichung von Workarounds und dauerhaften Lösungen in der Known Error Database hilft, neue Incidents daran zu hindern, den Service Desk zu überlasten.
Reduzierung veralteter Records
Das Identifizieren und Schließen aufgegebener Datensätze stellt sicher, dass Teams ihre Energie auf aktuelle, hochprioritäre Probleme konzentrieren, anstatt auf Alttickets.
Die Ergebnisse hängen von Prozesskomplexität und Datenqualität ab. Die Angaben zeigen typische Verbesserungen aus realen Implementierungen.
Empfohlene Daten
FAQs
Häufig gestellte Fragen
Process Mining visualisiert den tatsächlichen Pfad jedes Problem-Records von der Erstellung bis zum Abschluss. Es ermöglicht Teams, genau zu sehen, wo Verzögerungen auftreten, wie z. B. lange Wartezustände oder übermäßige Neuzuweisungen zwischen Support-Gruppen, die in Standardberichten oft unsichtbar sind.
Sie benötigen hauptsächlich Daten aus den Problem- und Problemtask-Tabellen sowie den System-Audit-Logs oder Metrik-Instanzen. Diese Daten müssen eine eindeutige Problem-ID, Aktivitätsnamen wie Statusänderungen oder Zuweisungsaktualisierungen und die zugehörigen Timestamps für jedes Event enthalten.
Ja, es zeigt Engpässe in der Untersuchungsphase auf, indem es die Dauer zwischen spezifischen Statusübergängen misst. Durch die Analyse dieser Pfade können Sie feststellen, ob Verzögerungen durch Ressourcenmangel, fehlende Dokumentation oder Abhängigkeiten von externen Anbietern verursacht werden.
Erste Erkenntnisse sind typischerweise innerhalb weniger Tage verfügbar, nachdem die Daten verbunden und gemappt wurden. Die meisten Organisationen beginnen, große Ineffizienzen, wie z.B. veraltete oder aufgegebene Datensätze, bereits beim ersten Durchlauf der Prozesskarte zu identifizieren.
Durch die Analyse der Verbindung zwischen Incident-Datensätzen und Problem-Datensätzen zeigt Process Mining, wie effektiv bekannte Fehler kommuniziert werden. Es identifiziert Lücken, wo Workarounds nicht schnell genug veröffentlicht werden oder wo Ursachen falsch kategorisiert werden, was zu wiederkehrenden Problemen führt.
Nein, Process Mining Tools arbeiten im Allgemeinen mit Ihren vorhandenen Daten und erfordern keine Änderungen an Ihren ServiceNow-Formularen oder Workflows. Solange Ihr System die Historie in den Audit Logs aufzeichnet, kann das Tool den Prozess rekonstruieren, ohne Ihre aktuellen Abläufe zu beeinträchtigen.
Die Technologie verfolgt spezifisch die Änderungen im Feld 'assignment_group' innerhalb der Audit Logs, um Übergaben zu visualisieren. Dies deckt Ping-Pong-Effekte auf, bei denen ein Problem-Record zwischen Teams hin- und hergereicht wird, wodurch Sie die Ressourcenzuweisung und Schulung für diese spezifischen Gruppen optimieren können.
Standardberichte zeigen Momentaufnahmen oder einfache Metriken wie die durchschnittliche Lösungszeit, übersehen aber die Komplexität des Ablaufs. Process Mining offenbart die Übergänge und Schleifen, die zwischen diesen Metriken auftreten, und zeigt Ihnen nicht nur, dass ein Prozess langsam ist, sondern genau wo und warum er stockt.
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