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Verbessern Sie Ihr Problemmanagement

Leitfaden in 6 Schritten zur Optimierung des Problemmanagements in ServiceNow
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Optimieren Sie das ServiceNow-Problemmanagement für schnellere Lösungen

Unsere Process-Mining-Plattform macht verborgene Engpässe und Nacharbeitsschleifen sichtbar, die die Lösungszeiten verlängern. Sie zeigt, an welchen Stellen Untersuchungen ins Stocken geraten und warum Informationslücken entstehen. So erkennen Sie, wo Sie Abläufe verbessern können. Die Visualisierung des tatsächlichen Prozessverlaufs hilft Ihnen, manuelle Verzögerungen zu verringern und eine stabilere Umgebung für Ihre Benutzer zu schaffen.

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

Warum die Optimierung des Problemmanagements wichtig ist

IT-Organisationen geraten heute oft in einen Kreislauf aus reaktiver Störungsbehebung. Bei größeren Incidents liegt der unmittelbare Fokus darauf, den Service wiederherzustellen. Die eigentliche Ursache bleibt jedoch häufig bestehen. Das führt zu wiederkehrenden Ausfällen und steigenden Betriebskosten. Eine Optimierung des Problemmanagements ist der entscheidende Weg, diesen Kreislauf zu durchbrechen. Wenn Ihre Organisation Probleme in der IT-Umgebung gezielter erkennt, untersucht und behebt, können Sie die Zahl eingehender Incidents deutlich senken und die Service-Stabilität insgesamt verbessern. Ineffizientes Problemmanagement kostet nicht nur Zeit. Es schwächt auch das Vertrauen der Benutzer und hindert hoch qualifizierte technische Teams daran, sich auf Innovationen zu konzentrieren.

Mit Process Mining Abläufe transparent machen

ServiceNow Problem Management erfasst umfangreiche Daten in Tabellen wie problem und problem_task. Herkömmliche Berichte zeigen jedoch oft nicht, wie die Arbeit tatsächlich abläuft. Process Mining macht aus diesen Daten eine dynamische Darstellung Ihrer realen Prozesse. Statt sich auf statische KPIs wie das Durchschnittsalter offener Probleme zu beschränken, können Sie den gesamten Lebenszyklus visualisieren, vom Erkennen eines Problems bis zu dessen Abschluss. So sehen Sie, wie Aufgaben zwischen Supportgruppen wechseln und an welchen Stellen der Prozess von Ihren Standardvorgehensweisen abweicht. Die in ServiceNow hinterlassenen digitalen Spuren liefern Ihnen einen objektiven Einblick in den Betrieb, unabhängig von der Perspektive einzelner Fachbereiche.

Ineffizienzen im Untersuchungsprozess erkennen

Eine der größten Herausforderungen im Problemmanagement ist die Dauer der Untersuchungsphase. Process Mining zeigt Ihnen, warum bestimmte Untersuchungen ins Stocken geraten. So können Sie beispielsweise feststellen, dass Problem-Datensätze häufig zwischen technischen Bereichen hin- und hergeschoben werden, weil die erste Triage nicht ausgereicht hat. Außerdem lassen sich Engpässe erkennen, an denen Datensätze wochenlang im Status „Ausstehend“ verbleiben, während Teams auf Informationen von Anbietern oder interne Änderungsfreigaben warten. Wenn Sie diese Verzögerungen aufdecken, können Sie gezielte Verbesserungen umsetzen, etwa klarere Übergabeprozesse oder automatisierte Eskalationswege, um dauerhafte Fehlerbehebungen schneller voranzubringen.

Ursachenanalyse und Compliance stärken

Sorgfältige Untersuchungen sind die Grundlage eines wirksamen Problemmanagements. Mit Process Mining können Sie prüfen, ob Ihre Ursachenanalyse (RCA) einheitlich abläuft. Sie sehen, ob wichtige Schritte wie die Veröffentlichung einer Umgehungslösung oder eine Prüfung nach der Implementierung ausgelassen oder zu schnell durchgeführt werden. Für Organisationen in stark regulierten Branchen ist es wichtig, dass jeder Problem-Datensatz einen konformen Prozess durchläuft. Durch die Analyse der Beziehungen zwischen Incidents und Problemen in ServiceNow können Sie außerdem feststellen, ob Ihre Teams Probleme mit großen Auswirkungen richtig erkennen oder zu viel Zeit für Untersuchungen mit niedriger Priorität aufwenden, die nur wenig geschäftlichen Nutzen bringen.

Erfolge messen und kontinuierlich verbessern

Das Ziel einer Optimierung des Problemmanagements ist eine widerstandsfähigere IT-Infrastruktur. Process Mining liefert die detaillierten Erkenntnisse, die Sie benötigen, um den Erfolg Ihrer Optimierungsmaßnahmen im Zeitverlauf zu messen. Sie können verfolgen, wie sich das Verhältnis dauerhafter Fehlerbehebungen zu vorübergehenden Umgehungslösungen entwickelt, und die Gesamtdauer des Lebenszyklus von Problem-Datensätzen beobachten. Wenn Sie Reibungsverluste in Ihren ServiceNow-Workflows beseitigen, kann Ihr Team Incidents wirksamer verhindern. Der Wechsel von reaktivem zu proaktivem Management spart nicht nur Kosten, sondern hilft auch, Ihre IT-Services an den wachsenden Anforderungen des Unternehmens auszurichten. Mit einem Process-Mining-Template können Sie diese Erkenntnisse direkt gewinnen und Ihre vorhandenen ServiceNow-Daten als Grundlage für bessere Betriebsabläufe verwenden.

Problemmanagement Ursachenanalyse IT-Service-Management Incident-Prävention Service Desk Technischer Support IT-Betrieb Change Management Ticketbearbeitung Ticketmanagement Bekannter Fehler Wiederkehrende Incidents Umgehungslösung IT-Helpdesk

Häufige Probleme und Herausforderungen

Ermitteln Sie, welche Herausforderungen Sie betreffen

Probleme verbleiben oft lange im Status „Ausstehend“, während Teams auf Rückmeldungen von Anbietern oder zusätzliche interne Informationen warten. Dadurch verzögert sich die Ursachenanalyse, die Lösungszeiten verlängern sich und der Rückstand ungelöster technischer Probleme wächst. Diese Probleme beeinträchtigen weiterhin den Geschäftsbetrieb.

ProcessMind verfolgt Statusübergänge im ServiceNow-Problemmanagement und zeigt genau, wo und warum Datensätze ins Stocken geraten. Wenn Sie die Dauer in den einzelnen Status visualisieren, können Sie bestimmte Supportgruppen oder externe Anbieter ermitteln, die Ihre Untersuchungen erheblich verzögern.

Wenn Problem-Datensätze nicht effizient gelöst werden, treten dieselben Incidents immer wieder auf. Das überlastet den Service Desk und frustriert die Benutzer. Wiederholte Incidents deuten häufig darauf hin, dass Umgehungslösungen nicht richtig veröffentlicht werden oder das zugrunde liegende Problem bis zur dauerhaften Fehlerbehebung nicht wirksam eindämmen.

Durch die Analyse der Verknüpfungen zwischen Incidents und Problem-Datensätzen im ServiceNow-Problemmanagement erkennt ProcessMind Muster, die auf fehlgeschlagene oder unvollständige Untersuchungen hindeuten. Anhand dieser Daten können Ihre Teams die Probleme priorisieren, die besonders viele Incidents und einen hohen Ressourcenaufwand verursachen.

Werden die Service-Level-Ziele zur Ermittlung der Ursachen verfehlt, kann das zu anhaltenden Serviceproblemen und einem Vertrauensverlust bei den Beteiligten führen. Technische Teams sind möglicherweise überlastet oder können ihre Untersuchungen nicht nach den tatsächlichen geschäftlichen Auswirkungen des Problems priorisieren.

Unsere Plattform misst in Ihrer ServiceNow-Umgebung die Zeit von der Erfassung eines Problems bis zur Ermittlung seiner Ursache. Sie kennzeichnet Datensätze, bei denen die SLA-Grenzwerte bald erreicht sind. So können Problemkoordinatoren Ressourcen neu zuweisen und sicherstellen, dass kritische Untersuchungen im Plan bleiben, bevor die Ziele verfehlt werden.

Problem-Datensätze wechseln häufig zwischen mehreren technischen Teams, bevor eine formelle Untersuchung tatsächlich beginnt. Dieses Hin und Her kostet wertvolle Zeit, erschwert die Klärung der Zuständigkeit und verzögert die endgültige Lösung erheblich, weil keine Gruppe die Verantwortung für die Ursache übernimmt.

ProcessMind bildet den Zuweisungsfluss zwischen Ihren Supportgruppen ab und macht Reibungsverluste bei Übergaben sowie Lücken bei der Zuständigkeit sichtbar. Wenn Sie häufige Schleifen bei Neuzuweisungen im ServiceNow-Problemmanagement aufdecken, können Sie die anfängliche Weiterleitungslogik verbessern und Probleme schneller an die zuständigen Fachleute übergeben.

Selbst wenn die Ursache erfolgreich ermittelt wurde, dauert es oft lange, bis ein Change Request zur Behebung eingeleitet wird. Solange die dauerhafte Lösung weder geplant noch umgesetzt ist, bleibt die Organisation anfällig für weitere Incidents, obwohl die Lösung bereits bekannt ist.

Wir verfolgen die Übergabe zwischen dem ServiceNow-Problemmanagement und dem Change-Management-Modul. Durch die Messung der Zeit zwischen der Ermittlung der Ursache und der Ausarbeitung eines Lösungsvorschlags hilft ProcessMind, den Weg zur dauerhaften Lösung zu verkürzen und Fehlerbehebungen ohne Verzögerung in die Produktion zu überführen.

Viele Organisationen schließen Problem-Datensätze, ohne nach einer Fehlerbehebung eine ordnungsgemäße Prüfung nach der Implementierung durchzuführen. Dadurch gehen wichtige Erkenntnisse verloren und es wird nicht formell überprüft, ob die Ursache tatsächlich beseitigt wurde. Das kann zu weiteren Ausfällen führen.

ProcessMind zeigt Fälle, in denen der Prozess direkt von der Lösung zum Abschluss springt und der vorgeschriebene Prüfschritt fehlt. So können Ihre Teams den gesamten Lebenszyklus des ServiceNow-Problemmanagements einhalten, die Service-Stabilität verbessern und den Wissensaustausch in der IT-Organisation fördern.

Wenn Umgehungslösungen nicht dokumentiert und in der Datenbank bekannter Fehler veröffentlicht werden, können Service-Desk-Mitarbeitende Benutzer während einer laufenden Untersuchung nicht wirksam unterstützen. Das führt zu doppelter Arbeit, mehr Anrufen und längeren durchschnittlichen Lösungszeiten für alle zugehörigen Incidents.

Durch die Analyse der Aktivitätsprotokolle zu Veröffentlichungsschritten für Umgehungslösungen erkennt ProcessMind, bei welchen Untersuchungen eine vorläufige Entlastung des Geschäftsbetriebs ausbleibt. Diese Transparenz hilft Führungskräften, Dokumentationsstandards im ServiceNow-Problemmanagement durchzusetzen und die Effizienz des Service Desk insgesamt zu verbessern.

Technische Teams konzentrieren sich mitunter auf Aufgaben niedriger Priorität, während Probleme mit großen Auswirkungen auf kritische Business-Services unbearbeitet im Rückstand bleiben. Diese Fehlverteilung der Arbeit führt zu erheblichen Beeinträchtigungen des Geschäftsbetriebs und dazu, dass die Zeit Ihrer kostspieligsten technischen Ressourcen nicht sinnvoll eingesetzt wird.

Unsere Analyse setzt die Prioritätsstufen der Probleme mit dem tatsächlichen Lösungsaufwand und der Bearbeitungsdauer Ihrer Datensätze in Beziehung. ProcessMind zeigt Ihnen, ob Ihre kritischsten ServiceNow-Datensätze die nötige Aufmerksamkeit erhalten oder von weniger dringenden, leichter zu lösenden Aufgaben verdrängt werden.

Der Übergang von der Ermittlung einer Ursache zum Vorschlag einer konkreten technischen Lösung wird häufig zum Engpass. Gründe dafür sind oft knappe Ressourcen oder eine unzureichende Dokumentation während der Untersuchung. Dadurch fällt es Architekten schwer, eine geeignete Fehlerbehebung zu entwerfen.

ProcessMind visualisiert den Lebenszyklus einzelner Problem-Datensätze und zeigt genau, an welcher Stelle die Ausarbeitung einer Lösung ins Stocken gerät. Wenn Sie diese Verzögerungen im ServiceNow-Problemmanagement lokalisieren, können Sie die Zusammenarbeit zwischen Architekten und Ingenieuren verbessern und den Weg von der Analyse zur praktischen Fehlerbehebung verkürzen.

Problem-Datensätze bleiben häufig unbegrenzt offen, ohne dass aktiv daran gearbeitet wird. So entsteht ein unübersichtlicher Rückstand, in dem tatsächliche Probleme untergehen. Für die IT-Leitung wird es dadurch schwieriger, die operative Stabilität und die Leistung der Teams realistisch einzuschätzen.

Wir erkennen Datensätze, bei denen sich der Status in ServiceNow Problem Management über längere Zeit nicht geändert hat. ProcessMind zeigt Ihnen, welche Untersuchungen feststecken und offiziell geschlossen oder mit zusätzlichen Ressourcen wieder aufgenommen werden sollten.

Verwenden Teams allgemeine oder unzutreffende Kategorien für Ursachen, lassen sich langfristige Trends und systemische Infrastrukturprobleme kaum erkennen. Die mangelhafte Datenqualität erschwert fundierte Investitionsentscheidungen, mit denen sich künftige Ausfälle verhindern lassen.

ProcessMind analysiert den Zusammenhang zwischen der endgültigen Lösung und den in ServiceNow Problem Management vergebenen Kategorien. So erkennen Sie, wo Kategorien falsch verwendet werden, und können die Datenqualität verbessern. Dadurch gewinnen Sie verlässlichere Erkenntnisse über die wichtigsten Ursachen technischer Schulden.

Wird eine Übergangslösung erst spät gefunden, können Benutzer länger nicht arbeiten und die Auswirkungen des Problems nehmen zu. Beginnt die Untersuchung nur schleppend, ist das Unternehmen länger als nötig beeinträchtigt, selbst wenn später eine dauerhafte Lösung gefunden wird.

Unsere Plattform misst die Zeit zwischen der Erkennung eines Problems und der Veröffentlichung der ersten Übergangslösung. Durch die Analyse dieses Abschnitts in ServiceNow Problem Management erkennen Sie, welche Teams Schwierigkeiten haben, schnell Abhilfe zu schaffen. So können Sie gezielte Schulungen zur Eindämmung von Störungen anbieten.

Typische Ziele

Definieren Sie, woran Sie den Erfolg erkennen

Eine schnellere Ursachenanalyse verhindert wiederkehrende Störungen und verringert Ausfallzeiten der Infrastruktur. Wenn technische Teams die Untersuchung beschleunigen, müssen sie weniger Zeit für wiederholte Sofortmaßnahmen aufwenden und können dauerhafte Lösungen umsetzen, die die Zuverlässigkeit der Services verbessern. Das entlastet erfahrene Fachkräfte und verkürzt die Zeit, in der kritische Schwachstellen unbeachtet bleiben.

ProcessMind bildet den gesamten Untersuchungsablauf in ServiceNow Problem Management ab und zeigt, an welchen Stellen Teams ins Stocken geraten. Die Plattform macht Engpässe in bestimmten Supportgruppen oder technischen Bereichen sichtbar und liefert konkrete Ansatzpunkte, um die Untersuchungsdauer um bis zu 30 Prozent zu senken. Verfolgen Sie den Weg von der Problemerkennung bis zur Ermittlung der Ursache und prüfen Sie, ob die Untersuchungen planmäßig verlaufen.

Jede Übergabe zwischen Supportgruppen verlängert die Lösungszeit und verursacht zusätzlichen Verwaltungsaufwand. Weniger Weiterleitungen sorgen dafür, dass sich sofort die richtigen Fachleute um das Problem kümmern. So vermeiden Sie das häufige Hin und Her, das bei unklarer Zuständigkeit entsteht. Weniger Neuzuweisungen vereinfachen den Ablauf und stärken die Verantwortlichkeit der technischen Teams.

Unsere Plattform verfolgt für jeden Problem-Datensatz in ServiceNow den Verlauf des Attributs für die zugewiesene Supportgruppe. ProcessMind zeigt, wenn Datensätze falsch weitergeleitet oder häufig zwischen Teams hin- und hergeschoben werden. Damit können Sie die Regeln für die Gruppenzuweisung verbessern und unnötige Neuzuweisungen halbieren. So kommt die Untersuchung bei Übergaben ohne Verzögerungen voran.

Die Einhaltung von Untersuchungsfristen ist entscheidend, um Servicelevels und die operative Stabilität der IT-Organisation zu sichern. Werden die Vorgaben konsequent eingehalten, bleiben Probleme mit hoher Priorität im Blick und das Unternehmen ist vor bekannten Risiken geschützt. Erreichen Teams ihre Servicelevel-Ziele zuverlässig, stärkt das das Vertrauen der Beteiligten und sorgt für planbare Services.

ProcessMind vergleicht Ihre tatsächliche Leistung in Echtzeit mit den SLA-Zielen und analysiert dazu die Tabellen für Probleme und Problemaufgaben. Die Plattform zeigt, in welchen Prozessphasen SLA-Verstöße am ehesten auftreten. So können Ihre Teams eine Einhaltungsquote von über 95 Prozent über alle Prioritätsstufen hinweg erreichen. Erkennen Sie, bei welchen Kategorien oder Services Verzögerungen drohen, und greifen Sie ein, bevor eine Frist überschritten wird.

Eine schnell bereitgestellte Übergangslösung begrenzt die Auswirkungen eines aktiven Problems auf Endbenutzer und den Service Desk. Das Supportpersonal kann damit Störungen beheben, bevor eine dauerhafte Lösung vorliegt. So sinkt die Zahl offener Tickets und die Zufriedenheit der Benutzer steigt. Bei einem größeren Ausfall ist eine schnelle Übergangslösung oft die wirksamste Maßnahme, um die unmittelbaren Folgen zu begrenzen.

Wir analysieren die Zeit zwischen der Problemerkennung und der Veröffentlichung einer Übergangslösung in der Datenbank bekannter Fehler. Die Erkenntnisse von ProcessMind helfen Ihnen, diesen wichtigen Schritt zu standardisieren und die Dokumentation bekannter Fehler 40 Prozent schneller bereitzustellen. So sehen Sie, welche Teams Zwischenlösungen zügig kommunizieren, während die Ursache noch untersucht wird.

Eine reibungslose Übergabe vom Problem-Datensatz zum Änderungsantrag ist wichtig, um dauerhafte Lösungen kontrolliert umzusetzen. Verzögert sich dieser Übergang, bleiben erkannte Schwachstellen länger als nötig in der Produktionsumgebung. Eine wirksame Abstimmung der beiden Prozesse stellt sicher, dass die Untersuchung tatsächlich zu einer Behebung führt.

ProcessMind bildet die digitalen Abläufe zwischen den Tabellen für Probleme und Änderungsanträge in ServiceNow ab und macht Reibungsverluste bei Freigaben und Übergaben sichtbar. So erkennen Sie, wo zwischen der Ermittlung der Ursache und dem Start der Behebung Zeit verloren geht. Sie sehen genau, an welcher Stelle Lösungsvorschläge beim Entwurf oder bei der Freigabe feststecken.

Der wichtigste Maßstab für den Erfolg eines Problem-Management-Teams ist die Verringerung wiederkehrender Störungen. Werden die Ursachen erkannt und behoben, sinken die Gesamtbetriebskosten der IT-Services und die tägliche Belastung des Service Desk. Verhindert ein Team erneute Störungen, wird der konkrete Nutzen des Problem-Management-Prozesses für das gesamte Unternehmen sichtbar.

ProcessMind setzt das Störungsvolumen mit bestimmten Problem-Datensätzen in Beziehung und bewertet so die langfristige Wirkung dauerhafter Lösungen. Damit prüfen Sie, ob eine Lösung die Ursache tatsächlich beseitigt oder lediglich Symptome behandelt. Verfolgen Sie die Erfolgsquote umgesetzter Änderungen und stellen Sie fest, ob sie die erwartete Verringerung des Störungsvolumens bewirken.

Veraltete und aufgegebene Datensätze machen die ServiceNow-Umgebung unübersichtlich und verdecken die aktuellen Prioritäten der technischen Teams. Ein bereinigter Rückstand stellt sicher, dass begrenzte Ressourcen den dringendsten aktuellen Problemen zugutekommen. Eine übersichtliche, aktive Problemliste verbessert den Überblick für die Leitung und erleichtert den Arbeitsalltag der Problemkoordinatoren.

Wir zeigen inaktive oder festgefahrene Datensätze, deren Status sich über längere Zeit nicht geändert hat und bei denen keine Aktivität verzeichnet wurde. So können Teams aufgegebene Untersuchungen entfernen und sich auf laufende Behebungsmaßnahmen konzentrieren. Mit einem regelmäßigen Verfahren zur Datenbereinigung bleibt die Problemliste übersichtlich und auf wichtige Untersuchungen ausgerichtet.

Eine genaue Kategorisierung der Ursachen ist wichtig, um langfristige Trends zu erkennen und Services gezielt zu verbessern. Sie zeigt der IT-Leitung, wo sich technische Schulden ansammeln und welche Infrastrukturinvestitionen am dringendsten sind. Hochwertige Daten helfen der Organisation, aus früheren Fehlern zu lernen und ähnliche Probleme in anderen Unternehmensbereichen zu verhindern.

ProcessMind deckt auf, wenn Supportgruppen Ursachen uneinheitlich erfassen und kategorisieren. Die Plattform zeigt Fehlklassifizierungen und eine übermäßige Verwendung allgemeiner Kategorien. So verbessern Sie die Qualität Ihrer Betriebsdaten, erhalten verlässlichere Berichte und treffen fundiertere Entscheidungen für die langfristige Stabilität Ihrer Services.

Aus früheren Problemen zu lernen ist entscheidend, um künftige Fehler zu vermeiden und den IT-Servicelebenszyklus kontinuierlich zu verbessern. Reviews nach der Implementierung helfen dem Team, den Untersuchungs- und Lösungsablauf zu bewerten und weitere Verbesserungsmöglichkeiten zu finden. Diese formelle Prüfung ist wichtig, um den Problem-Management-Prozess weiterzuentwickeln und eine Kultur des kontinuierlichen Lernens zu fördern.

Wir überwachen, wie häufig Aktivitäten nach der Problemlösung abgeschlossen werden und wie lange sie dauern. So endet jeder wichtige Problem-Datensatz mit einer geprüften Analyse der Prozessleistung. ProcessMind zeigt Ihnen, ob diese Reviews regelmäßig stattfinden und im Laufe der Zeit messbare Prozessverbesserungen bewirken.

Probleme mit hoher Priorität erfordern sofortige Unterstützung durch erfahrene Mitarbeitende, damit die Auswirkungen auf das Unternehmen möglichst gering bleiben. Werden die besten Ressourcen den kritischsten Problemen zugewiesen, steigt die Stabilität der IT-Umgebung. Eine gezielte Ressourcenverteilung hilft der Organisation, größere Störungen zu bewältigen, ohne die wichtige Ursachenanalyse zu vernachlässigen.

ProcessMind analysiert den Prozessdurchsatz nach Prioritätsstufe und zugewiesener Gruppe in ServiceNow. So können Sie Arbeitslasten neu verteilen und sicherstellen, dass kritische Untersuchungen nicht in denselben Warteschlangen wie Aufgaben mit geringen Auswirkungen liegen. Visualisieren Sie die Kapazität Ihrer Supportgruppen und passen Sie Zuweisungen an, damit die wichtigsten Probleme die nötige Aufmerksamkeit erhalten.

Probleme bleiben oft liegen, während Teams auf Informationen von Anbietern, Rückmeldungen von Benutzern oder Angaben Dritter warten. Dadurch verlängert sich der Zeitraum, in dem Risiken bestehen. Kürzere Wartezeiten beschleunigen die Lösung und verhindern, dass externe Abhängigkeiten Ihre internen SLAs gefährden. Ein wirksamer Umgang mit ausstehenden Status ist entscheidend, damit der Problemlebenszyklus zügig voranschreitet.

Wir ermitteln anhand des Statusverlaufs der Problem-Datensätze genau, wie viel Zeit in Wartestatus verloren geht. Die Visualisierung dieser Verzögerungen zeigt, welche Anbieter oder externen Teams die Abläufe am stärksten behindern. Auf dieser Grundlage können Sie Vertragsbedingungen neu verhandeln oder interne Nachfassverfahren verbessern, damit der Prozess weiterläuft.

Sobald die Ursache gefunden ist, muss der Lösungsvorschlag zeitnah dokumentiert und geprüft werden, damit die Umsetzung beginnen kann. Verzögerungen in dieser Phase verschieben die eigentliche Behebung und setzen das Unternehmen dem Risiko erneuter Probleme aus. Ein zügiger Entwurfs- und Freigabeprozess verkürzt den Weg von der Analyse zur Umsetzung.

ProcessMind erfasst die Dauer der Entwurfs- und Freigabeschritte im ServiceNow-Workflow. So erkennen Sie unnötige bürokratische Hürden und sehen, wo ein Lösungsvorschlag unangemessen lange feststeckt. Vereinfachen Sie die interne Prüfung und gelangen Sie mit deutlich weniger Schritten von der Untersuchung zur Behebung.

ServiceNow Problem Management in 6 Schritten verbessern

1

Template herunterladen
2

Daten exportieren
3

Datensatz hochladen
4

Prozess analysieren
5

Verbesserungen umsetzen
6

Prozess überwachen
1

Template herunterladen

Was zu tun ist

Laden Sie das Excel-Template für ServiceNow Problem Management herunter. Damit stellen Sie sicher, dass Ihre Datenzuordnung den ITIL-Standards und den ServiceNow-Tabellen entspricht.

Leitfaden zum Datentemplate anzeigen Template herunterladen
Warum das wichtig ist

Ein strukturiertes Format beugt Problemen mit der Datenqualität vor und stellt sicher, dass Ihre Problem-Datensätze und Aufgaben für die Analyse bereit sind.

Erwartetes Ergebnis

Ein standardisiertes Daten-Template für Ihren ServiceNow-Export.

PROZESSERKENNTNISSE

Machen Sie den gesamten Verlauf Ihrer Problemuntersuchungen sichtbar

ProcessMind bildet Ihre ServiceNow-Daten ab und zeigt die tatsächlichen Abläufe Ihrer Problemuntersuchungen. Sie sehen genau, an welchen Übergaben es hakt und welche Ursachenanalysen am längsten dauern.
  • Bilden Sie den gesamten Lebenszyklus der Untersuchungen ab
  • Erkennen Sie Informationssilos zwischen IT-Teams
  • Finden Sie Engpässe, die Ursachenanalysen verzögern
  • Verfolgen Sie die durchschnittliche Lösungszeit über alle Cases hinweg
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

Problem Management effizienter gestalten

Wenn Teams verborgene Ineffizienzen in ihren ServiceNow-Workflows für Problem Management aufdecken, können sie die Ursachenanalyse beschleunigen und wiederkehrende Störungen reduzieren. Diese Ergebnisse zeigen, wie sich datengetriebene Prozessoptimierung auf die Bearbeitung von Problem-Datensätzen auswirken kann.

0 %
Ursachen schneller analysieren

Kürzere Untersuchungsdauer

Eine effizientere Untersuchungsphase hilft Teams, die Ursache größerer Störungen schneller zu finden. Dadurch sinken die Auswirkungen wiederkehrender Serviceunterbrechungen deutlich.
0 %
Weniger Neuzuweisungen

Weniger Weiterleitungen von Datensätzen

Unnötige Übergaben zwischen Supportteams verhindern, dass Problem-Datensätze zwischen Gruppen hin- und hergeschoben werden. Das schafft klare Zuständigkeiten und beschleunigt die Lösung.
+ 0 %
SLA-Einhaltung verbessern

Höhere Einhaltung der Vorgaben für die Ursachenanalyse

Ein besserer Überblick über ausstehende Status und Engpässe stellt sicher, dass die Ursachenanalyse innerhalb der vereinbarten Servicelevel-Fristen abgeschlossen wird.
0 %
Weniger wiederkehrende Störungen

Weniger bekannte Fehler

Werden Übergangslösungen und dauerhafte Behebungen zügig in der Datenbank bekannter Fehler veröffentlicht, gelangen weniger neue Störungen in den Service Desk.
0 %
Übersichtlicher Problem-Rückstand

Weniger veraltete Datensätze

Wenn Teams aufgegebene Datensätze erkennen und schließen, können sie sich auf aktuelle Probleme mit hoher Priorität konzentrieren, statt Zeit für alte Tickets aufzuwenden.

Die Ergebnisse hängen von der Prozesskomplexität und der Datenqualität ab. Die Zahlen zeigen typische Verbesserungen aus Implementierungen.

Empfohlene Daten

Wählen Sie zunächst die wichtigen Attribute und Aktivitäten aus, die den Untersuchungsprozess bestimmen.
Neu bei Event Logs? Erfahren Sie, wie Sie ein Event Log für Process Mining erstellen.

Attribute

Wichtige Datenpunkte für die Analyse

Die eindeutige Kennung des Problem-Datensatzes.

Warum das wichtig ist

Der Primärschlüssel dient dazu, einzelne Cases voneinander zu unterscheiden und zusammengehörige Ereignisse im Prozessgraph zu gruppieren.

Das konkrete Ereignis oder die Aktion, die am Problem-Datensatz ausgeführt wurde.

Warum das wichtig ist

Das Attribut definiert die Knoten in der Prozesslandkarte und ermöglicht die Darstellung des Workflows und seiner Varianten.

Das genaue Datum und die Uhrzeit, zu denen eine Aktivität stattgefunden hat.

Warum das wichtig ist

Unverzichtbar, um Ereignisse zu ordnen und alle zeitbasierten KPIs zu berechnen.

Die Person, die mit der Bearbeitung des Problems betraut ist.

Warum das wichtig ist

Wichtig für die Analyse der Ressourceneffizienz und der individuellen Arbeitslast.

Das technische Team, das für die Problemlösung zuständig ist.

Warum das wichtig ist

Entscheidend, um Engpässe zwischen Abteilungen zu erkennen und die Effizienz von Übergaben zu analysieren.

Der Status im Lebenszyklus des Problem-Datensatzes.

Warum das wichtig ist

Die zentrale Statusangabe zum Filtern offener und geschlossener Cases.

Die dem Problem-Datensatz zugewiesene Prioritätsstufe.

Warum das wichtig ist

Ermöglicht es, die Prozessleistung nach geschäftlicher Kritikalität aufzuschlüsseln.

Die Klassifizierung der ermittelten Ursache.

Warum das wichtig ist

Ermöglicht die Analyse von Fehlermustern als Grundlage für gezielte Verbesserungen.

Wie oft das Problem zwischen Gruppen neu zugewiesen wurde.

Warum das wichtig ist

Ein direkter Hinweis auf Reibungsverluste im Prozess und unklare Zuständigkeiten.

Die Anzahl der Incidents, die mit diesem Problem-Datensatz verknüpft sind.

Warum das wichtig ist

Misst das Ausmaß der Auswirkungen des Problems auf Benutzer.

Aktivitäten

Prozessschritte, die Sie verfolgen und optimieren sollten

Ein Problem-Datensatz wird erstmals im ServiceNow-System erstellt. Damit beginnt der Lebenszyklus des Problem Managements und der Timestamp für die Berechnung des Datensatzalters wird festgelegt.

Warum das wichtig ist

Legt den Startzeitpunkt für alle Berechnungen der Zykluszeit und SLA-Messungen fest. Dient als zentrale Grundlage, um das Volumen eingehender Problem-Untersuchungen zu ermitteln.

Der Problem-Datensatz wird zur Untersuchung an ein bestimmtes technisches Team weitergeleitet. Diese Aktivität bildet den Zuständigkeitsverlauf ab und ist wichtig für die Analyse von Übergaben.

Warum das wichtig ist

Wichtig für das Dashboard zur Analyse von Neuzuweisungen zwischen Supportgruppen. Damit lassen sich Hin-und-her-Weiterleitungen und Engpässe zwischen Teams erkennen.

Der Status des Problem-Datensatzes wechselt von 'New' zu 'Assess' oder 'Root Cause Analysis'. Damit beginnt ein Analyst aktiv mit der Bearbeitung des Problems.

Warum das wichtig ist

Markiert das Ende der anfänglichen Wartezeit in der Warteschlange und den Beginn der aktiven Untersuchungsphase. Unterstützt die Analyse ausstehender Status.

Text wird in das Feld 'Workaround' des Problem-Datensatzes eingetragen. Damit wird erfasst, wann der Analyst eine vorübergehende Lösung dokumentiert.

Warum das wichtig ist

Unterstützt das Dashboard zur Leistung bei der Veröffentlichung von Übergangslösungen, indem erfasst wird, wann die technische Lösung erstmals bekannt war.

Die Codes für 'Root Cause' werden ausgefüllt oder der Status wechselt zu 'Fix in Progress'. Damit ist das Problem erfolgreich diagnostiziert.

Warum das wichtig ist

Berechnet die durchschnittliche Zeit bis zur Ermittlung der Ursache und unterstützt das Dashboard zur Zykluszeit der Ursachenanalyse. Ein wichtiger Meilenstein im Prozess.

Ein Änderungsantrag (RFC) wird mit dem Problem-Datensatz verknüpft. Damit wird die Zuständigkeit für die Umsetzung von Problem Management an Change Management übergeben.

Warum das wichtig ist

Wichtig für das Dashboard zur Effizienz des Übergangs zum Änderungsantrag. Zeigt Verzögerungen zwischen der Ermittlung einer Lösung und dem Start des Änderungsprozesses.

Der Zeitpunkt, an dem das Problem als gelöst markiert wird, häufig nach Abschluss des zugehörigen Änderungsantrags. Damit ist die technische Arbeit abgeschlossen.

Warum das wichtig ist

Legt das Ende des aktiven Behebungszyklus fest. Dient zur Berechnung der gesamten Lösungszeit im Verhältnis zum SLA.

Das abschließende Ereignis im Lebenszyklus: Der Datensatz wird inaktiv und es sind keine weiteren Arbeiten vorgesehen.

Warum das wichtig ist

Der endgültige Endpunkt der Prozessinstanz. Wird zur Berechnung der gesamten Zykluszeit benötigt.

Häufig gestellte Fragen

Häufig gestellte Fragen

Process Mining visualisiert den tatsächlichen Ablauf jedes Problem-Datensatzes von der Erstellung bis zum Abschluss. Teams sehen genau, wo Verzögerungen auftreten, etwa bei langen Wartezeiten oder häufigen Neuzuweisungen zwischen Supportgruppen. In Standardberichten bleiben solche Ursachen oft verborgen.

Sie benötigen vor allem Daten aus den Tabellen für Probleme und Problemaufgaben sowie System-Audit-Logs oder Metrikinstanzen. Der Datensatz muss eine eindeutige Problem-ID, Aktivitätsnamen wie Statusänderungen oder Aktualisierungen der Zuweisung und die zugehörigen Timestamps der einzelnen Ereignisse enthalten.

Ja. Process Mining misst die Dauer zwischen bestimmten Statuswechseln und macht so Engpässe in der Untersuchungsphase sichtbar. Anhand der Abläufe können Sie feststellen, ob Verzögerungen durch fehlende Ressourcen, unzureichende Dokumentation oder Abhängigkeiten von externen Anbietern entstehen.

Erste Erkenntnisse liegen in der Regel wenige Tage nach der Anbindung und Zuordnung der Daten vor. Bei der ersten Analyse der Prozesslandkarte erkennen viele Organisationen bereits größere Ineffizienzen, etwa veraltete oder aufgegebene Datensätze.

Durch die Analyse der Verknüpfung zwischen Störungs- und Problem-Datensätzen zeigt Process Mining, wie wirksam bekannte Fehler kommuniziert werden. Die Analyse macht Lücken sichtbar, etwa wenn Übergangslösungen zu spät veröffentlicht oder Ursachen falsch kategorisiert werden. Beides kann zu erneuten Störungen führen.

Nein. Process-Mining-Tools arbeiten in der Regel mit Ihren vorhandenen Daten und erfordern keine Änderungen an ServiceNow-Formularen oder Workflows. Wenn Ihr System den Verlauf in Audit-Logs erfasst, kann das Tool den Prozess rekonstruieren, ohne den laufenden Betrieb zu beeinträchtigen.

Die Technologie verfolgt Änderungen am Feld für die Zuweisungsgruppe in den Audit-Logs und visualisiert so die Übergaben. Dadurch wird sichtbar, wenn ein Problem-Datensatz zwischen Teams hin- und hergeschoben wird. Sie können die Ressourcenverteilung und Schulungen für die betreffenden Gruppen gezielt verbessern.

Standardberichte zeigen Momentaufnahmen oder einfache Kennzahlen wie die durchschnittliche Lösungszeit, bilden den komplexen Prozessverlauf aber nicht ab. Process Mining macht die Wechsel und Schleifen zwischen diesen Kennzahlen sichtbar. So sehen Sie nicht nur, dass ein Prozess langsam ist, sondern auch, wo und warum er ins Stocken gerät.

Optimieren Sie jetzt das Problemmanagement und lösen Sie Probleme schneller

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