Ihr Daten-Template für das Qualitätsmanagement

Der Aktivitätsname bezeichnet eine konkrete Handlung oder einen Meilenstein im Lebenszyklus eines Qualitätsereignisses. Beispiele sind „Erstbewertung abgeschlossen“, „Untersuchung eingeleitet“ oder „Korrekturmaßnahme umgesetzt“. Diese Aktivitäten bilden die einzelnen Schritte des Qualitätsmanagementprozesses.

Für die Prozessanalyse ist dieses Attribut unverzichtbar, um den Prozessablauf zu erstellen, der die Reihenfolge der Aktivitäten und den Verlauf der Cases visuell darstellt. Analysten können damit Engpässe erkennen, häufige und seltene Prozessvarianten entdecken und die Einhaltung von Standardarbeitsanweisungen prüfen. Die Reihenfolge der Aktivitäten zu verstehen, ist der erste Schritt zur Prozessverbesserung.

Dieses Attribut legt die Prozessschritte fest. Sie bilden die Knoten des Prozessablaufs und ermöglichen die Analyse des Prozessverlaufs und seiner Varianten.

Wird üblicherweise aus Event Logs, Statusänderungsdatensätzen oder Aufgabentabellen zum zentralen Qualitätsereignis abgeleitet.

Die Qualitätsereignis-ID ist ein eindeutiger Schlüssel für ein bestimmtes Qualitätsproblem, etwa eine Nichtkonformität, eine Kundenbeschwerde, eine Abweichung oder einen Auditbefund. Sie verknüpft alle Schritte, Dokumente und Datenpunkte, die während des gesamten Lebenszyklus zu diesem Ereignis gehören.

Im Process Mining ist dieses Attribut grundlegend, um den durchgängigen Prozessablauf für jedes Qualitätsereignis zu rekonstruieren. Werden alle zugehörigen Aktivitäten unter einer Qualitätsereignis-ID zusammengefasst, können Analysten den Prozessablauf visualisieren, Falldauern berechnen und Abweichungen zwischen verschiedenen Prozesspfaden untersuchen. So lässt sich klar und präzise nachvollziehen, wie Qualitätsprobleme von Anfang bis Ende bearbeitet werden.

Dieser Primärschlüssel ist für Process Mining unverzichtbar. Er verknüpft alle zugehörigen Ereignisse zu einer einzelnen Prozessinstanz oder einem Case.

Üblicherweise in der Kopfzeile oder Haupttabelle von Qualitätsmeldungen, Ereignissen oder Datensätzen zu Nichtkonformitäten zu finden.

Die Startzeit des Ereignisses ist ein Timestamp, der den Beginn jeder Aktivität im Lebenszyklus des Qualitätsereignisses markiert. Er liefert den zeitlichen Kontext, der zum Verständnis des Prozessverlaufs und seiner Leistung erforderlich ist. Dieser Timestamp ist entscheidend, um Ereignisse chronologisch zu ordnen und Dauern zu berechnen.

Im Process Mining werden Aktivitäten anhand dieses Timestamps für jeden Case in die richtige Reihenfolge gebracht. Außerdem dient er zur Berechnung wichtiger Leistungskennzahlen wie Zyklus-, Warte- und Verarbeitungszeiten. Die Analyse dieser Timestamps hilft, Verzögerungen zwischen Schritten zu erkennen, die Ressourceneffizienz zu messen und die Einhaltung von Service-Level-Vereinbarungen zu überwachen. Er ist eine zentrale Grundlage jeder zeitbezogenen Prozessanalyse.

Dieser Timestamp ist unverzichtbar, um Ereignisse zu ordnen, Zyklus- und Wartezeiten zu berechnen und Engpässe im Prozess zu erkennen.

Häufig zusammen mit dem Aktivitätsnamen in Event Logs oder Transaktionsdatensätzen zu finden. Die Bezeichnung kann „Erstellungsdatum“, „Ereignisdatum“ oder „Timestamp“ lauten.

Das Attribut „Letzte Datenaktualisierung“ enthält den Timestamp der letzten Synchronisierung der Daten aus dem Quellsystem. Es zeigt an, wie aktuell die Informationen in der Analyse sind. Das ist besonders wichtig für die laufende Überwachung und Entscheidungen nahezu in Echtzeit.

Anhand dieses Attributs können Benutzer einschätzen, wie aktuell die Process-Mining-Dashboards und Analysen sind. So wissen Beteiligte bei der Interpretation von KPIs und Prozessmodellen, auf welchem Datenstand sie beruhen, und treffen keine Entscheidungen auf Grundlage veralteter Informationen. Diese Metadaten sind wichtig, um Vertrauen in die Daten zu schaffen.

Zeigt an, wie aktuell die Daten sind, damit Benutzer den Aktualitätsstand der Prozessanalyse und KPIs einschätzen können.

Dabei handelt es sich üblicherweise um Metadaten, die während der Datenextraktion (ETL) erzeugt werden. In den Transaktionstabellen des Quellsystems sind sie normalerweise nicht enthalten.

Das Attribut „Quellsystem“ bezeichnet die Anwendung oder Datenbank, in der die Qualitätsmanagementdaten ursprünglich erfasst wurden. In komplexen IT-Landschaften können Qualitätsereignisdaten aus mehreren Systemen stammen, zum Beispiel Materialdaten aus einem ERP-System und Prozessdaten aus einem spezialisierten Qualitätsmanagementsystem.

Die Kenntnis des Quellsystems ist wichtig für Data Governance, Validierung und Fehlerbehebung. Sie hilft, den Kontext der Daten zu verstehen und die Analyse nach Systemen zu segmentieren. So können Analysten beispielsweise Qualitätsprozesse in verschiedenen Systemen oder an unterschiedlichen Standorten vergleichen, um bewährte Vorgehensweisen oder Unstimmigkeiten zu erkennen.

Gibt Aufschluss über die Herkunft der Daten. Das ist wichtig für die Datenvalidierung, die Fehlerbehebung und die segmentierte Analyse in Umgebungen mit mehreren Systemen.

Diese Information ist möglicherweise nicht in den Quelltabellen enthalten, sondern wird häufig während der Datenextraktion, -transformation und -ladung (ETL) ergänzt.

Die Endzeit des Ereignisses ist ein Timestamp, der den Abschluss einer Aktivität markiert. Zusammen mit der Startzeit des Ereignisses ermöglicht er die genaue Berechnung der Verarbeitungszeit einzelner Aufgaben im Qualitätsmanagementprozess. Bei Ereignissen, die als augenblicklich gelten, können Start- und Endzeit identisch sein.

Dieses Attribut ist für die Leistungsanalyse auf Aktivitätsebene entscheidend. Durch die Berechnung der Dauer jeder Aufgabe (Endzeit minus Startzeit) können Analysten erkennen, welche Schritte am meisten Zeit beanspruchen und sich besonders für eine Optimierung eignen. Außerdem ermöglicht es eine genauere Berechnung der gesamten Zykluszeit eines Falls und liefert Daten für die Analyse der Ressourcenauslastung und Effizienz.

Ermöglicht die Berechnung der Verarbeitungszeiten einzelner Aktivitäten. Das ist wichtig für eine detaillierte Leistungsanalyse und um Aufgaben mit hohem Ressourcenbedarf zu erkennen.

Häufig im selben Event Log oder Transaktionsdatensatz wie die Startzeit zu finden. In manchen Systemen muss sie aus der Startzeit des nachfolgenden Ereignisses abgeleitet werden.

Der Qualitätsereignistyp kategorisiert die Art des behandelten Qualitätsproblems. Für unterschiedliche Ereignistypen gelten häufig eigene Prozesse, Dringlichkeitsstufen und Standardarbeitsanweisungen.

Durch das Filtern und Vergleichen von Prozessen anhand dieses Attributs können Analysten wesentliche Unterschiede erkennen. So kann die Bearbeitung einer „Kundenbeschwerde“ deutlich strenger geregelt und zeitkritischer sein als die eines „internen Problems“. Diese Unterschiede zu verstehen, ist entscheidend, um zu beurteilen, ob die einzelnen Prozessvarianten effizient ablaufen und ihre jeweiligen Anforderungen erfüllen.

Ermöglicht die segmentierte Analyse und den Vergleich der Bearbeitung verschiedener Arten von Qualitätsproblemen. So werden wichtige Prozessvarianten sichtbar.

Steht in den Kopfdaten des Qualitätsereignisses, häufig in einem Feld mit der Bezeichnung „Meldungsart“, „Ereignistyp“ oder „Kategorie“.

Das Attribut „Ressource“ bezeichnet die Person oder das System, die beziehungsweise das für die Ausführung einer Aufgabe zuständig ist. Dazu können eine untersuchende Person, eine freigabeberechtigte Person aus der Qualitätssicherung oder ein automatisierter Systembenutzer gehören. Die Erfassung, wer welche Aktivität ausführt, ist grundlegend, um Arbeitslastverteilung, Teamleistung und Zusammenarbeit zu verstehen.

Die Analyse nach Ressource macht Leistungsunterschiede zwischen Personen oder Teams sichtbar, zeigt Schulungsbedarf auf und hilft, die Arbeitslast besser zu verteilen. Sie kann überlastete Ressourcen aufdecken, die zu Engpässen führen, oder Übergaben zwischen Personen sichtbar machen, die häufig Prozessverzögerungen verursachen. Diese Analyse trägt dazu bei, die Effizienz der Organisation zu verbessern.

Dieses Attribut ist wichtig für ressourcenbezogene Analysen, etwa zur Arbeitslastverteilung und zum Leistungsvergleich sowie zur Erkennung organisatorischer Engpässe.

Üblicherweise in Transaktions- oder Protokolltabellen zu finden, oft mit Bezeichnungen wie „Benutzername“, „Geändert von“, „Verantwortlich“ oder „Zugewiesen an“.

Das Attribut „Schweregrad“ kategorisiert Qualitätsereignisse nach geschäftlichen Auswirkungen, Risiko oder Dringlichkeit. Diese Einstufung hilft, Ressourcen und Aufmerksamkeit auf die kritischsten Probleme zu konzentrieren. Die Schweregrade werden üblicherweise in der Qualitätsrichtlinie der Organisation festgelegt.

Dieses Attribut eignet sich besonders zum Filtern und Segmentieren im Process Mining. Analysten können die Prozessabläufe kritischer und geringfügiger Ereignisse vergleichen und prüfen, ob Ereignisse mit hohem Schweregrad wie vorgesehen bevorzugt bearbeitet werden. Die Analyse kann auch zeigen, ob geringfügige Probleme unverhältnismäßig viele Ressourcen beanspruchen oder kritische Ereignisse im Prozess stecken bleiben. So lässt sich der Prozess gezielt auf ein risikobasiertes Management ausrichten.

Ermöglicht eine risikobasierte Prozessanalyse. So lassen sich Untersuchungen priorisieren und die angemessen dringliche Bearbeitung von Ereignissen mit großen Auswirkungen überprüfen.

Ein Standardfeld in den Kopfdaten des Qualitätsereignisses, häufig mit der Bezeichnung „Schweregrad“ oder „Priorität“.

Die Ursachenkategorie ordnet den grundlegenden Grund für das Qualitätsproblem ein, zum Beispiel „Menschlicher Fehler“, „Anlagenausfall“, „Prozessmangel“ oder „Lieferantenproblem“. Dieses Attribut wird in der Regel ausgefüllt, nachdem die Untersuchung und Ursachenanalyse abgeschlossen sind.

Die Häufigkeit der verschiedenen Ursachenkategorien zu analysieren, liefert wichtige Erkenntnisse für strategische Verbesserungen. Ist „Prozessmangel“ eine häufige Ursache, deutet das auf einen Bedarf an einer Neugestaltung des Prozesses hin. Treten „Anlagenausfälle“ häufig auf, kann dies auf die Notwendigkeit besserer Wartungspläne hindeuten. Process Mining kann diese Kategorien mit dem Prozessverlauf in Beziehung setzen und beispielsweise zeigen, ob Fälle aufgrund „menschlicher Fehler“ länger dauern.

Das ist für die strategische Analyse entscheidend: Sie betrachtet nicht nur den Prozessablauf, sondern auch die zugrunde liegenden Fehlerursachen und hilft, gezielte Präventionsmaßnahmen abzuleiten.

Zu finden im Abschnitt zur Untersuchung oder Ursachenanalyse des Qualitätsereignisses. Der Wert kann ein Code oder Freitext sein.

Das Attribut „Zuständige Abteilung“ gibt an, welche Organisationseinheit für ein Qualitätsereignis oder einen bestimmten Prozessschritt verantwortlich ist. Mögliche Werte sind „Produktion“, „Qualitätssicherung“, „Forschung und Entwicklung“ oder „Logistik“.

Dieses Attribut ist für die Organisationsanalyse wichtig. Es zeigt Führungskräften, wie Arbeit zwischen Abteilungen weitergegeben wird, ermöglicht den Leistungsvergleich zwischen Funktionsbereichen und macht bereichsübergreifende Reibungsverluste oder Verzögerungen sichtbar. Eine Analyse kann beispielsweise zeigen, dass Übergaben zwischen Produktion und Qualitätssicherung eine Hauptursache für Verzögerungen sind. KPIs nach Abteilung aufzuschlüsseln hilft, gezielte Prozessverbesserungen einzuleiten.

Ermöglicht die Analyse der Prozessleistung nach Organisationseinheit. So werden bereichsübergreifende Verzögerungen sichtbar und Zuständigkeiten lassen sich klarer zuordnen.

Steht üblicherweise in den Kopfdaten des Qualitätsereignisdatensatzes oder wird aus der für die Aktivität zuständigen Person abgeleitet.

Das Attribut „Betroffenes Produkt“ bezeichnet den konkreten Artikel, das Material oder die Produktlinie, die vom Qualitätsproblem betroffen ist. Diese Verknüpfung von Prozess- und Produktdaten ist entscheidend für die Ursachenanalyse und die Bewertung der Auswirkungen.

Die Analyse von Qualitätsereignissen nach Produkt hilft Unternehmen, Trends zu erkennen, etwa eine ungewöhnlich hohe Zahl von Nichtkonformitäten bei einem bestimmten Produkt. Das kann eine genauere Untersuchung des Produktdesigns oder des Herstellungsprozesses auslösen. Außerdem lassen sich Qualitätsereignisse nach strategischer Bedeutung oder Verkaufsvolumen des betroffenen Produkts priorisieren, damit kritische Probleme zuerst bearbeitet werden.

Verknüpft Prozessdaten mit Produktdaten. So lassen sich Qualitätsprobleme nach Produktlinie analysieren, Trends erkennen und Probleme mit großen Auswirkungen priorisieren.

Steht im Hauptdatensatz des Qualitätsereignisses, häufig unter Bezeichnungen wie „Materialnummer“, „Produkt-ID“ oder „Teilenummer“.

Das Ergebnis der Wirksamkeitsprüfung dokumentiert die Prüfung nach der Umsetzung von Korrekturmaßnahmen. Das Ergebnis lautet üblicherweise „Wirksam“ oder „Nicht wirksam“ und zeigt, ob die Maßnahme die Ursache des Problems erfolgreich behoben hat.

Dieses Attribut ist entscheidend, um den tatsächlichen Erfolg des Qualitätsmanagementprozesses zu messen. Ein hoher Anteil an Ergebnissen „Nicht wirksam“ deutet auf systematische Probleme bei der Ursachenanalyse oder Maßnahmenplanung hin. Die Folge sind Nacharbeit und wiederkehrende Probleme. Beim Process Mining lässt sich das Attribut zur Analyse von Nacharbeitsschleifen heranziehen. Fälle mit dem Ergebnis „Nicht wirksam“ kehren beispielsweise häufig zur Untersuchung oder Ursachenanalyse zurück, wodurch Zykluszeit und Kosten deutlich steigen.

Misst direkt den Erfolg von Korrekturmaßnahmen und ist wichtig für die Analyse von Nacharbeitsschleifen sowie der Wirksamkeit der Ursachenanalyse.

Zu finden in den Datensätzen zur Prüfung oder zum Abschluss von Korrektur- und Vorbeugungsmaßnahmen (CAPA).

Der geplante Lösungstermin ist die Frist für den Abschluss eines Qualitätsereignisses. Er richtet sich häufig nach regulatorischen Vorgaben, Service-Level-Vereinbarungen mit Kunden oder internen Richtlinien, die den Schweregrad des Ereignisses berücksichtigen.

Dieses Attribut ist wichtig, um die Leistung zu überwachen und die Compliance zu analysieren. Durch den Vergleich des tatsächlichen Abschlussdatums mit dem Zieltermin können Organisationen die Kennzahl „Fristgerechte Lösungsquote“ berechnen. Process Mining zeigt, bei welchen Ereignistypen oder Prozessschritten Verzögerungen und Fristüberschreitungen besonders häufig auftreten. So können Verbesserungsmaßnahmen gezielt darauf ausgerichtet werden, Fristen einzuhalten.

Ermöglicht die Leistungsmessung anhand von Fristen, unterstützt die Berechnung fristgerechter Lösungsquoten und hilft, Verzögerungsursachen zu erkennen.

Meist in den Kopfdaten oder Planungsdaten des Qualitätsereignisses zu finden.

Das Attribut „Standort“ bezeichnet den geografischen oder organisatorischen Ort, der mit dem Qualitätsereignis verbunden ist. Dazu zählen beispielsweise ein Fertigungswerk, eine bestimmte Produktionslinie, ein Vertriebszentrum oder eine Geschäftseinheit.

Die Prozessleistung nach Standort zu analysieren, ermöglicht Vergleiche und hilft, bewährte Vorgehensweisen zu erkennen. So lässt sich feststellen, ob bestimmte Standorte Qualitätsprobleme effizienter lösen oder ob an einzelnen Orten wiederholt Probleme auftreten. Diese geografische oder standortbezogene Analyse unterstützt das Management dabei, Ressourcen gezielt einzusetzen und leistungsstarke Prozesse organisationsweit zu standardisieren.

Ermöglicht den Vergleich verschiedener Standorte oder Werke, um die Leistung zu bewerten und standortspezifische Probleme sowie bewährte Vorgehensweisen zu erkennen.

Diese Information ist üblicherweise Teil des Haupteintrags zum Qualitätsereignis und wird oft als „Werk“, „Standort“ oder „Geschäftseinheit“ bezeichnet.

Der Status des Qualitätsereignisses zeigt den aktuellen Stand eines Falls an. Dieses dynamische Attribut ändert sich im Verlauf des Lebenszyklus und gibt jederzeit einen Überblick über den Bearbeitungsstand.

Im Process Mining hilft dieses Attribut, die aktuelle Arbeitslast und den Rückstand zu analysieren. Durch das Filtern nach Ereignissen mit dem Status „Offen“ oder „In Bearbeitung“ können Führungskräfte die Zahl der aktiven Fälle überwachen. Außerdem unterstützt es die Konformitätsprüfung, indem tatsächliche Statusänderungen mit dem erwarteten Prozessablauf verglichen werden. Beispielsweise sollte ein Ereignis nicht geschlossen werden, bevor die Korrekturmaßnahme umgesetzt wurde.

Zeigt den aktuellen Stand eines Falls. Das ist wichtig, um Rückstände und aktive Arbeitslast zu überwachen und die Prozesseinhaltung zu prüfen.

Dieses wichtige Feld im Kopfsatz des Qualitätsereignisses wird im Verlauf des Ereignisses aktualisiert.