Ihr Daten-Template für das Qualitätsmanagement

Der Aktivitätsname beschreibt eine eigenständige Aktion oder einen Meilenstein im Lebenszyklus eines Qualitätsereignisses. Beispiele sind „Initial Assessment Completed“, „Investigation Initiated“ oder „Corrective Action Implemented“. Diese Aktivitäten bilden die Bausteine des Qualitätsmanagementprozesses.

Für die Prozessanalyse ist dieses Attribut entscheidend für die Erstellung der Prozesslandkarte, die die Abfolge der Aktivitäten und den Verlauf der Cases visuell darstellt. Es ermöglicht Analysten, Engpässe zu erkennen, häufige und seltene Prozessvarianten zu identifizieren und die Compliance mit Standardarbeitsanweisungen zu prüfen. Das Verständnis der Aktivitätsabfolge ist der erste Schritt zur Prozessverbesserung.

Dieses Attribut definiert die Prozessschritte, bildet die Knoten der Prozesslandkarte und ermöglicht die Analyse des Prozessablaufs sowie seiner Varianten.

Wird üblicherweise aus Event Logs, Datensätzen zu Statusänderungen oder Aufgabentabellen abgeleitet, die mit dem zentralen Qualitätsereignisobjekt verbunden sind.

Die ID des Qualitätsereignisses ist ein eindeutiger Schlüssel, der ein bestimmtes Qualitätsproblem identifiziert, beispielsweise eine Non-Conformance, eine Kundenbeschwerde, eine Abweichung oder eine Audit-Feststellung. Diese Kennung ist entscheidend, da sie alle zugehörigen Schritte, Dokumente und Datenpunkte über den gesamten Lebenszyklus des Ereignisses miteinander verbindet.

Im Process Mining ist dieses Attribut grundlegend für die Rekonstruktion des End-to-End-Prozessablaufs jedes Qualitätsereignisses. Indem alle zugehörigen Aktivitäten unter einer einzigen ID des Qualitätsereignisses gruppiert werden, können Analysten die Prozesslandkarte visualisieren, Case-Dauern berechnen und Unterschiede zwischen verschiedenen Ereignispfaden analysieren. Dadurch lässt sich klar und präzise nachvollziehen, wie Qualitätsprobleme von Anfang bis Ende bearbeitet werden.

Dies ist der Primärschlüssel für Process Mining. Er verbindet alle zugehörigen Ereignisse zu einer einzelnen Prozessinstanz oder einem Case.

Typischerweise in der Kopfzeile oder Haupttabelle von Qualitätsmitteilungen, Ereignissen oder Non-Conformance-Datensätzen zu finden.

Die Startzeit des Ereignisses ist ein Timestamp, der den Beginn jeder Aktivität im Lebenszyklus des Qualitätsereignisses markiert. Sie liefert den zeitlichen Kontext, der zum Verständnis von Prozessablauf und Leistung erforderlich ist. Dieser Timestamp ist entscheidend für die chronologische Sortierung von Ereignissen und die Berechnung von Dauern.

Im Process Mining wird dieser Timestamp verwendet, um Aktivitäten für jeden Case in die richtige Reihenfolge zu bringen und wichtige Leistungskennzahlen wie Durchlauf-, Warte- und Bearbeitungszeiten zu berechnen. Die Analyse dieser Timestamps hilft, Verzögerungen zwischen Schritten zu erkennen, die Ressourceneffizienz zu messen und die Einhaltung von Service-Level-Agreements zu überwachen. Sie ist eine zentrale Grundlage jeder zeitbezogenen Prozessanalyse.

Dieser Timestamp ist entscheidend für die Reihenfolge von Ereignissen, die Berechnung von Durchlauf- und Wartezeiten sowie die Erkennung von Prozessengpässen.

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

Das Attribut Letzte Datenaktualisierung ist ein Timestamp, der den jüngsten Zeitpunkt der Synchronisierung der Daten aus dem Quellsystem festhält. Es dient als Indikator für die Aktualität der Daten und zeigt, wie aktuell die Informationen in der Analyse sind. Dies ist besonders für die laufende Überwachung und Entscheidungen nahe an der Echtzeit wichtig.

Dieses Attribut hilft Anwendern, die Aktualität der Process-Mining-Dashboards und -Analysen einzuschätzen. Es stellt sicher, dass Stakeholder bei der Interpretation von KPIs und Prozessmodellen den Datenstand berücksichtigen und keine Entscheidungen auf Grundlage veralteter Informationen treffen. Damit ist es ein wichtiger Metadatenbestandteil für das Vertrauen in die Daten.

Zeigt die Aktualität der Daten an und stellt sicher, dass Anwender den aktuellen Stand der Prozessanalyse und KPIs kennen.

Dabei handelt es sich typischerweise um Metadaten, die während des ETL-Prozesses zur Datenextraktion erzeugt werden. In den Transaktionstabellen des Quellsystems sind sie üblicherweise nicht enthalten.

Das Attribut Quellsystem identifiziert die Ursprungsanwendung oder Datenbank, in der die Qualitätsmanagementdaten erfasst wurden. In komplexen IT-Landschaften können Daten zu Qualitätsereignissen aus mehreren Systemen stammen, beispielsweise aus einem ERP für Materialdaten und einem dedizierten Quality Management System für Prozessdaten.

Die Identifizierung des Quellsystems ist für Data Governance, Validierung und Fehlerbehebung wichtig. Sie hilft, den Kontext der Daten zu verstehen, und kann zur Segmentierung der Analyse verwendet werden. So kann ein Analyst etwa Qualitätsprozesse aus verschiedenen Systemen oder Standorten vergleichen, um Best Practices oder Inkonsistenzen zu erkennen.

Liefert Kontext zur Herkunft der Daten, der für Datenvalidierung, Fehlerbehebung und segmentierte Analysen in Umgebungen mit mehreren Systemen entscheidend ist.

Diese Information ist möglicherweise nicht in den Quelltabellen selbst enthalten, wird aber häufig während des ETL-Prozesses zur Datenextraktion, -transformation und -ladung ergänzt.

Die Art des Qualitätsereignisses kategorisiert die Art des bearbeiteten Qualitätsproblems. Verschiedene Ereignisarten folgen häufig unterschiedlichen Prozessen, haben eine unterschiedliche Dringlichkeit und unterliegen verschiedenen Standardarbeitsanweisungen.

Durch das Filtern und Vergleichen von Prozessen anhand dieses Attributs können Analysten wesentliche Unterschiede erkennen. So kann der Prozess zur Bearbeitung einer „Customer Complaint“ deutlich strenger und zeitkritischer sein als der Prozess für ein „Internal Problem“. Das Verständnis dieser Unterschiede ist entscheidend, um zu bewerten, ob jede Prozessvariante effizient und gemäß ihren spezifischen Anforderungen ausgeführt wird.

Ermöglicht die Segmentierung der Analyse, um die Bearbeitung verschiedener Arten von Qualitätsproblemen zu vergleichen und wichtige Prozessvarianten sichtbar zu machen.

In den Kopfdaten des Qualitätsereignisses zu finden, häufig als Feld „Notification Type“, „Event Type“ oder „Category“.

Die Endzeit des Ereignisses ist ein Timestamp, der den Abschluss einer Aktivität markiert. Zusammen mit der Startzeit des Ereignisses ermöglicht sie die präzise Berechnung der Bearbeitungszeit einzelner Aufgaben im Qualitätsmanagementprozess. Bei Ereignissen, die als unmittelbar 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 Case-Durchlaufzeit und liefert die Daten für die Analyse von Ressourcenauslastung und Effizienz.

Ermöglicht die Berechnung von Bearbeitungszeiten auf Aktivitätsebene. Dies ist für eine detaillierte Leistungsanalyse und die Erkennung ressourcenintensiver Aufgaben entscheidend.

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.

Die Kategorie der Grundursache klassifiziert den grundlegenden Grund für das Qualitätsproblem, beispielsweise „Human Error“, „Equipment Failure“, „Process Deficiency“ oder „Supplier Issue“. Dieses Attribut wird typischerweise nach Abschluss der Untersuchung und Ursachenanalyse ausgefüllt.

Die Analyse der Häufigkeit verschiedener Grundursachenkategorien liefert wichtige Erkenntnisse für strategische Verbesserungen. Ist „Process Deficiency“ eine häufige Grundursache, deutet dies auf einen Bedarf an einer Neugestaltung des Prozesses hin. Treten „Equipment Failure“ häufig auf, kann dies auf die Notwendigkeit besserer Wartungspläne hindeuten. Process Mining kann diese Kategorien mit dem Prozessverhalten verknüpfen und beispielsweise zeigen, ob durch „Human Error“ verursachte Ereignisse länger bis zur Lösung benötigen.

Dies ist für die strategische Analyse entscheidend, da der Blick über den Prozessablauf hinaus auf die zugrunde liegenden Fehlerursachen gelenkt wird und gezielte Preventive Actions ermöglicht werden.

Im Untersuchungs- oder Ursachenanalysebereich des Datensatzes zum Qualitätsereignis zu finden. Kann als Code oder Freitext vorliegen.

Das Attribut Ressource identifiziert die Person oder das System, die beziehungsweise das für die Ausführung einer Aufgabe verantwortlich ist. Dies kann ein Untersucher, ein Qualitätsprüfer oder ein automatisierter Systemanwender sein. Die Erfassung, wer welche Aktivität ausführt, ist grundlegend für das Verständnis von Arbeitsverteilung, Teamleistung und Kooperationsmustern.

Die Analyse nach Ressource macht Leistungsunterschiede zwischen Personen oder Teams sichtbar, zeigt Schulungsbedarf auf und unterstützt eine ausgewogene Arbeitsverteilung. Sie kann überlastete Ressourcen erkennen, die zu Engpässen führen, oder Übergabemuster zwischen verschiedenen Personen sichtbar machen, die häufig Prozessverzögerungen verursachen. Diese Analyse ist entscheidend für die Verbesserung der organisatorischen Effizienz.

Dieses Attribut ist für ressourcenbezogene Analysen unverzichtbar, etwa zur Arbeitsverteilung, zum Leistungsvergleich und zur Erkennung organisatorischer Engpässe.

Üblicherweise in Transaktions- oder Logtabellen zu finden, häufig mit Bezeichnungen wie „User Name“, „Changed By“, „Owner“ oder „Assigned To“.

Das Attribut Schweregrad kategorisiert Qualitätsereignisse nach geschäftlichen Auswirkungen, Risiko oder Dringlichkeit. Diese Klassifizierung 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 für Filterung und Segmentierung im Process Mining. Analysten können die Prozessabläufe von „Critical“- und „Minor“-Ereignissen vergleichen, um sicherzustellen, dass Ereignisse mit hohem Schweregrad wie vorgesehen bevorzugt bearbeitet werden. Außerdem lässt sich erkennen, ob „Minor“-Probleme unverhältnismäßig viele Ressourcen binden oder „Critical“-Ereignisse im Prozess feststecken. Dies unterstützt eine risikobasierte Optimierung des Prozesses.

Ermöglicht eine risikobasierte Prozessanalyse, unterstützt die Priorisierung von Untersuchungen und zeigt, ob Ereignisse mit großer Auswirkung angemessen dringlich bearbeitet werden.

Dies ist ein Standardfeld in den Kopfdaten des Qualitätsereignisses, häufig mit der Bezeichnung „Severity Level“ oder „Priority“.

Das Attribut Zuständige Abteilung gibt an, welche Organisationseinheit für ein Qualitätsereignis oder einen bestimmten Prozessschritt verantwortlich ist. Dies kann „Manufacturing“, „Quality Assurance“, „Research and Development“ oder „Logistics“ sein.

Dieses Attribut ist für die Organisationsanalyse entscheidend. Es ermöglicht Führungskräften, den Arbeitsfluss zwischen verschiedenen Abteilungen zu verfolgen, die Leistung einzelner Funktionsbereiche zu messen und bereichsübergreifende Reibungsverluste oder Verzögerungen zu erkennen. So kann die Analyse zeigen, dass Übergaben zwischen Manufacturing und Quality Assurance eine wesentliche Verzögerungsquelle sind. Die Segmentierung von KPIs nach Abteilung hilft, Bereiche für gezielte Prozessverbesserungen zu bestimmen.

Ermöglicht die Analyse der Prozessleistung nach Organisationseinheit, macht bereichsübergreifende Verzögerungen sichtbar und unterstützt die Zuordnung von Verantwortlichkeiten.

Befindet sich typischerweise in den Kopfdaten des Datensatzes zum Qualitätsereignis oder wird aus dem für die Aktivität verantwortlichen Anwender abgeleitet.

Das Attribut Betroffenes Produkt identifiziert den konkreten Artikel, das Material oder die Produktlinie, die von dem Qualitätsproblem betroffen ist. Diese Verbindung zwischen Prozess und Produkt ist für die Ursachenanalyse und die Bewertung der Auswirkungen entscheidend.

Die Analyse von Qualitätsereignissen nach Produkt ermöglicht es Unternehmen, Trends zu erkennen, etwa eine ungewöhnlich hohe Zahl von Non-Conformities bei einem bestimmten Produkt. Dies kann vertiefte Untersuchungen des Produktdesigns oder des Herstellungsprozesses auslösen. Außerdem unterstützt das Attribut die Priorisierung von Qualitätsereignissen nach strategischer Bedeutung oder Absatzvolumen des betroffenen Produkts, sodass kritische Probleme zuerst bearbeitet werden.

Verknüpft Prozessdaten mit Produktdaten und ermöglicht die Analyse von Qualitätsproblemen nach Produktlinie, um Trends zu erkennen und Probleme mit großer Auswirkung zu priorisieren.

Im Hauptdatensatz des Qualitätsereignisses zu finden, häufig als „Material Number“, „Product ID“ oder „Part Number“.

Das Ergebnis der Wirksamkeitsprüfung dokumentiert das Resultat des Verifizierungsschritts, der auf die Umsetzung von Korrekturmaßnahmen folgt. Das Ergebnis lautet typischerweise „Wirksam“ oder „Nicht wirksam“ und zeigt an, ob die Maßnahme die Grundursache des Problems erfolgreich behoben hat.

Dieses Attribut ist entscheidend, um den tatsächlichen Erfolg des Qualitätsmanagementprozesses zu messen. Ein hoher Anteil an Ergebnissen mit „Nicht wirksam“ weist auf ein systemisches Problem in den Phasen der Grundursachenanalyse oder Maßnahmenplanung hin. Die Folge sind Nacharbeit und wiederkehrende Probleme. Im Process Mining lässt sich damit die Analyse von Nacharbeitsschleifen unterstützen. So führen Fälle mit dem Ergebnis „Nicht wirksam“ häufig zurück zur Untersuchungs- oder Grundursachenanalysephase, wodurch sich Durchlaufzeit und Kosten deutlich erhöhen.

Misst direkt den Erfolg von Korrekturmaßnahmen und ist für die Analyse von Nacharbeitsschleifen sowie der Wirksamkeit des Grundursachenanalyseprozesses unerlässlich.

Zu finden in Datensätzen, die sich auf Verifizierungs- oder Abschlussschritte von Korrektur- und Vorbeugungsmaßnahmen (CAPA) beziehen.

Das Attribut Standort bezeichnet den geografischen oder organisatorischen Standort, der mit dem Qualitätsereignis verbunden ist. Dies kann ein Produktionswerk, eine bestimmte Fertigungslinie, ein Distributionszentrum oder eine Geschäftseinheit sein.

Die Analyse der Prozessleistung nach Standort ist eine wirkungsvolle Methode für Benchmarking und die Identifizierung von Best Practices. Sie kann zeigen, ob bestimmte Standorte Qualitätsprobleme effizienter lösen oder ob einzelne Standorte wiederkehrende Probleme verursachen. Diese geografische oder standortbezogene Analyse hilft dem Management, Ressourcen wirksam zuzuweisen und leistungsstarke Prozesse im gesamten Unternehmen zu standardisieren.

Ermöglicht den Vergleich verschiedener Standorte oder Werke, unterstützt das Benchmarking der Leistung und hilft, standortspezifische Probleme oder Best Practices zu erkennen.

Diese Information ist typischerweise Bestandteil des Hauptdatensatzes zum Qualitätsereignis und wird häufig als „Plant“, „Site“ oder „Business Unit“ bezeichnet.

Der Status des Qualitätsereignisses gibt den aktuellen Zustand eines Qualitätsereignis-Cases an. Dieses dynamische Attribut ändert sich, während der Case seinen Lebenszyklus durchläuft. Es liefert eine Übersicht darüber, an welcher Stelle ein Ereignis zu einem bestimmten Zeitpunkt steht.

Im Process Mining eignet sich dieses Attribut zur Analyse der aktuellen Arbeitslast und des Rückstands. Durch das Filtern nach Ereignissen mit dem Status „Open“ oder „In Progress“ können Führungskräfte das Volumen aktiver Cases überwachen. Außerdem unterstützt es die Konformitätsprüfung, indem tatsächliche Statusänderungen mit dem erwarteten Prozessablauf verglichen werden. Ein Ereignis sollte beispielsweise nicht den Status „Closed“ erhalten, bevor die „Corrective Action“ umgesetzt wurde.

Liefert eine Momentaufnahme des aktuellen Case-Zustands. Dies ist entscheidend für die Überwachung von Rückständen und aktiver Arbeitslast sowie für die Prüfung der Prozesskonformität.

Dies ist ein wichtiges Feld im Kopfsatz des Qualitätsereignisses und wird aktualisiert, während das Ereignis fortschreitet.

Das Zieldatum der Lösung ist eine Frist für den Abschluss eines Qualitätsereignisses. Dieses Datum wird häufig durch regulatorische Anforderungen, Service-Level-Agreements mit Kunden oder interne Richtlinien auf Grundlage des Schweregrads des Ereignisses bestimmt.

Dieses Attribut ist für Leistungsüberwachung und Compliance-Analyse entscheidend. Durch den Vergleich des tatsächlichen Abschlussdatums mit dem Zieldatum können Organisationen den KPI „On-Time Resolution Rate“ berechnen. Process Mining kann zeigen, welche Ereignisarten oder Prozessschritte besonders häufig Verzögerungen und Überschreitungen dieser Ziele verursachen. So lassen sich Verbesserungsmaßnahmen gezielt auf die Einhaltung von Fristen ausrichten.

Ermöglicht die Leistungsmessung anhand von Zeitvorgaben, unterstützt die Berechnung pünktlicher Lösungsquoten und hilft, Ursachen von Verzögerungen zu erkennen.

Üblicherweise in den Kopf- oder Planungsdaten des Datensatzes zum Qualitätsereignis zu finden.