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Verbessern Sie Ihr Incident Management

Ihre Anleitung in 6 Schritten zur Verbesserung des Incident Managements in Jira.
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Optimieren Sie das Incident Management in Jira Service Management und lösen Sie Vorfälle schneller

Für ein effektives Incident Management müssen Sie wissen, wo Verzögerungen und Ineffizienzen auftreten. Unsere Analysen zeigen Ihnen genau, wo Engpässe entstehen, welche Muster bei Nacharbeiten auftreten und wie gut Sie Ihre SLAs einhalten. So können Sie Ihren gesamten Prozess verbessern, Incidents schneller lösen und die Zufriedenheit steigern.

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 Incident Managements entscheidend ist

Ein wirksames Incident Management ist die Grundlage zuverlässiger IT-Services. Es wirkt sich direkt auf die Zufriedenheit der Benutzer, die Betriebskontinuität und die Geschäftsergebnisse Ihrer Organisation aus. In einem schnelllebigen Umfeld ist es entscheidend, Vorfälle rasch zu erkennen, zu lösen und künftig zu verhindern. Dennoch haben viele Organisationen mit verborgenen Ineffizienzen und Engpässen in ihren Incident-Management-Prozessen zu kämpfen, auch wenn sie leistungsstarke Systeme wie Jira Service Management einsetzen. Die Folgen können längere Ausfallzeiten, verfehlte Service-Level-Agreement-Ziele (SLA), frustrierte Benutzer und höhere Betriebskosten sein. Um datengetriebene Verbesserungen umzusetzen, die die Lösungszeiten tatsächlich verkürzen und die Servicebereitstellung verbessern, müssen Sie den tatsächlichen Ablauf der Vorfälle verstehen, nicht nur theoretische Prozessmodelle. Unbemerkte Nacharbeit, unnötige Übergaben und übersehene Verzögerungen mindern die Effizienz. Eine detaillierte Analyse des Incident Managements lohnt sich daher.

Mit Process Mining für Jira Service Management tiefere Erkenntnisse gewinnen

Process Mining macht sichtbar, wie Ihr Incident-Management-Prozess in Jira Service Management tatsächlich abläuft. Anders als herkömmliche Berichte oder Dashboard-Ansichten rekonstruiert Process Mining anhand von Event Logs den gesamten Weg jedes Vorfalls, von der ersten Meldung bis zum Abschluss. Sie können den tatsächlichen Prozessablauf visualisieren, Abweichungen vom vorgesehenen Weg erkennen und genau feststellen, wo Verzögerungen entstehen. So lassen sich Aktivitäten oder Übergänge ermitteln, die regelmäßig Engpässe verursachen, etwa langwierige Untersuchungen, wiederholte Zuweisungen zwischen Supportgruppen oder Verzögerungen bei der Bestätigung durch Benutzer. Process Mining liefert eine objektive, datengetriebene Analyse der Vorfallbearbeitung. Damit können Sie Annahmen hinter sich lassen und Verbesserungen dort ansetzen, wo sie den größten Einfluss darauf haben, wie Sie das Incident Management verbessern.

Wichtige Ansatzpunkte für die Verbesserung der Vorfalllösung ermitteln

Mit Process Mining lassen sich konkrete Optimierungsmöglichkeiten in Ihren Vorfalldaten aus Jira Service Management aufdecken. Analysieren Sie die Zykluszeit nach Vorfalltyp, Schweregrad oder betroffenem Service und finden Sie heraus, welche Vorfälle am längsten dauern und warum. Vielleicht stellen Sie fest, dass Vorfälle nach der Weiterleitung an ein spezialisiertes Team häufig lange unbearbeitet bleiben oder dass die Diagnose bei Vorfällen mit hoher Priorität regelmäßig länger dauert als erwartet. Process Mining macht auch Nacharbeitsschleifen sichtbar, in denen Vorfälle wiederholt geöffnet oder neu zugewiesen werden. Das kann auf Probleme bei der ersten Diagnose, der Qualität der Lösung oder der Kommunikation mit Benutzern hindeuten. Wenn Sie diese Muster verstehen, können Sie Ursachen wie unzureichende Schulungen für Support-Mitarbeitende, unklare Eskalationswege oder ineffiziente Kommunikationsabläufe angehen. So verkürzen Sie die Zykluszeit im Incident Management.

Messbare Ergebnisse erzielen und kontinuierlich optimieren

Mit Process Mining zur Analyse von Vorfällen in Jira Service Management können Sie messbare Verbesserungen erreichen. Im Durchschnitt kürzere Lösungszeiten bedeuten weniger Ausfallzeiten bei kritischen Services und zufriedenere Benutzer. Ein besseres Verständnis der Prozesseinhaltung hilft Ihnen, Ihre SLA-Ziele regelmäßig zu erreichen oder zu übertreffen. Wenn Sie Engpässe und Nacharbeit beseitigen, können Sie Ressourcen gezielter einsetzen, Betriebskosten senken und Ihren Support-Teams mehr Zeit für strategische Aufgaben geben. Die kontinuierliche Prozessoptimierung fördert eine effiziente Arbeitsweise und die frühzeitige Lösung von Problemen. So entwickeln Sie Ihre Incident-Management-Fähigkeiten weiter, erfüllen künftige Anforderungen und verbessern die Servicebereitstellung. Die gewonnenen Erkenntnisse helfen Ihnen, Workflows anzupassen und einen besseren, schnelleren Service zu bieten.

So starten Sie mit der Verbesserung Ihres Incident Managements

Der Einstieg in die Optimierung ist unkompliziert. Mit den passenden Tools und einem klaren Verständnis Ihrer Vorfalldaten aus Jira Service Management können Sie verborgene Abläufe schnell sichtbar machen. Die detaillierte Analyse liefert eine fundierte Grundlage für Entscheidungen, mit denen Sie Ihr Incident Management verbessern, Services zuverlässiger gestalten und die Zufriedenheit der Benutzer steigern. Analysieren Sie Ihre Vorfalldaten noch heute mit Process Mining und schöpfen Sie das Potenzial für mehr Effizienz und Wirksamkeit aus. So gewinnen Sie einen klaren Einblick in die Leistung Ihres Incident Managements und können sie gezielt verbessern.

Incident Management SLA-Konformität Service Desk IT-Betrieb Ursachenanalyse Ausfallzeiten reduzieren Ticketlösung Ticketbearbeitung Ticketmanagement IT-Helpdesk Durchschnittliche Lösungszeit MTTR Wiederherstellung des Service Lösung von Vorfällen IT-Support

Häufige Probleme und Herausforderungen

Ermitteln Sie, welche Herausforderungen Sie betreffen

Vorfälle überschreiten häufig die vereinbarten Service-Level-Ziele. Das frustriert Benutzer und kann zu Vertragsstrafen führen. Dahinter können Ineffizienzen oder Engpässe im Lösungsprozess stecken, die sich auf die Servicequalität und Kundenzufriedenheit auswirken. ProcessMind zeigt genau, wo Vorfälle zu viel Zeit in Anspruch nehmen, und ermittelt Aktivitäten oder Übergaben, die regelmäßig zu SLA-Verstößen führen. Die Visualisierung des tatsächlichen Prozessablaufs in Jira Service Management macht wiederkehrende Abweichungen sichtbar, die diese Verstöße begünstigen.

Vorfälle werden häufig zwischen Supportgruppen weitergeleitet oder anderen Support-Mitarbeitenden zugewiesen. Das verursacht Verzögerungen und verlängert die Lösungszeiten. Bei jeder Übergabe können Informationen verloren gehen und zusätzliche Abstimmungen erforderlich werden, was die Effizienz mindert. ProcessMind visualisiert alle Neuzuweisungen und Weiterleitungen in Jira Service Management und zeigt, welche Abteilungen oder Personen häufig an solchen Schleifen beteiligt sind. Die Analyse hilft, Fehlzuweisungen zu erkennen und die Erstzuweisung oder den Wissensaustausch zu verbessern.

Während der Diagnose und Untersuchung kommt es zu langen, unerklärten Wartezeiten oder Verzögerungen. Das verlangsamt die Problemlösung, verlängert die Ausfallzeit für betroffene Benutzer und erhöht die Gesamtdauer bis zur Lösung. ProcessMind erfasst die tatsächliche Dauer der Aktivitäten „Diagnose gestartet“ und „Untersuchung durchgeführt“ und zeigt, wo und warum Verzögerungen entstehen. So lassen sich Warteschlangen, fehlende Ressourcen oder Prozessschritte in Jira Service Management ermitteln, die den Ablauf aufhalten.

Vorfälle werden bei der Erfassung nicht einheitlich kategorisiert oder priorisiert. Dadurch erhalten kritische Probleme eine zu niedrige Priorität, während weniger dringende Fälle übermäßig viel Aufmerksamkeit beanspruchen. Diese Fehlverteilung von Ressourcen erschwert eine wirksame Lösung und die Einhaltung von SLAs. ProcessMind vergleicht die anfängliche Kategorisierung und Priorisierung mit dem weiteren Lösungsweg und der SLA-Einhaltung. So werden Muster sichtbar, bei denen bestimmte Kategorien oder Prioritäten in Jira Service Management zu unerwarteten Verzögerungen oder häufigen Änderungen der Priorität führen. Das weist auf einen Bedarf an klareren Richtlinien hin.

Vorfälle durchlaufen häufig bereits abgeschlossene Schritte erneut, etwa eine weitere Untersuchung oder die erneute Anwendung einer Lösung. Solche Nacharbeitsschleifen binden Ressourcen, verlängern die Lösungszeiten und frustrieren Support-Mitarbeitende wie betroffene Benutzer. ProcessMind visualisiert den tatsächlichen Ablauf der Vorfälle. So erkennen Sie häufige Nacharbeitsmuster und sehen, wo Aktivitäten wie „Diagnose gestartet“ oder „Lösung angewendet/getestet“ für denselben Vorfall in Jira Service Management wiederholt werden.

Vorfälle kommen häufig ins Stocken, wenn sie an spezialisierte Teams weitergeleitet werden. Dadurch entstehen lange Warteschlangen und die Lösung verzögert sich. Mögliche Ursachen sind fehlende Ressourcen oder ineffiziente Übergaben an bestimmte Expertengruppen. ProcessMind zeigt die durchschnittlichen Wartezeiten und den Durchsatz von Vorfällen nach der Aktivität „An spezialisiertes Team weitergeleitet“. So erkennen Sie, welche spezialisierten Teams in Ihrer Jira-Service-Management-Umgebung zu Engpässen werden und die Prozesseffizienz beeinträchtigen.

Behelfslösungen werden oft verspätet oder nicht wirksam umgesetzt. Dadurch sind Benutzer länger beeinträchtigt, während eine dauerhafte Lösung gesucht wird. Das mindert den Nutzen von Behelfslösungen als vorübergehende Entlastung. ProcessMind analysiert die Zeit zwischen „Diagnose gestartet“ und „Behelfslösung umgesetzt“ sowie die anschließenden Prozessschritte. So werden Muster sichtbar, bei denen Behelfslösungen in Ihrem Incident-Management-Prozess in Jira Service Management verspätet umgesetzt werden oder weitere Verzögerungen nach sich ziehen.

Zwischen der Umsetzung einer Lösung und der Bestätigung ihrer Wirksamkeit durch den Benutzer kommt es zu erheblichen Verzögerungen. Dadurch kann sich der Abschluss des Vorfalls hinauszögern. Das wirkt sich auf Kennzahlen wie „Zeit bis zur Lösung“ aus und kann auf Kommunikationsprobleme oder eine geringe Beteiligung der Benutzer hindeuten. ProcessMind misst die Zeit zwischen „Benachrichtigung an Benutzer gesendet“ und „Bestätigung durch Benutzer erhalten“. So erkennen Sie Vorfälle oder Benutzergruppen mit regelmäßig langen Bestätigungszeiten. Die Analyse zeigt, wie Sie die Kommunikation oder Benachrichtigungsabläufe in Jira Service Management verbessern können.

Das Attribut „Ursachenkategorie“ fehlt häufig, ist zu allgemein oder wird nicht mit vorbeugenden Maßnahmen verknüpft. Dadurch treten Vorfälle wiederholt auf. Ohne eine fundierte Ursachenanalyse bleibt das Incident Management reaktiv statt vorausschauend. ProcessMind zeigt Vorfälle, bei denen das Attribut „Ursachenkategorie“ häufig fehlt oder auf wiederkehrende ähnliche Vorfälle hindeutet. Anhand des Ablaufs in Jira Service Management lässt sich erkennen, ob die Ursachenkategorie zur Planung vorbeugender Maßnahmen herangezogen wird.

Manchmal werden Vorfälle ohne ausreichende Prüfung geschlossen. Das kann dazu führen, dass Probleme erneut geöffnet werden oder Benutzer unzufrieden sind. Werden wichtige Schritte wie „Vorfall verifiziert“ übersprungen, kann das die Qualität und Dauerhaftigkeit der Lösung beeinträchtigen. ProcessMind erkennt Fälle, in denen die Aktivität „Vorfall verifiziert“ häufig übersprungen wird oder ungewöhnlich schnell erfolgt, bevor der Vorfall in Jira Service Management geschlossen wird. So können Sie die Qualitätskontrolle im Lösungsprozess sicherstellen.

Vorfälle ähnlicher Art oder Priorität nehmen deutlich unterschiedliche Lösungswege. Das kann auf fehlende Standardverfahren oder bewährte Vorgehensweisen hindeuten. Solche Unterschiede führen möglicherweise zu uneinheitlicher Servicequalität und schwer vorhersehbaren Lösungszeiten. ProcessMind visualisiert alle ermittelten Prozessvarianten bei der Lösung von Vorfällen und zeigt häufige Abweichungen vom vorgesehenen Ablauf. Analysieren Sie diese Abläufe in Jira Service Management, um festzustellen, wo Standardisierung die Effizienz und Konsistenz verbessern kann.

Typische Ziele

Definieren Sie, woran Sie den Erfolg erkennen

Verstöße gegen Service-Level-Agreements beeinträchtigen die Zufriedenheit der Benutzer und den Ruf des Unternehmens. Ziel ist es, Vorfälle zuverlässig innerhalb der vereinbarten Fristen zu lösen, kritische Services schnell wiederherzustellen und das Vertrauen der Benutzer zu erhalten. Das trägt direkt zu einer höheren Servicequalität und einem zuverlässigeren Betrieb bei. ProcessMind zeigt den gesamten Lösungsprozess für Vorfälle in Jira Service Management. Sie erkennen Prozessschritte und Engpässe, die Verzögerungen und SLA-Verstöße verursachen. ProcessMind zeigt, wo Vorfälle stecken bleiben oder unnötig weitergeleitet werden, macht nicht konforme Abläufe sichtbar und liefert Erkenntnisse zur Neugestaltung von Workflows. So können Sie Vorfälle schneller lösen und SLA-Verstöße deutlich reduzieren, möglicherweise um 20–30 %.

Häufige Übergaben zwischen Teams oder Mitarbeitenden verzögern die Bearbeitung, verlängern die Lösungszeiten und frustrieren sowohl Benutzer als auch Support-Mitarbeitende. Weniger Übergaben sorgen dafür, dass Vorfälle von Anfang an effizient beim zuständigen Team landen. Das verbessert die Lösungsquote beim Erstkontakt und den gesamten Prozessablauf. Außerdem sinken die Betriebskosten und die Zufriedenheit im Team steigt. ProcessMind visualisiert die tatsächlichen Bearbeitungswege von Vorfällen in Jira Service Management. Dabei werden alle Neuzuweisungen und die Stellen sichtbar, an denen sie besonders häufig vorkommen. Die Analyse zeigt die Ursachen unnötiger Übergaben auf. So können Unternehmen die Regeln für die Teamzuweisung anpassen und die Zahl der Neuzuweisungen durch datengetriebene Änderungen an den Workflows möglicherweise um 15–25 % senken.

Wenn die Ursache eines Vorfalls oder das zugrunde liegende Problem erst spät erkannt wird, verlängert sich die Lösungszeit. Das erhöht die Ausfallzeit und die Auswirkungen auf das Geschäft. Eine schnellere Diagnose hilft, die Art des Problems rasch zu bestimmen und Lösungen zügiger zu entwickeln und umzusetzen. So lässt sich der Service schneller wiederherstellen und die Beeinträchtigung begrenzen. Damit verbessern Sie direkt die Fähigkeit, den Service wiederherzustellen. ProcessMind bildet die Diagnosephase im Vorfallmanagement ab und zeigt, welche Aktivitäten, Mitarbeitenden oder Gruppen die Untersuchung in Jira Service Management verzögern. Die Analyse macht typische Aktivitätsfolgen und Abweichungen sichtbar. So lassen sich bewährte Vorgehensweisen und Schulungsbedarf erkennen. Durch die Optimierung bestehender Workflows kann sich die Diagnosezeit möglicherweise um 10–20 % verkürzen.

Uneinheitliche Priorisierungen können dazu führen, dass kritische Vorfälle übersehen werden, während kleinere Probleme unverhältnismäßig viel Aufmerksamkeit erhalten. Das bindet Ressourcen falsch und kann die Geschäftskontinuität beeinträchtigen. Einheitliche Kriterien stellen sicher, dass Vorfälle nach Auswirkung und Dringlichkeit eingestuft werden. So richten Sie den Aufwand an den geschäftlichen Prioritäten aus und bearbeiten zuerst die kritischsten Probleme. ProcessMind vergleicht die tatsächlichen Priorisierungsmuster mit den festgelegten Richtlinien. Dazu analysiert die Plattform Attribute wie Schweregrad und Auswirkung in Jira Service Management. Sie sehen, wie sich unterschiedliche Anfangsprioritäten auf Lösungswege und -zeiten auswirken. Auf dieser Grundlage können Sie Einstufungs- und Priorisierungsregeln datenbasiert anpassen, die Einheitlichkeit um 30 % verbessern und Ressourcen gezielter einsetzen.

Wenn Vorfälle wiederholt zwischen Status oder Teams hin- und herwechseln, deutet das auf erhebliche Ineffizienzen, unnötigen Aufwand und längere Lösungszeiten hin. Werden diese Schleifen beseitigt, verläuft der Prozess direkter. Das steigert die Produktivität der Mitarbeitenden und die Zufriedenheit der Benutzer, weil wiederholte Arbeitsschritte und vermeidbare Verzögerungen entfallen. ProcessMind erkennt und quantifiziert Wiederholungen und erneute Aktivitäten in Vorfallprozessen in Jira Service Management. Die Analyse zeigt, welche Auslöser und Bedingungen zu diesen Schleifen führen. So können Sie den Prozess neu gestalten, Wiederholungen vermeiden und unnötige Schritte reduzieren. Dadurch lässt sich die gesamte Durchlaufzeit von Vorfällen um 10–15 % senken.

Bei komplexen Problemen sind Übergaben an spezialisierte Teams oft notwendig. Werden sie nicht effizient organisiert, können sie jedoch erhebliche Verzögerungen verursachen. Optimierte Übergaben sorgen dafür, dass Vorfälle samt allen erforderlichen Informationen schnell und reibungslos weitergegeben werden. So vermeiden Sie Engpässe und beschleunigen die Lösung komplexer Vorfälle. Das verbessert direkt die Effizienz des erweiterten Supports. ProcessMind analysiert den Verlauf von Vorfällen, die an spezialisierte Teams übergeben werden, und zeigt Verzögerungen vor, während und nach der Übergabe in Jira Service Management. Die Plattform macht ineffiziente Warteschlangen und fehlende Informationen sichtbar. So können Sie Eskalationsverfahren und die Zusammenarbeit gezielt verbessern und Übergabeverzögerungen möglicherweise um 20 % reduzieren.

Bei schwerwiegenden Vorfällen ist es wichtig, schnell einen Workaround bereitzustellen. So lässt sich der Service teilweise wiederherstellen und die Auswirkung begrenzen, während eine dauerhafte Lösung entwickelt wird. Ziel ist es, die Zeit zwischen der Erkennung eines Vorfalls und der Bereitstellung eines funktionsfähigen Workarounds zu verkürzen. Das mindert die Beeinträchtigung des Geschäftsbetriebs und verbessert die Customer Experience. ProcessMind bildet den Prozessabschnitt von der Ermittlung bis zur Bereitstellung eines Workarounds ab. So werden Verzögerungen und fehlende Schritte sichtbar, die diese wichtige Phase in Jira Service Management verlängern. Die Analyse von Aktivitätsfolgen und Ressourceneinsatz hilft, den Workflow zu optimieren. Dadurch kann sich die Bereitstellungszeit um 15–25 % verkürzen und die Widerstandsfähigkeit steigen.

Wenn Benutzer nach der Umsetzung einer Lösung lange mit ihrer Bestätigung warten, verlängert das die gemessene Lösungszeit und verzögert den Abschluss des Vorfalls. Kürzere Wartezeiten ermöglichen zeitnahes Feedback, bestätigen die Wirksamkeit der Lösung und beschleunigen den Abschluss. So bildet die Messung die tatsächliche Wiederherstellung des Services besser ab und die Kennzahlen werden aussagekräftiger. ProcessMind visualisiert in Jira Service Management die Dauer und Aktivitäten zwischen „Benachrichtigung an Benutzer gesendet“ und „Bestätigung des Benutzers erhalten“. Die Analyse zeigt Muster sowie bestimmte Mitarbeitende oder Benutzer, die zu Verzögerungen beitragen. Gezielte Verbesserungen der Kommunikation oder automatische Erinnerungen können die Bestätigungszeit um bis zu 30 % senken und den endgültigen Abschluss beschleunigen.

Eine unzureichende Ursachenanalyse (RCA) führt dazu, dass Vorfälle wiederkehren und Probleme bestehen bleiben, statt dauerhaft behoben zu werden. Das verursacht wiederholte Beeinträchtigungen und unnötigen Aufwand. Eine genauere RCA untersucht Vorfälle gründlich, um die tatsächlichen Ursachen zu ermitteln. So lassen sich erneute Vorfälle vermeiden und die langfristige Stabilität der Systeme sowie die Zuverlässigkeit des Services verbessern. ProcessMind unterstützt Sie dabei, die Wirksamkeit der RCA zu bewerten, indem die Plattform wiederkehrende Vorfälle und wiederholte Lösungsversuche in Jira Service Management erfasst. Sie kann Vorfallkategorien mit späteren Lösungscodes und Ursachen in Beziehung setzen. So wird sichtbar, wo die RCA oberflächlich bleibt oder ganz ausbleibt. Eine höhere Qualität der RCA kann die Zahl wiederkehrender Vorfälle um 10–20 % senken.

Eine sorgfältige Prüfung stellt sicher, dass ein gemeldetes Problem tatsächlich gelöst und nicht nur vorübergehend unterdrückt wurde. So vermeiden Sie verfrühte Abschlüsse und erneute Öffnungen. Werden die Prüfschritte eingehalten, sichert das die Qualität und stärkt das Vertrauen der Benutzer in die Lösung. Das trägt zu einer zuverlässigen Servicebereitstellung bei. ProcessMind bildet die Aktivität „Vorfall geprüft“ ab und zeigt in Jira Service Management, bei welchen Fällen Prüfschritte ausgelassen oder zu schnell durchgeführt werden. Die Plattform macht Prozessvarianten sichtbar, die von den festgelegten Prüfverfahren abweichen. So können Unternehmen die Einhaltung der Vorgaben sicherstellen und die Lösungsqualität verbessern. Dadurch lassen sich erneute Öffnungen nach der Lösung um 15 % reduzieren und die Prozessintegrität stärken.

Übermäßige Abweichungen bei der Bearbeitung von Vorfällen deuten auf fehlende Standards hin, sofern sie nicht durch unterschiedliche Anforderungen bedingt sind. Das kann zu uneinheitlicher Servicequalität, Fehlern und Ineffizienzen führen. Weniger unnötige Abweichungen schaffen klarere und besser vorhersehbare Wege zur Lösung von Vorfällen. Das sorgt für einheitlichere Ergebnisse und effizientere Abläufe. ProcessMind erstellt eine Übersicht aller tatsächlichen Prozesswege von Vorfällen und zeigt in Jira Service Management sowohl häufige als auch seltene Abweichungen vom vorgesehenen Ablauf. Die Plattform quantifiziert, wie oft jede Variante vorkommt. So können Unternehmen Wege ohne Mehrwert oder außerhalb der Vorgaben erkennen und beseitigen, den Prozess standardisieren und die Vorhersehbarkeit insgesamt verbessern.

Der 6-Schritte-Weg zur Verbesserung des Vorfallmanagements

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Template herunterladen
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Daten exportieren
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Datensatz hochladen
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Prozess analysieren
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Verbesserungen umsetzen
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Prozess überwachen
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Was zu tun ist

Laden Sie das vorstrukturierte Excel-Template für Daten zum Vorfallmanagement herunter. Damit erfassen Sie alle Informationen, die Sie für eine präzise Analyse benötigen.

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Warum das wichtig ist

Mit der passenden Datenstruktur von Anfang an vermeiden Sie Nacharbeit und schaffen die Grundlage für eine reibungslose, aussagekräftige Analyse Ihres Vorfallmanagements.

Erwartetes Ergebnis

Ein sofort einsetzbares Daten-Template, abgestimmt auf das Vorfallmanagement in Jira Service Management.

DAS ERWARTET SIE

Entdecken Sie jetzt die wichtigsten Engpässe in Ihrem Incident Management

ProcessMind macht den tatsächlichen Ablauf Ihres Incident Managements sichtbar und stellt jeden Schritt und jede Interaktion dar. Gewinnen Sie detaillierte Erkenntnisse zu Verzögerungen, SLA-Einhaltung und Bereichen mit dringendem Verbesserungsbedarf.
  • Machen Sie tatsächliche Abläufe bei der Incident-Lösung sichtbar
  • Finden Sie verborgene Verzögerungen und Engpässe in Workflows
  • Überwachen Sie die SLA-Einhaltung und verhindern Sie Fristüberschreitungen
  • Verbessern Sie Ihren Incident-Management-Prozess
Discover your actual process flow
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Identify bottlenecks and delays
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Analyze process variants
Analyze process variants
Design your optimized process
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TYPISCHE ERGEBNISSE

Konkrete Auswirkungen auf die Lösung von Vorfällen

Diese Ergebnisse zeigen, wie Process Mining die Effizienz und Wirksamkeit der Vorfalllösung verbessern kann. Dazu werden Engpässe erkannt und Workflows in Ihrem Jira Service Management-System optimiert.

0 % faster
Vorfälle schneller lösen

Durchschnittliche Verkürzung der End-to-End-Durchlaufzeit

Process Mining hilft, Engpässe zu erkennen und zu beseitigen. Dadurch sinkt die Gesamtzeit bis zur Lösung von Vorfällen deutlich und die Servicebereitstellung verbessert sich.
0 % fewer
Weniger SLA-Verletzungen

Weniger Vorfälle, bei denen Zielwerte verfehlt werden

Wenn Unternehmen die Ursachen von Verzögerungen und Verstößen gegen Vorgaben erkennen, können sie Probleme frühzeitig angehen. So erreichen mehr Vorfälle die vereinbarten Serviceziele.
0 % reduction
Weniger Übergaben und Nacharbeit

Effizientere Prozessabläufe

Unnötige Übergaben und wiederholte Arbeitsschritte werden sichtbar und lassen sich beseitigen. Das führt zu einem direkteren Prozess zur Lösung von Vorfällen und steigert die betriebliche Effizienz.
0 % fewer variants
Einheitlichere Prozesse

Weniger unterschiedliche Wege bei der Vorfallbearbeitung

Process Mining zeigt alle Varianten der Vorfallbearbeitung auf. Teams können bewährte Vorgehensweisen standardisieren und unterschiedliche Prozesswege reduzieren. Das verbessert die Vorhersehbarkeit.
0 % improvement
Höhere Lösungsqualität

Bessere Prüfung und Ursachenanalyse

Werden wichtige Schritte wie die Vorfallprüfung und Ursachenanalyse konsequent eingehalten, entstehen zuverlässigere Lösungen und ähnliche Probleme treten seltener erneut auf.

Die Ergebnisse hängen von der Prozesskomplexität, der Datenqualität und den jeweiligen Rahmenbedingungen des Unternehmens ab. Die Zahlen veranschaulichen typische Verbesserungen aus verschiedenen Implementierungen im Vorfallmanagement.

Empfohlene Daten

Importieren Sie zunächst die wichtigsten Attribute und Aktivitäten. Erweitern Sie die Analyse anschließend nach Bedarf.
Neu bei Event Logs? Erfahren Sie, wie Sie ein Event Log für Process Mining erstellen.

Attribute

Wichtige Datenpunkte für die Analyse

Die eindeutige Kennung für jedes Vorfallticket in Jira Service Management.

Warum das wichtig ist

Diese zentrale Kennung führt alle zugehörigen Ereignisse zu einem einzelnen Case zusammen und bildet damit die Grundlage jeder Process-Mining-Analyse.

Der Name des konkreten Ereignisses oder der Statusänderung beim Vorfall.

Warum das wichtig ist

Aktivitäten bilden das Grundgerüst der Prozessübersicht und ermöglichen es, den Lebenszyklus eines Vorfalls darzustellen und zu analysieren.

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

Warum das wichtig ist

Timestamps sind unverzichtbar, um zeitbasierte Kennzahlen zu berechnen, die Prozessdauer zu verstehen und Leistungsengpässe aufzudecken.

Der Benutzer, der aktuell für die Bearbeitung des Vorfalls zuständig ist.

Warum das wichtig ist

Hilft dabei, die Arbeitslast einzelner Personen nachzuverfolgen, Engpässe bei bestimmten Mitarbeitern zu erkennen und die Auswirkungen von Übergaben auf die Lösungszeit zu analysieren.

Das Team oder die Gruppe, die für die Bearbeitung des Vorfalls zuständig ist.

Warum das wichtig ist

Wichtig für die Analyse der Teamleistung, des Durchsatzes und des Arbeitsflusses zwischen verschiedenen Supportstufen oder spezialisierten Gruppen.

Die aktuelle Phase des Vorfalls in seinem Lebenszyklus.

Warum das wichtig ist

Zeigt direkt den Fortschritt des Vorfalls und ist die wichtigste Quelle, um Prozessschritte und Wartezeiten zu ermitteln.

Die dem Vorfall zugewiesene Prioritätsstufe, die angibt, wie dringend eine Lösung erforderlich ist.

Warum das wichtig ist

Wichtig für die Analyse der SLA-Leistung und zur Prüfung, ob Ressourcen den kritischsten Vorfällen angemessen zugewiesen werden.

Datum und Uhrzeit, zu denen der Vorfall erstmals im System erstellt wurde.

Warum das wichtig ist

Dient als Ausgangspunkt für die Berechnung der durchgängigen Zykluszeit und der SLA-Messwerte.

Datum und Uhrzeit, zu denen der Vorfall als gelöst markiert wurde.

Warum das wichtig ist

Kennzeichnet das Ende des Lösungsprozesses und ermöglicht die Berechnung der gesamten Zykluszeit und der SLA-Leistung.

Aktivitäten

Prozessschritte, die Sie verfolgen und optimieren sollten

Kennzeichnet den offiziellen Beginn des Vorfalllebenszyklus: Ein Vorfall wird gemeldet und in Jira ein neues Problem erstellt. Das Ereignis wird ausdrücklich erfasst, wenn im System ein neues Problem vom Typ „Incident“ angelegt wird.

Warum das wichtig ist

Dies ist das primäre Start-Event des Prozesses. Die Zeit von dieser Aktivität bis zur Lösung ist entscheidend, um die gesamte Durchlaufzeit und die SLA-Einhaltung zu messen.

Zeigt an, dass eine zugewiesene Supportkraft mit der aktiven Diagnose des Vorfalls begonnen hat. Üblicherweise wird das Ereignis abgeleitet, wenn der Status des Vorfalls von „Open“ oder „New“ zu „In Progress“ wechselt.

Warum das wichtig ist

Dieser wichtige Meilenstein markiert den Beginn der aktiven Lösungsarbeit. Die Zeit bis zu dieser Aktivität zeigt anfängliche Wartezeiten in Warteschlangen und Probleme bei der Verfügbarkeit von Ressourcen auf.

Dieses Ereignis tritt ein, wenn ein Vorfall nach der ersten Zuweisung von einer Supportkraft oder Gruppe an eine andere übergeben wird. Es wird anhand jeder Änderung am Feld „Assignee“ oder „Assigned Group“ abgeleitet.

Warum das wichtig ist

Die Erfassung von Neuzuweisungen ist für die Analyse von Übergaben entscheidend. Eine hohe Zahl von Neuzuweisungen deutet häufig auf ineffiziente Prozesse, Wissenslücken oder eine falsche Erstzuweisung hin und kann die Lösung verzögern.

Kennzeichnet einen Zeitpunkt, an dem das Supportteam auf Informationen oder eine Aktion des Kunden wartet. Das Ereignis wird anhand eines Statuswechsels zu einem eigens dafür vorgesehenen Wartestatus wie „Waiting for customer“ abgeleitet.

Warum das wichtig ist

Die separate Erfassung dieser Wartezeit ist für eine genaue SLA-Messung entscheidend, da sie häufig nicht in die Berechnung der Lösungszeit einfließt. So lassen sich Verzögerungen bei Kundenantworten untersuchen.

Diese Aktivität zeigt an, dass eine Lösung gefunden und umgesetzt wurde und der Vorfall auf eine Bestätigung oder abschließende Prüfung wartet. Das Ereignis wird anhand des Statuswechsels zu „Resolved“ abgeleitet.

Warum das wichtig ist

Dieser wichtige Meilenstein kennzeichnet das Ende der aktiven Arbeit des Supportteams. Häufig wird damit auch die SLA-Zeitmessung beendet.

Diese Aktivität bestätigt, dass der Vorfall erfolgreich gelöst und der Service wiederhergestellt wurde. Häufig fällt sie mit dem Wechsel zum Status „Resolved“ zusammen.

Warum das wichtig ist

Dies ist der wichtigste Erfolgsmeilenstein des Prozesses. Die Dauer bis zu diesem Zeitpunkt ist die am häufigsten verwendete Kennzahl und entspricht der Zeit bis zur Lösung (TTR).

Kennzeichnet den endgültigen administrativen Abschluss des Vorfall-Tickets, nachdem der Vorfall gelöst und geprüft wurde. Das Ereignis wird anhand des Statuswechsels zu „Closed“ abgeleitet.

Warum das wichtig ist

Dies ist das abschließende Ereignis des Prozesses. Die Analyse der Zeit zwischen „Resolved“ und „Closed“ kann Verzögerungen bei administrativen Abschlussarbeiten oder bei der Bestätigung durch Benutzer aufzeigen.

Häufig gestellte Fragen

Häufig gestellte Fragen

Process Mining visualisiert den tatsächlichen Ablauf Ihrer Vorfälle und macht verborgene Engpässe, Wiederholungsschleifen und Schritte außerhalb der Vorgaben sichtbar. Die Analyse kann Ursachen für wiederholte SLA-Verletzungen und übermäßig viele Übergaben aufzeigen und so gezielte Verbesserungen unterstützen. Damit treffen Sie datenbasierte Entscheidungen, um den Prozess zur Lösung von Vorfällen zu optimieren.

Sie benötigen vor allem eine Vorfall-ID als Case-ID, eine Aktivitätsbezeichnung für jeden Schritt, den Timestamp der jeweiligen Aktivität sowie die zugehörige Ressource oder den Benutzer. Weitere Attribute wie Priorität, Kategorie oder zuständige Person können die Analyse ergänzen. Diese Kerndaten bilden das Event Log für Process Mining.

Sie können mit deutlich weniger SLA-Verletzungen und kürzeren Diagnosezeiten bei Vorfällen rechnen. Auch übermäßige Übergaben und Wiederholungsschleifen lassen sich reduzieren. Die gewonnenen Erkenntnisse helfen, die Priorisierung von Vorfällen zu standardisieren und Übergaben an spezialisierte Teams zu vereinfachen. So wird der Prozess zur Lösung von Vorfällen insgesamt effizienter und wirksamer.

Sie benötigen Zugriff auf Ihre Jira Service Management-Daten, in der Regel über die API, einen direkten Datenbankzugriff oder Exportfunktionen. Außerdem brauchen Sie eine geeignete Process-Mining-Plattform und grundlegende Kompetenzen in der Datenverarbeitung, um Daten zu extrahieren und umzuwandeln. Auch der sichere Umgang mit Daten und die Einhaltung der Datenschutzvorgaben sind entscheidend.

Process Mining zeigt genau, an welchen Stellen im Prozess Probleme auftreten, etwa Engpässe, Abweichungen oder Schritte, die Verzögerungen verursachen. Die Plattform führt selbst keine klassische Ursachenanalyse durch. Sie liefert jedoch präzise Belege und Kontext, mit denen Ihre Fachleute die zugrunde liegenden Ursachen effizient ermitteln können. Dieser evidenzbasierte Ansatz beschleunigt die RCA erheblich.

Für die Datenextraktion wird üblicherweise die REST-API von Jira verwendet. Wenn Sie Jira lokal hosten, kommen auch direkte Datenbankabfragen infrage. Alternativ können Sie die integrierten Exportfunktionen für relevante Tabellen oder benutzerdefinierte Berichte nutzen. Anschließend werden die Rohdaten bereinigt, umgewandelt und als Event Log formatiert. Diese standardisierte Struktur eignet sich für Process-Mining-Tools. Eine sorgfältige Vorbereitung ist entscheidend für eine präzise Analyse.

Erste Erkenntnisse liegen oft innerhalb weniger Tage oder Wochen vor. Wie schnell das gelingt, hängt davon ab, ob die Daten verfügbar sind und wie komplex sie sind. Eine vertiefte Analyse und die Ermittlung wichtiger Optimierungsmöglichkeiten entwickeln sich meist über mehrere Wochen, während Sie die Datenmodelle schrittweise anpassen und verfeinern. Entscheidend sind vor allem die Datenqualität und die Zusammenarbeit im Team.

Herkömmliche Berichte zeigen statische Momentaufnahmen oder aggregierte Kennzahlen und beantworten die Frage, „was“ passiert ist. Process Mining rekonstruiert dagegen den vollständigen Ablauf jedes Vorfalls. So werden die tatsächliche Ereignisfolge, verborgene Prozessvarianten und Abweichungen von vorgesehenen Abläufen sichtbar. Damit erfahren Sie, „wie“ und „warum“ etwas passiert ist. Process Mining liefert einen dynamischen, datenbasierten Einblick in die tatsächliche Prozessausführung.

Rohdaten müssen vor dem Process Mining häufig bereinigt und umgewandelt werden. Process-Mining-Tools sind für Daten aus der Praxis ausgelegt. Oft zeigt bereits die erste Analyse Probleme mit der Datenqualität auf, die Sie gezielt beheben können. Üblicherweise werden die Daten schrittweise aufbereitet und verfeinert, um die bestmöglichen Ergebnisse zu erzielen.

Optimieren Sie Ihr Incident Management und lösen Sie Incidents schneller

Senken Sie die MTTR um 35 % und steigern Sie die Zufriedenheit der Benutzer mit optimierten Prozessen.

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