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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 für schnellere Lösungen

Ein effektives Incident Management setzt voraus, dass Sie Verzögerungen und Ineffizienzen genau kennen. Unsere Analysen helfen Ihnen, Engpässe präzise zu identifizieren, Nacharbeitsmuster zu verstehen und die Einhaltung von SLAs zu verbessern. So können Sie Ihren gesamten Prozess effizienter gestalten, Incidents schneller lösen und die Zufriedenheit erhöhen.

Laden Sie unser vorkonfiguriertes Daten-Template herunter und bewältigen Sie häufige Herausforderungen, um Ihre Effizienz-Ziele zu erreichen. Folgen Sie unserem sechsstufigen Verbesserungsplan und nutzen Sie den Leitfaden zum Daten-Template, um Ihre Abläufe zu verbessern.

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Warum die Optimierung des Incident Managements entscheidend ist

Ein wirksames Incident Management bildet die Grundlage zuverlässiger IT-Services. Es wirkt sich direkt auf die Zufriedenheit der Anwender, die Betriebskontinuität und das Geschäftsergebnis Ihres Unternehmens aus. In der heutigen schnelllebigen Umgebung ist es entscheidend, Incidents rasch zu erkennen, zu lösen und künftig zu vermeiden. Dennoch kämpfen viele Unternehmen mit verborgenen Ineffizienzen und Engpässen in ihren Incident-Management-Prozessen, selbst wenn sie leistungsstarke Systeme wie Jira Service Management einsetzen. Diese Ineffizienzen können zu längeren Ausfallzeiten, verfehlten Service-Level-Agreement- und SLA-Zielen, frustrierten Anwendern und letztlich höheren Betriebskosten führen. Um datengetriebene Verbesserungen umzusetzen, die Lösungszeiten tatsächlich verkürzen und die Servicebereitstellung verbessern, müssen Sie den tatsächlichen Ablauf der Incidents verstehen, nicht nur theoretische Prozessmodelle. Unbemerkte Nacharbeit, unnötige Übergaben und übersehene Verzögerungen können die Effizienz schleichend beeinträchtigen. Das spricht für eine detailliertere Analyse des Incident Managements.

Tiefere Erkenntnisse mit Process Mining für Jira Service Management gewinnen

Process Mining bietet eine präzise Perspektive auf die tatsächliche Ausführung Ihres Incident-Management-Prozesses in Jira Service Management. Anders als herkömmliche Berichte oder Dashboard-Ansichten rekonstruiert Process Mining auf Basis von Event Logs den vollständigen Weg jedes Incidents, von der ersten Meldung bis zum Abschluss. Sie können den realen Prozessablauf visualisieren, Abweichungen vom vorgesehenen Weg erkennen und genau feststellen, an welchen Stellen Verzögerungen entstehen. So identifizieren Sie konkrete Aktivitäten oder Übergabepunkte, die regelmäßig Engpässe verursachen, etwa langwierige Untersuchungsphasen, wiederholte Zuweisungen zwischen Supportgruppen oder Verzögerungen bei der Bestätigung durch Anwender. Als objektive, datengetriebene Röntgenaufnahme Ihrer Incident-Bearbeitung hilft Process Mining Ihnen, Annahmen hinter sich zu lassen und Verbesserungsmaßnahmen dort zu konzentrieren, wo sie den größten Einfluss darauf haben, wie Sie das Incident Management verbessern.

Zentrale Verbesserungsbereiche bei der Incident-Lösung erkennen

Die Anwendung von Process Mining auf Ihre Incident-Daten aus Jira Service Management zeigt konkrete Optimierungsmöglichkeiten. Sie können die Durchlaufzeit verschiedener Incident-Typen, Schweregrade oder betroffener Services analysieren und erkennen, welche Incidents am längsten dauern und warum. Möglicherweise stellen Sie fest, dass Incidents nach der Übergabe an ein spezialisiertes Team häufig lange Wartezeiten aufweisen oder dass die Diagnose von Incidents mit hoher Priorität regelmäßig länger als erwartet dauert. Process Mining macht außerdem Nacharbeitschleifen sichtbar, in denen Incidents wiederholt geöffnet oder neu zugewiesen werden. Das kann auf Probleme bei der Erstdiagnose, der Lösungsqualität oder der Kommunikation mit Anwendern hindeuten. Wenn Sie diese Muster verstehen, können Sie Ursachen wie unzureichende Schulungen, unklare Eskalationswege oder ineffiziente Kommunikationsabläufe angehen. Damit verkürzen Sie die Durchlaufzeit im Incident Management.

Messbare Ergebnisse erzielen und kontinuierlich optimieren

Durch den Einsatz von Process Mining zur Analyse von Incidents in Jira Service Management kann Ihr Unternehmen messbare Verbesserungen erreichen. Sie können mit einer deutlichen Verkürzung der durchschnittlichen Lösungszeiten rechnen. Das reduziert Ausfallzeiten bei kritischen Services und verbessert die Zufriedenheit der Anwender. Ein besseres Verständnis der Prozesseinhaltung unterstützt Sie dabei, Ihre SLA-Ziele dauerhaft zu erreichen oder zu übertreffen. Wenn Sie außerdem Engpässe und Nacharbeit erkennen und beseitigen, können Sie Ressourcen gezielter einsetzen, Betriebskosten senken und Ihre Supportteams auf strategischere Aufgaben konzentrieren. Dieser Ansatz zur kontinuierlichen Prozessoptimierung fördert eine Kultur der Effizienz und der vorausschauenden Problemlösung. So entwickelt sich Ihr Incident Management mit den künftigen Anforderungen weiter und verbessert die Servicebereitstellung fortlaufend. Gleichzeitig erhalten Sie die erforderlichen Erkenntnisse, um Workflows zu verfeinern und einen besseren, schnelleren Service zu bieten.

Starten Sie Ihre Weiterentwicklung im Incident Management

Der Einstieg in diese Optimierung ist unkompliziert. Mit den passenden Werkzeugen und einem klaren Verständnis Ihrer Daten aus Jira Service Management können Sie verborgene Muster in Ihren Prozessen schnell sichtbar machen. Die detaillierte Analyse versetzt Sie in die Lage, fundierte Entscheidungen zu treffen und Ihre Fähigkeiten im Incident Management weiterzuentwickeln. Das führt zu widerstandsfähigeren Services und zufriedeneren Anwendern. Beginnen Sie noch heute mit Process Mining, Ihre Incident-Daten zu untersuchen und das Potenzial für mehr Effizienz und Wirksamkeit auszuschöpfen. So gewinnen Sie einen direkten Zugang zu einem besseren Verständnis und einer gezielten Verbesserung der Leistung Ihres Incident Managements.

Incident Management SLA-Compliance Service Desk IT-Betrieb Ursachenanalyse Reduzierung von Ausfallzeiten Ticket-Lösung Ticketing Ticketmanagement IT-Helpdesk Durchschnittliche Lösungszeit MTTR Servicewiederherstellung Incident-Lösung IT-Support

Häufige Probleme und Herausforderungen

Ermitteln Sie, welche Herausforderungen Sie betreffen

Incidents überschreiten häufig die Ziele ihres Service Level Agreements. Das führt zu frustrierten Anwendern und möglichen Vertragsstrafen. Es weist auf grundlegende Ineffizienzen oder Engpässe im Lösungsprozess hin und beeinträchtigt die allgemeine Servicequalität sowie die Kundenzufriedenheit. ProcessMind zeigt genau, an welchen Stellen Incidents zu viel Zeit benötigen, und identifiziert Aktivitäten oder Übergaben, die wiederholt zu SLA-Verletzungen führen. Durch die Visualisierung des tatsächlichen Prozessablaufs in Jira Service Management erkennen Sie Abweichungsmuster, die diese Verletzungen begünstigen.

Incidents werden häufig zwischen Supportgruppen übertragen oder anderen Bearbeitern zugewiesen. Das verursacht Verzögerungen und verlängert die Lösungszeiten. Jede Übergabe kann Kommunikationslücken und Kontextwechsel verursachen und dadurch die Effizienz verringern. ProcessMind visualisiert alle Neuzuweisungen und Übertragungen in Jira Service Management. So erkennen Sie Abteilungen oder Personen, die häufig an solchen Schleifen beteiligt sind. Die Analyse hilft Ihnen, Fehlzuweisungen zu erkennen, die Erstzuweisung zu verbessern und den Wissensaustausch zu stärken.

Während der Diagnose und Untersuchung von Incidents treten erhebliche, nicht erklärte Wartezeiten oder verlängerte Bearbeitungsdauern auf. Das verlangsamt die Problemlösung, verlängert die Ausfallzeit betroffener Anwender und beeinflusst die gesamte Lösungszeit. ProcessMind bildet die tatsächliche Dauer der Aktivitäten „Diagnosis Initiated“ und „Investigation Conducted“ ab und zeigt, wo und warum Verzögerungen entstehen. So lassen sich bestimmte Warteschlangen, Ressourcenengpässe oder Prozessschritte in Jira Service Management ermitteln, die für die Verzögerungen verantwortlich sind.

Incidents werden bei ihrer Erstellung uneinheitlich kategorisiert oder priorisiert. Dadurch können kritische Probleme eine zu niedrige Priorität erhalten, während kleinere Probleme unverhältnismäßig viel Aufmerksamkeit bekommen. Diese Fehlverteilung von Ressourcen beeinträchtigt eine wirksame Incident-Lösung und die SLA-Einhaltung. ProcessMind analysiert die anfänglichen Kategorisierungs- und Priorisierungsattribute im Vergleich zu den späteren Lösungswegen und der SLA-Einhaltung. So erkennen Sie Muster, bei denen bestimmte Kategorien oder Prioritäten in Jira Service Management zu unerwarteten Verzögerungen oder häufigen Änderungen der Priorität führen. Das weist auf den Bedarf nach klareren Richtlinien hin.

Incidents durchlaufen häufig bereits abgeschlossene Schritte erneut, etwa eine wiederholte Untersuchung oder die erneute Anwendung einer Lösung. Diese Nacharbeitschleifen binden Ressourcen, verlängern die Lösungszeiten und frustrieren Bearbeiter sowie betroffene Anwender. ProcessMind visualisiert den tatsächlichen Ablauf der Incidents. Dadurch erkennen Sie wiederkehrende Nacharbeitsmuster und sehen, an welchen Stellen Aktivitäten wie „Diagnosis Initiated“ oder „Resolution Applied/Tested“ für denselben Incident in Jira Service Management wiederholt werden.

Incidents bleiben nach der Übergabe an spezialisierte Teams häufig liegen. Dadurch entstehen lange Warteschlangen und die Lösung verzögert sich erheblich. Dies kann auf begrenzte Ressourcen oder ineffiziente Übergaben an bestimmte Expertengruppen hinweisen. ProcessMind zeigt die durchschnittlichen Wartezeiten und den Durchsatz von Incidents nach der Aktivität „Transferred to Specialized Team“. So erkennen Sie, welche spezialisierten Teams in Ihrer Jira-Service-Management-Umgebung zu Engpässen werden und dadurch die Effizienz des gesamten Prozesses beeinträchtigen.

Die Umsetzung eines Workarounds verzögert sich häufig oder bleibt wirkungslos. Dadurch sind Anwender länger beeinträchtigt, während nach einer dauerhaften Lösung gesucht wird. Das mindert den Nutzen von Workarounds als vorübergehende Entlastung. ProcessMind analysiert die Zeit zwischen „Diagnosis Initiated“ und „Workaround Implemented“ sowie die nachfolgenden Prozessschritte. So lassen sich Muster erkennen, bei denen Workarounds in Ihrem Incident-Management-Prozess in Jira Service Management verspätet umgesetzt werden oder regelmäßig weitere Verzögerungen nach sich ziehen.

Zwischen der Anwendung einer Lösung und der Bestätigung ihrer Wirksamkeit durch den Anwender liegen erhebliche Verzögerungen. Dadurch kann sich der Abschluss des Incidents verschieben. Dies beeinflusst Kennzahlen wie „Time to Resolution“ und weist auf Kommunikationslücken oder Probleme bei der Einbindung von Anwendern hin. ProcessMind misst die Dauer zwischen „User Notification Sent“ und „User Confirmation Received“ und identifiziert Incidents oder Anwendergruppen mit dauerhaft langen Bestätigungszeiten. Die Analyse zeigt Verbesserungsmöglichkeiten bei der Kommunikation oder bei Benachrichtigungsprozessen in Jira Service Management.

Das Attribut „Root Cause Category“ fehlt häufig, ist zu allgemein gehalten oder nicht mit vorbeugenden Maßnahmen verknüpft. Dadurch treten Incidents wiederholt auf. Ohne eine korrekte Ursachenanalyse bleibt das Incident Management reaktiv statt vorausschauend. ProcessMind zeigt Incidents, bei denen das Attribut „Root Cause Category“ häufig fehlt oder auf wiederkehrende ähnliche Incidents hinweist. Durch die Analyse des Ablaufs in Jira Service Management erkennen Sie, ob „Root Cause Category“ tatsächlich für vorbeugende Maßnahmen verwendet wird.

Incidents werden teilweise ohne ordnungsgemäße Verifizierung geschlossen. Das führt zu erneut geöffneten Vorgängen oder Unzufriedenheit bei Anwendern. Das Überspringen des wichtigen Schritts „Incident Verified“ kann die Qualität und Dauerhaftigkeit von Lösungen beeinträchtigen. ProcessMind identifiziert Cases, bei denen die Aktivität „Incident Verified“ häufig übersprungen wird oder zu schnell erfolgt. Das kann auf unzureichende Verifizierungsverfahren vor „Incident Closed“ in Jira Service Management hinweisen und unterstützt Sie bei der Qualitätssicherung im Lösungsprozess.

Incidents ähnlicher Art oder Priorität folgen deutlich unterschiedlichen Lösungswegen. Das weist auf fehlende Standardverfahren oder Best Practices hin. Diese Variabilität kann zu uneinheitlicher Servicequalität und unvorhersehbaren Lösungszeiten führen. ProcessMind visualisiert alle erkannten Prozessvarianten bei der Incident-Lösung und hebt häufige Abweichungen vom vorgesehenen Ablauf hervor. Durch die Analyse dieser Abläufe in Jira Service Management erkennen Sie, an welchen Stellen eine Standardisierung die Effizienz und Konsistenz verbessern kann.

Typische Ziele

Definieren Sie, woran Sie Erfolg messen

Die Verletzung von Service Level Agreements beeinträchtigt die Zufriedenheit der Anwender und den Ruf Ihres Unternehmens. Dieses Ziel bedeutet, Incidents dauerhaft innerhalb der vereinbarten Zeiten zu lösen, kritische Services schnell wiederherzustellen und das Vertrauen der Anwender zu erhalten. Das trägt direkt zu einer höheren Servicequalität und zuverlässigeren Abläufen bei. ProcessMind bietet eine durchgängige Sicht auf die Incident-Lösung in Jira Service Management. Die Plattform identifiziert Prozessschritte und Engpässe, die Verzögerungen und SLA-Verletzungen verursachen. Sie zeigt, an welchen Stellen Incidents feststecken oder unnötig übertragen werden, macht nicht konforme Abläufe sichtbar und liefert Erkenntnisse für die Neugestaltung von Workflows. So können Sie Lösungen beschleunigen und SLA-Verletzungen möglicherweise um 20 bis 30 % reduzieren.

Häufige Übertragungen zwischen Teams oder Bearbeitern verursachen Verzögerungen, verlängern Lösungszeiten und frustrieren Anwender sowie Supportmitarbeiter. Weniger Übergaben bedeuten, dass Incidents von Anfang an effizient durch das richtige Team bearbeitet werden. Das verbessert die Lösungsquote beim Erstkontakt und den Ablauf des gesamten Prozesses. Gleichzeitig sinken die Betriebskosten und die Zufriedenheit im Team steigt. ProcessMind visualisiert die genauen Wege von Incidents in Jira Service Management, hebt jede Neuzuweisung hervor und zeigt, wo sie besonders häufig auftritt. Die Plattform macht die Ursachen unnötiger Übertragungen sichtbar. So können Unternehmen Routing-Regeln für Teams optimieren und Neuzuweisungen durch datengetriebene Anpassungen der Workflows möglicherweise um 15 bis 25 % reduzieren.

Verzögerungen bei der Ermittlung der Ursache oder des ursprünglichen Problems eines Incidents verlängern die Lösung erheblich und erhöhen Ausfallzeit sowie geschäftliche Auswirkungen. Eine schnellere Diagnose bedeutet, die Art des Problems rasch zu erkennen und Lösungen schneller zu entwickeln und umzusetzen. Dadurch lassen sich Services schneller wiederherstellen und Beeinträchtigungen begrenzen. ProcessMind bildet die Diagnosephase des Incident Managements ab und zeigt Aktivitäten, Bearbeiter oder Gruppen, die Untersuchungen in Jira Service Management verzögern. Die Plattform hebt typische Aktivitätsfolgen und Abweichungen hervor. So erkennen Sie Best Practices und Schulungsbedarf und können Diagnosezyklen durch effizientere Workflows möglicherweise um 10 bis 20 % verkürzen.

Eine uneinheitliche Priorisierung kann dazu führen, dass kritische Incidents übersehen werden, während kleinere Probleme unverhältnismäßig viel Aufmerksamkeit erhalten. Das führt zu einer falschen Ressourcenverteilung und beeinträchtigt die Betriebskontinuität. Eine standardisierte Priorisierung stellt sicher, dass Incidents konsistent nach Auswirkung und Dringlichkeit klassifiziert werden. So richten Sie die Bearbeitung an den geschäftlichen Prioritäten aus und behandeln die wichtigsten Probleme zuerst. ProcessMind zeigt durch die Analyse von Incident-Attributen wie Schweregrad und Auswirkung in Jira Service Management die tatsächlichen Priorisierungsmuster im Vergleich zu den definierten Richtlinien. Die Plattform visualisiert, wie unterschiedliche Anfangsprioritäten zu verschiedenen Lösungswegen und Lösungszeiten führen. Dadurch können Sie Kategorisierungs- und Priorisierungsregeln datengetrieben anpassen, die Konsistenz um 30 % verbessern und Ressourcen gezielter einsetzen.

Nacharbeitschleifen, bei denen Incidents zwischen Zuständen oder Teams hin- und herwechseln, weisen auf erhebliche Ineffizienzen, unnötigen Aufwand und verlängerte Lösungszeiten hin. Wenn Sie diese Schleifen beseitigen, entsteht ein geradlinigerer Prozessablauf. Das steigert die Produktivität der Bearbeiter und die Zufriedenheit der Anwender, weil wiederholte Aktivitäten und vermeidbare Verzögerungen entfallen. ProcessMind identifiziert und quantifiziert Nacharbeit sowie wiederholte Aktivitäten in Incident-Prozessen von Jira Service Management. Die Plattform zeigt Auslöser und Bedingungen dieser Schleifen. So können Sie Prozesse neu gestalten, ihr erneutes Auftreten verhindern und unnötige Schritte reduzieren. Dadurch lässt sich die gesamte Durchlaufzeit von Incidents um 10 bis 15 % verkürzen.

Übergaben an spezialisierte Teams sind bei komplexen Problemen erforderlich, können bei ineffizienter Steuerung jedoch erhebliche Verzögerungen verursachen. Optimierte Übergaben sorgen für einen schnellen, reibungslosen Wechsel der Zuständigkeit und stellen sicher, dass alle erforderlichen Informationen vorliegen. So vermeiden Sie Engpässe und beschleunigen die Lösung komplexer Incidents. ProcessMind analysiert den Weg von Incidents, die an spezialisierte Teams übertragen werden, und identifiziert Verzögerungen vor, während und nach der Übergabe in Jira Service Management. Die Plattform zeigt ineffiziente Warteschlangen oder Informationslücken. Dadurch können Sie Eskalationsverfahren und die Zusammenarbeit gezielt verbessern und übergabebedingte Verzögerungen möglicherweise um 20 % reduzieren.

Die schnelle Umsetzung von Workarounds ist entscheidend, um die Auswirkungen größerer Incidents zu begrenzen und den Service teilweise wiederherzustellen, während eine dauerhafte Lösung entwickelt wird. Ziel ist es, die Zeit von der Erkennung des Incidents bis zur Bereitstellung eines funktionierenden Workarounds zu verkürzen. Dadurch lassen sich geschäftliche Beeinträchtigungen begrenzen und die Customer Experience verbessern. ProcessMind bildet den Prozessabschnitt von der Ermittlung bis zur Bereitstellung eines Workarounds ab und identifiziert konkrete Verzögerungen oder fehlende Schritte in Jira Service Management. Durch die Analyse von Aktivitätsfolgen und Ressourceneinsatz können Sie den Workflow optimieren, die Umsetzungszeit von Workarounds um 15 bis 25 % reduzieren und die Widerstandsfähigkeit des Prozesses verbessern.

Lange Wartezeiten auf die Bestätigung durch Anwender nach der Anwendung einer Lösung können Lösungskennzahlen künstlich erhöhen und den Abschluss eines Incidents verzögern. Kürzere Wartezeiten ermöglichen schnelles Feedback, bestätigen die Wirksamkeit der Lösung und erlauben einen zeitnahen Abschluss. Dadurch bildet die Messung die tatsächliche Servicewiederherstellung besser ab. ProcessMind visualisiert die Dauer und Aktivitäten zwischen „User Notification Sent“ und „User Confirmation Received“ in Jira Service Management. Die Plattform erkennt Muster sowie bestimmte Bearbeiter oder Anwender, die zu Verzögerungen beitragen. So können Sie die Kommunikation verbessern oder automatische Erinnerungen einsetzen, die Bestätigungszeiten um bis zu 30 % verkürzen und den endgültigen Abschluss beschleunigen.

Eine unwirksame Ursachenanalyse, RCA, führt zu wiederkehrenden Incidents und anhaltenden Problemen statt zu dauerhaften Lösungen. Die Folge sind wiederholte Störungen und unnötiger Aufwand. Eine präzisere RCA erfordert eine gründliche Untersuchung der Incidents, um die tatsächlichen zugrunde liegenden Ursachen zu ermitteln, künftige Vorkommnisse zu verhindern und die langfristige Systemstabilität sowie die Zuverlässigkeit der Services zu verbessern. ProcessMind bewertet die Wirksamkeit des RCA-Prozesses, indem Incidents erfasst werden, die innerhalb von Jira Service Management erneut auftreten oder wiederholte Korrekturen erfordern. Die Plattform kann Incident-Kategorien mit späteren Lösungscodes und Ursachen korrelieren. So erkennen Sie, wo die RCA oberflächlich bleibt oder ausbleibt, und können durch eine bessere RCA-Qualität die Zahl wiederkehrender Incidents um 10 bis 20 % senken.

Eine ordnungsgemäße Incident-Verifizierung stellt sicher, dass ein gemeldetes Problem tatsächlich behoben und nicht nur vorübergehend unterdrückt wurde. Dadurch vermeiden Sie verfrühte Abschlüsse und ein erneutes Öffnen. Die Einhaltung der Verifizierungsschritte gewährleistet die Qualitätskontrolle und stärkt das Vertrauen der Benutzer in den Lösungsprozess. Das trägt zu einer zuverlässigeren Servicebereitstellung bei. ProcessMind bildet die Aktivität „Incident Verified“ ab und identifiziert Fälle, in denen Verifizierungsschritte innerhalb von Jira Service Management übersprungen oder zu schnell durchgeführt werden. Die Plattform hebt Prozessvarianten hervor, die von den standardmäßigen Verifizierungsprotokollen abweichen. So können Unternehmen Compliance durchsetzen, die Lösungsqualität verbessern und erneute Öffnungen nach der Lösung um 15 % reduzieren.

Übermäßige Unterschiede bei der Bearbeitung von Incidents, die über das notwendige Maß hinausgehen, weisen auf eine fehlende Standardisierung hin. Dadurch können uneinheitliche Servicequalität, Fehler und Ineffizienzen entstehen. Wenn Sie unnötige Varianten reduzieren, schaffen Sie klarere und besser vorhersehbare Wege zur Lösung von Incidents. Das sorgt für konsistente Ergebnisse und eine höhere operative Effizienz. ProcessMind stellt eine Discovery Map aller tatsächlich durchlaufenen Incident-Prozesspfade bereit und hebt sowohl häufige als auch seltene Abweichungen vom vorgesehenen Ablauf in Jira Service Management hervor. Die Plattform quantifiziert die Häufigkeit jeder Variante. So können Unternehmen Pfade identifizieren und beseitigen, die keinen Mehrwert bieten oder nicht konform sind, den Prozess standardisieren und seine Vorhersehbarkeit verbessern.

Der Verbesserungsweg für das Incident Management in 6 Schritten

1

Laden Sie das Template herunter
2

Exportieren Sie Ihre Daten
3

Laden Sie Ihren Datensatz hoch
4

Analysieren Sie Ihren Prozess
5

Setzen Sie Verbesserungen um
6

Überwachen Sie Ihren Prozess
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Was zu tun ist

Verwenden Sie das vorstrukturierte Excel-Template für Daten aus dem Incident Management. Damit erfassen Sie alle erforderlichen Informationen für eine genaue Analyse.

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Warum das wichtig ist

Die richtige Datenstruktur von Anfang an verhindert Nacharbeit und ermöglicht eine reibungslose, wirksame Analyse Ihres Incident-Management-Prozesses.

Erwartetes Ergebnis

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

DAS ERHALTEN SIE

Identifizieren Sie jetzt die wichtigsten Engpässe im Incident Management

ProcessMind macht den tatsächlichen Ablauf Ihres Incident Managements sichtbar und zeigt jeden Schritt sowie jede Interaktion. Gewinnen Sie detaillierte Erkenntnisse zu Verzögerungen, SLA-Einhaltung und Bereichen mit dringendem Verbesserungsbedarf.
  • Machen Sie die tatsächlichen Wege zur Incident-Lösung sichtbar
  • Identifizieren Sie verborgene Verzögerungen und Engpässe in Workflows
  • Überwachen Sie die SLA-Einhaltung und vermeiden Sie Verstöße
  • Gestalten Sie Ihren Incident-Management-Prozess effizienter
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 Incident-Lösung

Diese Ergebnisse stehen für deutliche Verbesserungen bei Effizienz und Wirksamkeit der Incident-Lösung. Sie werden erreicht, indem Process Mining Bottlenecks identifiziert und Workflows in Ihrem Jira-Service-Management-System optimiert.

0 % faster
Schnellere Incident-Lösung

Durchschnittliche Verkürzung der End-to-End-Dauer

Process Mining hilft dabei, Bottlenecks zu identifizieren und zu beseitigen. Dadurch sinkt die Gesamtzeit für die Lösung von Incidents deutlich und die Servicebereitstellung verbessert sich.
0 % fewer
Weniger SLA-Verstöße

Rückgang der Incidents, bei denen Zielvorgaben verfehlt werden

Wenn Unternehmen die Ursachen von Verzögerungen und Verstößen gegen Vorgaben erkennen, können sie Probleme frühzeitig beheben. So erreichen mehr Incidents die Ziele ihrer Service Level Agreements.
0 % reduction
Weniger Übergaben und Nacharbeit

Effizienterer Prozessablauf

Unnötige Übergaben und wiederholte Arbeitsschritte werden gezielt erkannt und beseitigt. Das führt zu einem reibungsloseren, direkteren Prozess zur Incident-Lösung und zu einer höheren operativen Effizienz.
0 % fewer variants
Höhere Prozesskonsistenz

Weniger individuelle Incident-Pfade

Process Mining macht alle Varianten der Incident-Bearbeitung sichtbar. Teams können dadurch bewährte Vorgehensweisen standardisieren, abweichende Prozesspfade reduzieren und die Vorhersehbarkeit verbessern.
0 % improvement
Höhere Lösungsqualität

Verbesserte Verifizierung und Ursachenanalyse

Wenn kritische Schritte wie Incident-Verifizierung und Ursachenanalyse konsequent durchgeführt werden, entstehen zuverlässigere Lösungen und ähnliche Probleme treten seltener erneut auf.

Die Ergebnisse hängen von der Prozesskomplexität, der Datenqualität und dem jeweiligen organisatorischen Kontext ab. Die Zahlen veranschaulichen typische Verbesserungen, die bei verschiedenen Implementierungen im Incident Management beobachtet wurden.

Empfohlene Daten

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

Attribute

Wichtige Datenpunkte für die Analyse

Die eindeutige Kennung für jedes Incident-Ticket in Jira Service Management.

Warum das wichtig ist

Dies ist die zentrale Kennung, mit der alle zugehörigen Ereignisse zu einem einzelnen Case zusammengeführt werden. Sie bildet damit die Grundlage jeder Process-Mining-Analyse.

Der Name des konkreten Ereignisses oder der Statusänderung, die für den Incident eingetreten ist.

Warum das wichtig ist

Aktivitäten bilden das Rückgrat der Prozesskarte und ermöglichen die Visualisierung und Analyse des Incident-Lebenszyklus.

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

Warum das wichtig ist

Timestamps sind unverzichtbar für die Berechnung aller zeitbezogenen Kennzahlen, das Verständnis der Prozessdauer und die Erkennung von Leistungs-Bottlenecks.

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

Warum das wichtig ist

Unterstützt die Analyse der individuellen Arbeitslast, die Identifizierung von Engpässen bei bestimmten Agents sowie die Bewertung des Einflusses von Übergaben auf die Lösungszeit.

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

Warum das wichtig ist

Entscheidend für die Analyse von Teamleistung, Durchsatz und Arbeitsfluss zwischen verschiedenen Supportstufen oder spezialisierten Gruppen.

Die aktuelle Phase des Incidents in seinem Lebenszyklus.

Warum das wichtig ist

Spiegelt den Fortschritt des Incidents direkt wider und bildet die wichtigste Quelle für die Identifizierung von Prozessschritten und Wartezeiten.

Die dem Incident zugewiesene Prioritätsstufe, die die Dringlichkeit der Lösung angibt.

Warum das wichtig ist

Unverzichtbar für die Analyse der SLA-Leistung und zur Überprüfung, ob Ressourcen den kritischsten Incidents korrekt zugewiesen werden.

Das Datum und die Uhrzeit, zu denen der Incident erstmals im System erstellt wurde.

Warum das wichtig ist

Dient als Ausgangspunkt für alle End-to-End-Berechnungen der Durchlaufzeit und für SLA-Messungen.

Das Datum und die Uhrzeit, zu denen der Incident als gelöst markiert wurde.

Warum das wichtig ist

Markiert das Ende des Lösungsprozesses und ermöglicht die Berechnung der gesamten Durchlaufzeit sowie der SLA-Leistung.

Aktivitäten

Zu verfolgende und zu optimierende Prozessschritte

Kennzeichnet den offiziellen Beginn des Incident-Lebenszyklus, sobald ein Incident-Bericht eingereicht und in Jira ein neues Problem erstellt wird. Dieses Ereignis wird ausdrücklich erfasst, wenn im System ein neues Problem des Typs „Incident“ protokolliert wird.

Warum das wichtig ist

Dies ist das primäre Start-Ereignis des Prozesses. Die Zeit von dieser Aktivität bis zur Lösung ist grundlegend für die Messung der gesamten Durchlaufzeit und der SLA-Einhaltung.

Zeigt an, dass ein zugewiesener Mitarbeiter mit der aktiven Diagnose des Incidents begonnen hat. In der Regel wird dies abgeleitet, wenn der Status des Incident-Problems von „Open“ oder „New“ zu „In Progress“ wechselt.

Warum das wichtig ist

Dieser wichtige Meilenstein markiert den Beginn der aktiven Lösungsarbeit. Die Messung der Zeit bis zu dieser Aktivität hilft, anfängliche Wartezeiten in der Warteschlange und Probleme bei der Ressourcenverfügbarkeit zu erkennen.

Tritt auf, wenn ein Incident nach der erstmaligen Zuweisung von einem Mitarbeiter oder einer Gruppe an einen anderen Mitarbeiter oder eine andere Gruppe übertragen wird. Das Ereignis wird aus jeder Änderung des Felds „Assignee“ oder „Assigned Group“ abgeleitet.

Warum das wichtig ist

Die Nachverfolgung von Neuzuweisungen ist für die Analyse von Übergaben entscheidend. Eine hohe Zahl an Neuzuweisungen weist häufig auf Prozesseffizienzen, Wissenslücken oder eine fehlerhafte anfängliche Weiterleitung hin und führt zu Verzögerungen bei der Lösung.

Kennzeichnet einen Zeitpunkt, an dem das Support-Team auf Informationen oder eine Handlung des Kunden wartet. Das Ereignis wird aus einem Statuswechsel zu einem speziellen Wartestatus wie „Waiting for customer“ abgeleitet.

Warum das wichtig ist

Die Isolierung dieser Wartezeit ist für eine präzise SLA-Messung entscheidend, da sie häufig aus den Berechnungen der Lösungszeit ausgeschlossen wird. So lassen sich Verzögerungen bei der Kundenreaktion analysieren.

Diese Aktivität zeigt an, dass eine Lösung identifiziert und umgesetzt wurde und der Incident auf Bestätigung oder abschließende Validierung wartet. Das Ereignis wird aus dem Statuswechsel zu „Resolved“ abgeleitet.

Warum das wichtig ist

Dies ist ein wichtiger Meilenstein und kennzeichnet das Ende der aktiven Arbeit des Support-Teams. Häufig stoppt dieses Ereignis die SLA-Uhr.

Diese Aktivität bestätigt, dass der Incident 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 gängigste KPI und entspricht der Time to Resolution (TTR).

Bezeichnet den abschließenden administrativen Abschluss des Incident-Tickets, nachdem der Incident gelöst und verifiziert wurde. Das Ereignis wird aus dem Statuswechsel zu „Closed“ abgeleitet.

Warum das wichtig ist

Dies ist das Endereignis des Prozesses. Die Analyse der Zeit zwischen „Resolved“ und „Closed“ kann Verzögerungen bei administrativen Bereinigungen oder bei der Bestätigung durch Benutzer sichtbar machen.

FAQs

Häufig gestellte Fragen

Process Mining visualisiert den tatsächlichen Ablauf Ihrer Incidents und macht verborgene Engpässe, Nacharbeitsschleifen und nicht konforme Schritte sichtbar. Es kann die Ursachen anhaltender SLA-Verstöße und übermäßiger Übergaben aufzeigen und dadurch gezielte Verbesserungen unterstützen. So treffen Sie datengetriebene Entscheidungen zur Optimierung Ihres Incident-Lösungsprozesses.

Sie benötigen vor allem eine Incident-ID als Case-Identifier, einen Aktivitätsnamen für jeden Schritt, einen Timestamp für den Zeitpunkt der Aktivität sowie eine mit der Aktivität verbundene Ressource oder einen Benutzer. Zusätzliche Attribute wie Priorität, Kategorie oder zuständige Person können Ihre Analyse erweitern. Diese Kerndaten bilden das Event Log für Process Mining.

Sie können mit deutlich weniger Incident-SLA-Verstößen und kürzeren Diagnosezeiten sowie weniger übermäßigen Übergaben und Nacharbeitsschleifen rechnen. Die gewonnenen Erkenntnisse helfen dabei, die Priorisierung von Incidents zu standardisieren und Übergaben an spezialisierte Teams zu vereinfachen. Dadurch wird der Prozess zur Lösung von Incidents effizienter und wirksamer.

Sie benötigen Zugriff auf Ihre Daten aus Jira Service Management, typischerweise über die API, einen direkten Datenbankzugriff oder Exportfunktionen. Zusätzlich ist eine geeignete Process-Mining-Softwareplattform sowie grundlegendes Datenengineering für Extraktion und Transformation erforderlich. Der sichere Umgang mit Daten und die Einhaltung der DSGVO sind ebenfalls entscheidend.

Process Mining zeigt besonders gut, an welchen Stellen Probleme im Prozess auftreten, etwa an Engpässen, bei Abweichungen oder in bestimmten Schritten, die Verzögerungen verursachen. Eine klassische Ursachenanalyse führt es nicht selbst durch. Es liefert Ihren Experten jedoch die präzisen Belege und den erforderlichen Kontext, um die zugrunde liegenden Ursachen effizient zu bestimmen. Dieser evidenzbasierte Ansatz beschleunigt die RCA deutlich.

Die Datenextraktion erfolgt meist über die REST API von Jira, direkte Datenbankabfragen bei einem lokalen Jira-Betrieb oder integrierte Exportfunktionen für relevante Tabellen beziehungsweise benutzerdefinierte Berichte. Anschließend werden die Rohdaten bereinigt, transformiert und in ein Event Log überführt. Dieses standardisierte Format eignet sich für Process-Mining-Tools. Die Aufbereitung ist ein entscheidender Schritt für eine genaue Analyse.

Erste Erkenntnisse lassen sich abhängig von Datenverfügbarkeit und Komplexität häufig innerhalb weniger Tage oder Wochen gewinnen. Eine vertiefte, präzisere Analyse und die Identifizierung wichtiger Optimierungsmöglichkeiten entwickeln sich meist über mehrere Wochen, während Sie Ihre Datenmodelle iterativ verfeinern. Die Geschwindigkeit hängt stark von der Datenqualität und der Zusammenarbeit im Team ab.

Herkömmliches Reporting liefert statische Momentaufnahmen oder aggregierte Kennzahlen und zeigt, was passiert ist. Process Mining rekonstruiert dagegen den vollständigen End-to-End-Verlauf jedes Incidents. Dadurch werden die tatsächliche Ereignisabfolge, verborgene Prozessvarianten und Abweichungen von idealen Pfaden sichtbar. So erkennen Sie, wie und warum etwas passiert ist. Sie erhalten eine dynamische, datengetriebene Sicht auf die Prozessausführung.

Es ist üblich, Rohdaten vor dem Process Mining zunächst zu bereinigen und umzuwandeln. Process-Mining-Tools sind für reale Daten ausgelegt. Die erste Analyse macht häufig auch Probleme mit der Datenqualität sichtbar, sodass Sie gezielt Verbesserungen vornehmen können. In der Regel wird die Datenaufbereitung iterativ verfeinert, um die besten Ergebnisse zu erzielen.

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