Su Template de datos de gestión de calidad

El evento de calidad es el identificador principal del caso y vincula todas las actividades, investigaciones y resoluciones relacionadas con un problema de calidad específico. Es el hilo conductor que conecta todo el ciclo de vida de un incidente, desde el informe inicial hasta el cierre definitivo.

En Process Mining, este atributo es fundamental para reconstruir el recorrido completo de cada evento de calidad. Permite analizar las variaciones del proceso, los tiempos de ciclo y el cumplimiento en distintos tipos de eventos, y ofrece una visión completa de cómo se gestionan, investigan y resuelven los incidentes de calidad.

Es el ID del caso esencial que agrupa todas las actividades relacionadas en una sola instancia del proceso y permite analizarlo de principio a fin.

Es el identificador principal de los registros de eventos de calidad en Veeva Vault Quality. Suele corresponder al campo «Nombre» o a un campo de ID único del objeto de evento de calidad.

Este atributo registra la fecha y la hora exactas en que se ejecutó una actividad. Proporciona el contexto cronológico de todos los eventos de un caso.

Esta marca de tiempo es fundamental para todos los análisis de Process Mining basados en el tiempo. Se utiliza para calcular los tiempos de ciclo, los tiempos de espera entre actividades y la duración de pasos específicos, datos esenciales para identificar retrasos y cuellos de botella en el rendimiento.

Esta marca de tiempo es fundamental para ordenar cronológicamente los eventos y calcular todas las métricas de rendimiento, como el tiempo de ciclo y el tiempo de espera.

Corresponde a la fecha de creación o finalización de las tareas, o a la marca de tiempo de los eventos del registro de auditoría de un objeto de evento de calidad.

Este atributo describe una actividad empresarial o un evento concreto que ocurre durante la gestión de un evento de calidad. Corresponde a los pasos del proceso, como «Investigación iniciada» o «Plan de acción correctiva aprobado».

Analizar la secuencia y la frecuencia de estas actividades es fundamental en Process Mining. Permite descubrir el flujo real del proceso, identificar cuellos de botella entre pasos y detectar desviaciones respecto del procedimiento operativo estándar.

Define los pasos del proceso y permite visualizar y analizar su flujo.

Por lo general, se obtiene de los nombres de las tareas del flujo de trabajo, los cambios de estado o las entradas del registro de auditoría en Veeva Vault Quality.

Este atributo identifica el origen de los datos, que en este caso es Veeva Vault Quality. Ayuda a la gobernanza de los datos y aporta contexto, sobre todo cuando se combinan datos de varios sistemas.

En el análisis, se utiliza para filtrar y garantizar la trazabilidad de los datos. Conocer el sistema de origen ayuda a interpretar correctamente los datos y a resolver problemas de calidad de los datos.

Aporta contexto esencial sobre el origen de los datos, fundamental para la gobernanza, la trazabilidad y el análisis de varios sistemas.

Es un valor estático que debe añadirse durante la transformación de los datos para etiquetar todos los registros de este origen.

Este atributo indica la actualidad de los datos analizados. Muestra la fecha y la hora en que se extrajeron por última vez los datos de Veeva Vault Quality y se cargaron en la herramienta de Process Mining.

Esta información es fundamental para que las personas usuarias entiendan si el análisis está actualizado y si los Dashboards reflejan el estado más reciente de las operaciones. Es un atributo clave para la gobernanza de los datos.

Informa sobre la actualidad y la pertinencia de los datos para que las personas usuarias sepan cuán reciente es el análisis del proceso.

Esta marca de tiempo se genera y se añade durante el proceso de extracción, transformación y carga de datos (ETL).

Este atributo especifica la unidad de negocio o el departamento, como Aseguramiento de la calidad, Manufactura o I+D, responsable de gestionar el evento de calidad o una tarea concreta. A menudo se obtiene del perfil del usuario asignado.

Esta dimensión es fundamental para analizar el rendimiento general. Permite comparar la eficiencia de los procesos y el cumplimiento en distintas áreas de la organización, detectar problemas sistémicos en departamentos específicos y respaldar el Dashboard «Distribución de la carga de trabajo de investigación».

Permite filtrar y comparar el rendimiento de los procesos entre distintas unidades de negocio, y detectar cuellos de botella o buenas prácticas en cada departamento.

Esta información suele almacenarse en los datos del perfil de usuario vinculado a «Investigador asignado» o en un campo directo del objeto Quality Event.

Este atributo indica el estado actual del evento de calidad, como «Abierto», «En investigación», «Pendiente de aprobación» o «Cerrado». Muestra en qué etapa del ciclo de vida se encuentra cada caso.

Es esencial para el Dashboard «Resumen del avance de los eventos de calidad», que permite supervisar en tiempo real los casos en curso. Ayuda a los responsables a seguir el avance, detectar eventos estancados y gestionar eficazmente la carga de trabajo general.

Muestra el estado actual de un caso, algo esencial para supervisar el trabajo en curso y detectar eventos estancados.

Es un campo estándar del objeto Quality Event en Veeva Vault Quality que refleja su etapa del ciclo de vida.

Este atributo define el acuerdo de nivel de servicio (SLA) o la fecha límite prevista para resolver un evento de calidad. A menudo se calcula a partir de la fecha de creación y de la gravedad o el tipo del evento.

Esta fecha sirve como referencia para medir el rendimiento real. Es fundamental para el Dashboard «Rendimiento de las resoluciones a tiempo» y el KPI «Tasa de resolución a tiempo», ya que permite determinar si los eventos se resuelven dentro del plazo y qué factores provocan retrasos.

Define el SLA para resolver los casos y permite medir el cumplimiento de los plazos y analizar los retrasos.

Probablemente es un campo de fecha del objeto Quality Event, que puede introducirse manualmente o calcularse automáticamente en el sistema.

Este atributo registra la fecha y hora en que concluyó una actividad o tarea específica. Se diferencia de StartTime (EventTime) y es esencial para conocer la duración de cada paso del proceso.

En Process Mining, EndTime se utiliza junto con StartTime para calcular el tiempo de procesamiento de las actividades. Esto permite identificar qué tareas llevan más tiempo y contribuyen al tiempo de ciclo total y a posibles retrasos.

Permite calcular los tiempos de procesamiento de las actividades, algo fundamental para identificar cuellos de botella en las tareas.

Esta marca de tiempo suele estar disponible en el historial del flujo de trabajo o en los datos del registro de auditoría de un evento de calidad. Puede aparecer como un campo de «fecha de finalización» o «modificado el» de una tarea o estado específico.

Este atributo identifica a la persona, el rol o el equipo responsable de realizar una actividad durante el ciclo de vida del evento de calidad. Puede ser la persona responsable del propio evento o quien tenga asignada una tarea específica del flujo de trabajo.

El análisis de este atributo permite conocer cómo se distribuye la carga de trabajo, evaluar el rendimiento de los recursos e identificar equipos o personas sobrecargados. Es esencial para el Dashboard «Distribución de la carga de trabajo de investigación» y para optimizar la asignación de recursos y mejorar la eficiencia.

Registra quién realiza el trabajo y permite analizar la carga de trabajo, la eficiencia de los recursos y las necesidades de formación.

Se encuentra en los campos de persona responsable o usuario asignado del objeto Quality Event, o en los objetos de tareas del flujo de trabajo relacionados, en Veeva Vault Quality.

Este atributo clasifica el evento de calidad según su posible impacto en la calidad del producto, la seguridad de los pacientes o el cumplimiento normativo. La gravedad suele determinar la urgencia y el nivel de detalle necesario para la investigación.

Analizar los datos por nivel de gravedad es clave para priorizar las iniciativas de mejora. Permite saber si los eventos más graves tardan más en resolverse, siguen rutas de proceso distintas o tienen una tasa de retrabajo más alta, y garantiza que los problemas más críticos reciban mayor atención.

Clasifica los eventos según su impacto y permite analizar los riesgos y priorizar las mejoras de procesos en las áreas de mayor riesgo.

Es un campo de clasificación estándar del objeto Quality Event, a menudo una lista de selección basada en una matriz de riesgos.

Este atributo clasifica el evento de calidad según su naturaleza. Los distintos tipos de eventos suelen seguir rutas de proceso diferentes y tener requisitos de cumplimiento y plazos de resolución propios.

Analizar los datos por tipo de evento es fundamental para comprender las variaciones del proceso. Por ejemplo, permite comparar el rendimiento y la eficiencia al gestionar desviaciones y CAPA, y adaptar las iniciativas de mejora a cada contexto.

Distingue los distintos tipos de procesos de calidad, que suelen tener flujos de trabajo, SLA y reglas de cumplimiento propios.

Es un campo de clasificación estándar del objeto Quality Event en Veeva Vault Quality; a menudo, es una lista de selección.

Este atributo contiene la conclusión final de la investigación del análisis de causa raíz (RCA). Clasifica el motivo fundamental del problema de calidad, como una falla del equipo, un error humano o una deficiencia del procedimiento.

Analizar las causas raíz es esencial para resolver los problemas de forma eficaz. Permite identificar problemas sistémicos recurrentes que deben abordarse mediante acciones correctivas y preventivas. Este atributo respalda directamente los Dashboards «Tiempo de ciclo del análisis de causa raíz» y «Eficacia de CAPA».

Clasifica las causas fundamentales de los problemas de calidad y permite analizarlas estratégicamente para evitar que vuelvan a ocurrir.

Suele ser un campo de texto o una lista de selección del objeto Quality Event o de un objeto relacionado con el análisis de causa raíz.

Este atributo especifica la ubicación física, como una planta de manufactura o un laboratorio, asociada al evento de calidad. Aporta contexto geográfico u organizativo sobre el problema.

Es una dimensión útil para realizar comparativas: permite a la dirección comparar el rendimiento de los procesos, los tipos de problemas y los tiempos de resolución entre distintos centros. También ayuda a detectar problemas específicos de un centro y a compartir buenas prácticas de los centros con mejor rendimiento.

Aporta una dimensión geográfica u organizativa al análisis y ayuda a comparar el rendimiento y detectar problemas específicos de cada centro.

A menudo es un campo estándar del objeto Quality Event que lo vincula con una lista de centros o ubicaciones de la empresa.

Este atributo booleano indica que el evento de calidad no es un problema nuevo, sino la repetición de uno anterior. Es un indicador clave de que las acciones correctivas previas no dieron resultado.

Este indicador es fundamental para el Dashboard «Eficacia de CAPA y tasa de recurrencia». El seguimiento de las recurrencias ofrece retroalimentación directa sobre el éxito a largo plazo del sistema de gestión de calidad y ayuda a detectar problemas sistémicos que no se están abordando adecuadamente.

Pone de manifiesto las fallas de las acciones correctivas y permite analizar por qué se repiten los problemas y cómo mejorar las soluciones a largo plazo.

Podría ser una casilla de verificación del objeto Quality Event o un campo derivado de los vínculos con eventos anteriores similares.

Este atributo booleano indica que una actividad o una secuencia de actividades representa retrabajo, como repetir una investigación o reabrir una CAPA cerrada. No es un campo estándar, sino que se calcula a partir de patrones del flujo del proceso.

En Process Mining, este indicador permite cuantificar el esfuerzo y los costes desperdiciados en el proceso. Es esencial para el Dashboard «Análisis de retrabajo» y el KPI «Tasa de retrabajo de eventos de calidad», ya que ayuda a identificar las causas de la ineficiencia y de los problemas de calidad a la primera.

Cuantifica la ineficiencia del proceso al señalar el trabajo repetido y ayuda a identificar las causas raíz de los problemas de calidad y del esfuerzo desperdiciado.

Este atributo no se obtiene directamente de una fuente. Se calcula durante la transformación de datos al detectar nombres de actividades repetidos o bucles del proceso en un caso determinado.

Este atributo vincula el evento de calidad con un producto, material o lote específico. Esta relación es fundamental para la trazabilidad y el análisis del impacto en sectores regulados.

Analizar los eventos de calidad por producto permite detectar si algunos productos presentan más problemas y orientar las mejoras del producto o los ajustes del proceso de manufactura. También permite filtrar los Dashboards para consultar el rendimiento de líneas de productos específicas.

Vincula los eventos de calidad con productos específicos y permite detectar problemas y tendencias relacionados con cada producto.

Suele ser un campo de referencia del objeto Quality Event que lo vincula con un objeto Product o Material en Veeva Vault.

Este atributo booleano se obtiene al comparar la fecha real de cierre del evento de calidad con su «Fecha prevista de resolución». Indica de forma sencilla si se cumplió el plazo.

Este indicador es la base del Dashboard «Rendimiento de las resoluciones a tiempo» y del KPI «Tasa de resolución a tiempo». Permite agrupar y filtrar los datos fácilmente para saber qué tipos de eventos, departamentos o centros tienen dificultades para cumplir los plazos.

Ofrece una medida clara del cumplimiento de los plazos y simplifica el análisis y la elaboración de informes de rendimiento.

Se calcula comparando la marca de tiempo de la actividad «Revisión final y cierre» con el atributo «TargetResolutionDate». Fórmula: Closure Time <= TargetResolutionDate.

Este atributo registra el resultado de la comprobación de eficacia, que se realiza después de implementar una acción correctiva. El resultado suele ser «Eficaz» o «No eficaz».

Es una medida directa del éxito del proceso CAPA y resulta fundamental para el Dashboard «Eficacia de CAPA y tasa de recurrencia» y el KPI «Tasa de eficacia de CAPA». Ofrece retroalimentación clara sobre si las soluciones implementadas realmente evitan que el problema vuelva a ocurrir.

Mide directamente el éxito de las acciones correctivas y ofrece retroalimentación clave para mejorar la resolución de problemas.

Podría ser un campo, probablemente una lista de selección, de un objeto CAPA Action o Effectiveness Check relacionado con el evento de calidad principal.

Esta métrica mide la duración de los pasos de aprobación, como «Plan de acciones correctivas aprobado». Se calcula desde que se solicita una aprobación hasta que se concede o se rechaza.

Este atributo está diseñado para respaldar el Dashboard «Cuellos de botella en el flujo de aprobación» y el KPI «Tiempo de ciclo del flujo de aprobación». Al aislar el tiempo de espera de las aprobaciones, ayuda a detectar y resolver retrasos causados por decisiones lentas o procesos de aprobación ineficientes.

Detecta retrasos en pasos clave de toma de decisiones y ayuda a agilizar los flujos de aprobación y reducir el tiempo de ciclo general.

Esta métrica se calcula a partir de la diferencia entre el inicio y el final de las actividades relacionadas con aprobaciones en el registro de eventos.

Esta métrica representa el tiempo total necesario para resolver un evento de calidad. Se calcula como la diferencia entre la primera actividad (por ejemplo, «Evento de calidad creado») y la última (por ejemplo, «Revisión final y cierre»).

El tiempo de ciclo es un KPI clave para medir la eficiencia general del proceso. Se utiliza en el Dashboard «Tiempo de resolución de eventos de calidad» para analizar tendencias, identificar los factores que alargan las resoluciones y establecer valores de referencia para mejorar el proceso.

Mide la eficiencia integral del proceso y ofrece un KPI clave para hacer seguimiento del rendimiento general y del impacto de las iniciativas de mejora.

Es una métrica calculada. Se obtiene en el nivel del caso restando la marca de tiempo del primer evento a la del último.