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アクティビティ名は、品質イベントのライフサイクルにおける個別の行動またはマイルストーンを記述します。例えば、「初期評価完了」、「調査開始」、「是正措置実施済み」などがあります。これらのアクティビティは、品質管理プロセスの構成要素を表します。

プロセス分析において、この属性はプロセスマップを構築するために不可欠であり、アクティビティの順序とケースの流れを視覚的に表現します。これにより、アナリストはボトルネックを特定し、一般的および稀なプロセスバリアントを発見し、標準作業手順に対するコンプライアンスを確認できます。アクティビティの順序を理解することは、プロセス改善への第一歩です。

この属性はプロセスのステップを定義し、プロセスマップのノードを形成し、プロセスフローとバリエーションの分析を可能にします。

通常、主要な品質イベントオブジェクトに関連するイベントログ、ステータス変更レコード、またはタスクテーブルから導出されます。

イベント開始時刻は、品質イベントのライフサイクルにおける各アクティビティの開始を示すタイムスタンプです。これは、プロセスフローとパフォーマンスを理解するために必要な時間的コンテキストを提供します。このタイムスタンプは、イベントを時系列に並べ、期間を計算するためにクリティカルです。

プロセスマイニングにおいて、このタイムスタンプは、各ケースのアクティビティを正しい順序に並べ、サイクルタイム、待機時間、処理時間などの主要なKPIを計算するために使用されます。これらのタイムスタンプを分析することで、ステップ間の遅延を特定し、リソース効率を測定し、サービスレベルアグリーメントへの遵守を監視するのに役立ちます。これは、あらゆる時間ベースのプロセス分析の基礎となります。

このタイムスタンプは、イベントの順序付け、サイクルタイムと待ち時間の計算、およびプロセスボトルネックの発見に不可欠です。

アクティビティ名とともにイベントログまたはトランザクション記録によく見られます。「作成日」、「イベント日」、または「タイムスタンプ」としてラベル付けされている場合があります。

品質イベントIDは、不適合、顧客クレーム、逸脱、監査所見など、特定の品質問題を識別する一意のキーです。この識別子は、イベントのライフサイクル全体を通じて、そのイベントに関連するすべての異なるステップ、文書、およびデータ``ポイントを接続するために重要です。

プロセスマイニングにおいて、この属性は、各品質イベントのエンドツーエンドのプロセスフローを再構築するための基本的なものです。関連するすべてのアクティビティを単一の品質イベントIDの下にグループ化することで、アナリストはプロセスマップをビジュアル化し、ケース期間を計算し、異なるイベント``パス間のバリエーションを分析できます。これにより、品質問題が最初から最後までどのように処理されるかについて、明確かつ正確な分析が可能になります。

これはプロセスマイニングのプライマリキーであり、関連するすべてのイベントを単一のプロセスインスタンスまたはケースに接続することを可能にします。

通常、品質通知、イベント、または不適合レコードのヘッダーまたはメインテーブルにあります。

ソースシステム属性は、品質管理データが記録された元のアプリケーションまたはデータベースを特定します。複雑なIT環境では、品質イベントデータは複数のシステムから取得されることがあります。例えば、資材データはERPから、プロセスデータは専用の品質管理システムから、といった具合です。

ソースシステムを特定することは、データガバナンス、検証、トラブルシューティングにとって重要です。データのコンテキストを理解するのに役立ち、分析をセグメント化するために使用できます。例えば、アナリストは異なるシステムや場所で管理されている品質プロセスを比較し、ベストプラクティスや不整合を特定することができます。

データの出所に関するコンテキストを提供し、複数のシステム環境におけるデータ検証、トラブルシューティング、およびセグメント化された分析にとって重要です。

この情報は、ソーステーブル自体には存在しない可能性がありますが、データ抽出、変換、ロード（ETL）プロセス中にしばしば追加されます。

最終データ更新属性は、ソースシステムからデータがシンクロナイズされた最新の時刻を記録するタイムスタンプです。これはデータの鮮度インジケーターとして機能し、分析内の情報がどれほど最新であるかを示します。これは、継続的なモニタリングとニアリアルタイムの意思決定にとって特に重要です。

この属性は、ユーザーがプロセスマイニング``ダッシュボードや分析の適時性を理解するのに役立ちます。データの鮮度を関係者に認識させ、KPIやプロセスモデルを解釈する際に古い情報に基づいて決定がなされることを防ぎます。これは、データの信頼性を維持するためのキーとなるメタデータです。

データの鮮度を示し、ユーザーがプロセス分析やKPIがいかに最新であるかを認識できるようにします。

これは通常、データ抽出（ETL）プロセス中に生成されるメタデータです。通常、ソースシステムのトランザクションテーブル内には見つかりません。

イベント終了時刻は、アクティビティの完了を示すタイムスタンプです。イベント開始時刻と組み合わせることで、品質管理プロセス内の個々のタスクの処理時間を正確に計算できます。瞬間的とみなされるイベントの場合、開始時刻と終了時刻は同じであることがあります。

この属性は、アクティビティレベルでのパフォーマンス分析にとってクルーシャルです。各タスクの期間（終了時刻マイナス開始時刻）を計算することで、アナリストはどのステップが最も時間を消費し、最適化の主要な候補であるかを特定できます。また、全体のケースサイクルタイムのより正確な計算を可能にし、リソースワークロードと効率分析に必要なデータを提供します。

アクティビティ処理時間の計算を可能にし、詳細なパフォーマンス分析やリソース集約型タスクの特定に不可欠です。

開始時間と同じイベントログまたはトランザクション記録によく見られます。一部のシステムでは、後続のイベントの開始時間から推測する必要がある場合があります。

リソース属性は、タスクの実行を担当する個人またはシステムを特定します。これは、調査担当者、品質承認者、または自動化システムのユーザーである可能性があります。各アクティビティを誰が実行したかを追跡することは、ワークロードの分散、チームのパフォーマンス、およびコラボレーションパターンを理解する上で基本となります。

リソース別にプロセスを分析することで、個人間またはチーム間のパフォーマンスのばらつきを明らかにし、トレーニングニーズを特定し、ワークロードのバランスを最適化するのに役立ちます。これは、ボトルネックとなっている過負荷のリソースを特定したり、異なる人々の間の引き継ぎパターン（多くの場合、プロセス遅延の原因となる）を示したりすることができます。この分析は、組織の効率を向上させる上で重要です。

この属性は、ワークロード分散、パフォーマンス比較、組織のボトルネック特定を含む、リソースベースの分析にとって不可欠です。

通常、トランザクションテーブルまたはログテーブルにあり、「ユーザー名」、「変更者」、「オーナー」、または「割り当て先」としてラベル付けされていることがよくあります。

品質イベントタイプは、対処すべき品質問題の性質を分類するものです。イベントの種類によって適用されるプロセス、緊急度、および管理される標準作業手順が異なることがよくあります。

この属性に基づいてプロセスをフィルタリングし比較することで、アナリストは重要な相違点を発見できます。例えば、「顧客からのクレーム」処理プロセスは、「社内問題」処理プロセスよりもはるかに厳格で時間的制約が大きい場合があります。これらの違いを理解することは、各プロセスバリアントが効率的に、かつ特定の要件に準拠して運用されているかを評価するために不可欠です。

分析をセグメント化して、異なる種類の品質問題がどのように処理されているかを比較検討し、重要なプロセスバリエーションを明らかにすることができます。

品質イベントのヘッダー``データにあり、「通知タイプ」、「イベントタイプ」、または「カテゴリ」フィールドとして表示されることが多いです。

担当部門属性は、品質イベントまたはプロセス内の特定のステップに対して責任を負う組織単位を示します。これは「製造部」、「品質保証部」、「研究開発部」、または「物流部」である可能性があります。

この属性は組織分析に不可欠です。これにより、マネージャーは異なる部門間でどのように作業が流れているかを把握し、各機能領域のパフォーマンスを測定し、部門間の摩擦や遅延を特定することができます。例えば、分析により製造部と品質保証部の間の引き継ぎが遅延の主要な原因であることが明らかになる場合があります。KPIを部門別にセグメント化することで、ターゲットを絞ったプロセス改善イニシアチブの領域を特定するのに役立ちます。

組織単位ごとのプロセスパフォーマンス分析を可能にし、部門間の遅延を浮き彫りにし、説明責任の割り当てに役立ちます。

通常、品質イベントレコードのヘッダーデータに位置するか、そのアクティビティを担当するユーザーから派生します。

根本原因カテゴリは、「ヒューマンエラー」、「設備故障」、「プロセス欠陥」、「サプライヤー問題」など、品質問題の根本的な理由を分類するものです。この属性は通常、調査および根本原因分析が完了した後に設定されます。

異なる根本原因カテゴリの頻度を分析することは、戦略的な改善に強力な洞察をもたらします。「プロセス欠陥」が一般的な根本原因である場合、プロセス再設計の必要性を示唆します。「設備故障」が頻繁である場合、より良いメンテナンススケジュールの必要性を示す可能性があります。プロセスマイニングは、これらのカテゴリとプロセス挙動を関連付けることができ、例えば「ヒューマンエラー」によって引き起こされたイベントの解決により時間がかかるかどうかを示すことができます。

これは戦略的分析にとって不可欠です。プロセスフローを超えて失敗の根本的な理由に踏み込み、ターゲットを絞った予防措置を導くからです。

品質イベント記録の調査または根本原因分析セクションにあります。コードまたは自由記述テキストの場合があります。

重大度属性は、品質イベントをビジネスへの影響、リスク、または緊急性に基づいて分類します。この分類は、最も重要な問題に対してリソースと注意を優先順位付けするのに役立ちます。重大度レベルは通常、組織の品質方針によって定義されます。

これはプロセスマイニングにおけるフィルタリングとセグメンテーションのための強力な属性です。アナリストは、「クリティカル」なイベントと「軽微」なイベントのプロセスフローを比較して、重大度の高い問題が意図したとおりに迅速に処理されていることを確認できます。また、「軽微」な問題が不釣り合いな量のリソースを消費しているか、または「クリティカル」な問題がプロセス内で滞留しているかを示すこともできます。これにより、リスクベースの管理のためにプロセスを最適化するのに役立ちます。

リスクベースのプロセス分析を可能にし、調査の優先順位付けを支援し、影響の大きいイベントが適切な緊急性をもって処理されていることを確認します。

これは品質イベントヘッダーデータの標準フィールドであり、「重大度レベル」または「優先度」とラベル付けされていることがよくあります。

品質イベントステータスは、品質イベントケースの現在の状態を示します。これは、ケースがライフサイクルを通じて進行するにつれて変化する動的な``属性です。特定の時点でイベントがどこにあるかのハイレベルなスナップショットを提供します。

プロセスマイニングにおいて、この属性は現在のワークロードとバックログの分析に役立ちます。「オープン」または「進行中」ステータスのイベントをフィルタリングすることで、管理者はアクティブなケースのボリュームをモニタリングできます。また、実際のステータス変更を期待されるプロセスフローと比較することで、適合性チェックにも役立ちます。例えば、イベントは「是正措置」が実施される前に「クローズ済み」であってはなりません。

ケースの現在の状態のスナップショットを提供し、バックログ、アクティブなワークロードのモニタリング、およびプロセス適合性の確認にクリティカルです。

これは品質イベントのヘッダーレコードの主要なフィールドであり、イベントの進行とともに更新されます。

ロケーション属性は、品質イベントに関連する地理的または組織的なサイトを特定します。これは製造工場、特定の生産ライン、ディストリビューション``センター、またはビジネスユニットである可能性があります。

場所別にプロセスパフォーマンスを分析することは、ベンチマークを設定し、ベストプラクティスを特定する強力な方法です。特定のサイトが品質問題の解決により効率的であるかどうか、または特定の場所が再発する問題の原因であるかどうかを明らかにすることができます。この地理的またはサイトベースの分析は、経営陣がリソースを効果的に割り当て、組織全体で高パフォーマンスのプロセスを標準化するのに役立ちます。

異なる拠点や工場間の比較分析を可能にし、パフォーマンスのベンチマーク設定や、場所固有の問題、ベストプラクティスの特定に役立ちます。

この情報は通常、主要な品質イベントレコードの一部であり、「プラント」、「サイト」、または「事業部門」としてラベル付けされていることがよくあります。

影響を受けた製品属性は、品質問題の影響を受けた特定のアイテム、材料、または製品ラインを識別します。プロセスと製品間のこのリンクは、根本原因分析と影響評価にとってクリティカルです。

製品別に品質イベントを分析することで、企業は特定の製品に異常に多くの不適合があるなどの傾向を発見できます。これにより、製品の設計や製造プロセスへのより深い調査が促されることがあります。また、影響を受けた製品の戦略的重要性または販売量に基づいて品質イベントの優先順位付けを行うのに役立ち、クリティカルな問題が最初に対処されるようにします。

プロセスデータを製品データにリンクし、製品ラインごとに品質問題を分析して傾向を特定し、影響の大きい問題を優先順位付けすることを可能にします。

品質イベントの主要記録にあり、「材料番号」、「製品ID」、または「部品番号」として表示されることが多いです。

有効性チェック結果は、是正措置の実施後に続く検証ステップの結果を記録します。結果は通常「有効」または「無効」であり、その措置が問題の根本原因を成功裏に解決したかどうかを示します。

この属性は、品質管理プロセスの真の成功を測定するためにクリティカルです。「無効」の結果の割合が高い場合、根本原因分析や措置計画フェーズにおけるシステム的な問題を示しており、再作業や再発する問題につながります。プロセスマイニングでは、これは再作業ループの分析に使用できます。例えば、ケースが「無効」の結果となると、しばしば調査または根本原因分析段階に戻され、サイクルタイムとコストを著しく増加させます。

是正措置の成功を直接測定し、再作業ループや根本原因分析プロセスの有効性を分析するために不可欠です。

是正・予防措置（CAPA）の検証またはクローズステップに関連する記録にあります。

目標解決日は、品質イベントの完了期限です。この日付は、規制要件、顧客サービスレベル契約、またはイベントの重大度に基づいた内部ポリシーによって決定されることがよくあります。

この属性は、パフォーマンス監視とコンプライアンス分析に不可欠です。実際の完了日と目標日を比較することで、組織は「オンタイム解決率」KPIを算出できます。プロセスマイニングは、どの種類のイベントやプロセスステップが遅延や目標未達成を引き起こす可能性が高いかを特定できます。これにより、適時性目標の達成に向けた改善努力に焦点を当てるのに役立ちます。

適時性目標に対するパフォーマンス測定を可能にし、期日内解決率の計算や遅延の原因特定に役立ちます。

通常、品質イベントレコードのヘッダーデータまたは計画データにあります。