> Continue procesverbetering > Incidentbeheer > Jira Service Management

Verbeter je incidentbeheer

Je 6-stappengids voor beter incidentbeheer in Jira.
Datatemplate downloaden
Verbeter je incidentbeheer
Incidentbeheer
Jira Service Management
Processen
Systemen
Selecteer een proces.
259 Processen
Annuleren
Selecteren
Uitdagingen (11) Doelen (11) 6 stappen Voorbeeld Resultaten Data Veelgestelde vragen (5)

Optimaliseer incidentbeheer in Jira Service Management voor snellere oplossingen

Goed incidentbeheer begint met inzicht in waar vertraging en inefficiëntie ontstaan. Met onze analyses identificeer je bottlenecks nauwkeurig, begrijp je patronen in herstelwerk en verbeter je de SLA-naleving. Zo maak je het hele proces efficiënter, los je incidenten sneller op en verhoog je de tevredenheid.

Download onze voorgeconfigureerde datatemplate en pak veelvoorkomende uitdagingen aan om je efficiëntiedoelen te behalen. Volg ons 6-stappenplan voor verbetering en bekijk de gids voor de datatemplate om je bedrijfsvoering te verbeteren.

Gedetailleerde beschrijving tonen

Waarom het optimaliseren van incidentbeheer belangrijk is

Effectief incidentbeheer vormt de basis van betrouwbare IT-diensten. Het heeft direct invloed op gebruikerstevredenheid, de continuïteit van de bedrijfsvoering en het bedrijfsresultaat. In de huidige dynamische omgeving is het essentieel dat je incidenten snel kunt herkennen, oplossen en voorkomen. Toch hebben veel organisaties te maken met verborgen inefficiënties en knelpunten in hun incidentbeheerprocessen, ook als ze betrouwbare systemen zoals Jira Service Management gebruiken. Deze inefficiënties kunnen leiden tot langere uitvaltijd, gemiste SLA-doelen, gefrustreerde gebruikers en uiteindelijk hogere bedrijfskosten. Als je de werkelijke flow van incidenten begrijpt, verder dan theoretische procesmodellen, kun je verbeteringen op basis van data doorvoeren die de oplostijd echt verkorten en de dienstverlening verbeteren. Onzichtbare herstelwerkzaamheden, onnodige overdrachten en gemiste vertragingen tasten de efficiëntie ongemerkt aan. Dat maakt een grondigere analyse van incidentbeheer noodzakelijk.

Meer inzicht met process mining voor Jira Service Management

Process mining laat zien hoe je incidentbeheerproces in Jira Service Management in de praktijk verloopt. In tegenstelling tot traditionele rapportages of dashboardweergaven reconstrueert process mining de volledige route van elk incident, van de eerste melding tot de uiteindelijke afsluiting, op basis van event logs. Zo kun je de werkelijke procesflow visualiseren, afwijkingen van het gewenste pad herkennen en precies zien waar vertraging ontstaat. Je kunt activiteiten of overdrachtsmomenten aanwijzen die steeds weer voor knelpunten zorgen. Denk aan langdurige onderzoeksfasen, herhaalde toewijzingen tussen supportgroepen of vertraging bij de bevestiging door gebruikers. Met een objectief overzicht op basis van data helpt process mining je om aannames achter je te laten en verbeteringen te richten op de plekken met de grootste impact op hoe je incidentbeheer verbetert.

Belangrijkste verbeterpunten bij incidentoplossing

Process mining op je incidentdata uit Jira Service Management laat zien waar optimalisatie nodig is. Je kunt de doorlooptijd analyseren voor verschillende incidenttypen, ernstniveaus of getroffen diensten. Zo ontdek je welke incidenten het langst duren en waarom. Misschien blijkt bijvoorbeeld dat incidenten die naar een gespecialiseerd team worden doorgestuurd veel wachttijd hebben. Of dat de diagnosefase van incidenten met hoge prioriteit steeds langer duurt dan verwacht. Process mining maakt ook herstelwerkloops zichtbaar. Incidenten worden dan opnieuw geopend of opnieuw toegewezen. Dat kan wijzen op problemen met de eerste diagnose, de kwaliteit van de oplossing of de communicatie met gebruikers. Als je deze patronen begrijpt, kun je oorzaken aanpakken zoals onvoldoende training van agents, onduidelijke escalatieroutes of inefficiënte communicatieafspraken. Zo verkort je de totale doorlooptijd van incidentbeheer.

Meetbare resultaten en continu verbeteren

Met process mining voor incidentanalyse in Jira Service Management kan je organisatie meetbare verbeteringen realiseren. De gemiddelde oplostijd van incidenten kan flink dalen. Daardoor neemt de uitvaltijd van kritieke diensten af en stijgt de gebruikerstevredenheid. Een beter beeld van de naleving van het proces helpt je om SLA-doelen consequent te halen of zelfs te overtreffen. Door knelpunten en herstelwerk te herkennen en weg te nemen, kun je de inzet van medewerkers verbeteren, bedrijfskosten verlagen en supportteams meer ruimte geven voor belangrijker werk. Deze aanpak voor continue procesverbetering stimuleert efficiënt werken en problemen proactief oplossen. Zo ontwikkelt je incidentbeheer zich mee met toekomstige behoeften en blijft je dienstverlening verbeteren. Je krijgt de inzichten die nodig zijn om workflows aan te scherpen en sneller betere service te leveren.

Aan de slag met het verbeteren van incidentbeheer

Deze verbeterstap is eenvoudig te starten. Met de juiste tools en een helder beeld van je incidentdata uit Jira Service Management kun je snel ontdekken wat er echt in je processen gebeurt. Met deze analyse kun je onderbouwde beslissingen nemen en je incidentbeheer verbeteren. Dat leidt tot betrouwbaardere diensten en tevredenere gebruikers. Begin vandaag met het verkennen van je incidentdata met process mining en ontdek waar je efficiëntie kunt winnen. Zo krijg je op een toegankelijke manier echt inzicht in de prestaties van incidentbeheer.

Incidentbeheer SLA-compliance Servicedesk IT-bedrijfsvoering Oorzaakanalyse Downtime verminderen Ticketoplossing Ticketing Ticketbeheer IT-helpdesk Gemiddelde oplostijd MTTR Serviceherstel Incidentoplossing IT-ondersteuning

Veelvoorkomende problemen en uitdagingen

Bepaal welke uitdagingen invloed op je hebben

Incidenten overschrijden vaak hun SLA-doelen. Dat leidt tot gefrustreerde gebruikers en mogelijke boetes. Het wijst op onderliggende inefficiënties of knelpunten in het oplossingsproces, met gevolgen voor de kwaliteit van de dienstverlening en de klanttevredenheid. ProcessMind laat precies zien waar incidenten te veel tijd doorbrengen. Zo zie je welke activiteiten of overdrachten steeds weer tot SLA-overschrijdingen leiden. Door de werkelijke procesflow in Jira Service Management te visualiseren, herken je patronen van afwijkingen die aan deze overschrijdingen bijdragen.

Incidenten worden vaak tussen supportgroepen doorgestuurd of aan andere agents toegewezen. Dat veroorzaakt vertraging en verlengt de oplostijd. Bij elke overdracht kunnen communicatieproblemen en verlies van context ontstaan, waardoor de efficiëntie afneemt. ProcessMind visualiseert alle herhaalde toewijzingen en overdrachten in Jira Service Management. Zo zie je welke afdelingen of personen vaak bij deze loops betrokken zijn. Deze analyse helpt je om problemen met routering te herkennen, de eerste toewijzing te verbeteren en kennis beter te delen.

Tijdens de diagnose- en onderzoeksfase hebben incidenten vaak te maken met lange, onverklaarde wachttijden. Dat vertraagt het oplossen van problemen, verlengt de uitvaltijd voor getroffen gebruikers en heeft invloed op de totale oplostijd. ProcessMind brengt de werkelijke duur van de activiteiten 'Diagnosis Initiated' en 'Investigation Conducted' in kaart. Zo zie je waar en waarom vertraging ontstaat. Je kunt specifieke wachtrijen, beperkte capaciteit of processtappen in Jira Service Management aanwijzen die voor de vertraging zorgen.

Incidenten worden bij het aanmaken niet altijd op dezelfde manier gecategoriseerd of geprioriteerd. Daardoor krijgen kritieke problemen soms te weinig prioriteit, terwijl aan kleine problemen juist te veel aandacht wordt besteed. Deze verkeerde inzet van capaciteit belemmert een effectieve incidentoplossing en naleving van SLA's. ProcessMind analyseert de eerste categorisering en prioriteringsattributen in relatie tot de latere oplossingsroutes en SLA-naleving. Zo zie je patronen waarbij bepaalde categorieën of prioriteiten in Jira Service Management tot onverwachte vertragingen of vaak gewijzigde prioriteiten leiden. Dat wijst op de behoefte aan duidelijkere richtlijnen.

Incidenten doorlopen vaak opnieuw stappen die al zijn afgerond, zoals een herhaald onderzoek of het opnieuw toepassen van oplossingen. Deze herstelwerkloops verspillen capaciteit, verlengen de oplostijd en frustreren zowel agents als getroffen gebruikers. ProcessMind visualiseert de werkelijke flow van incidenten. Daardoor zie je snel terugkerende herstelwerkpatronen en ontdek je waar activiteiten zoals 'Diagnosis Initiated' of 'Resolution Applied/Tested' binnen Jira Service Management opnieuw voor hetzelfde incident worden uitgevoerd.

Incidenten lopen vaak vast nadat ze naar gespecialiseerde teams zijn doorgestuurd. Daardoor ontstaan lange wachtrijen en duurt de oplossing langer. Dit kan wijzen op beperkte capaciteit of inefficiënte overdrachten naar specifieke expertteams. ProcessMind laat de gemiddelde wachttijd en doorvoer zien van incidenten nadat ze 'Transferred to Specialized Team' zijn. Zo ontdek je welke gespecialiseerde teams binnen je Jira Service Management-omgeving een knelpunt vormen en de efficiëntie van het hele proces beïnvloeden.

De implementatie van een workaround loopt vaak vertraging op of is niet effectief. Daardoor blijven gebruikers langer last houden terwijl er aan een permanente oplossing wordt gewerkt. Dat vermindert de waarde van een workaround als tijdelijke oplossing. ProcessMind analyseert de tijd tussen 'Diagnosis Initiated' en 'Workaround Implemented' en de daaropvolgende processtappen. Zo herken je patronen waarbij workarounds binnen je incidentbeheerproces in Jira Service Management te laat worden geïmplementeerd of vaak door nieuwe vertragingen worden gevolgd.

Er zit vaak veel tijd tussen het toepassen van een oplossing en de bevestiging door de gebruiker dat deze werkt. Daardoor kan de afsluiting van het incident vertraging oplopen. Dit heeft invloed op metingen zoals 'Time to Resolution' en kan wijzen op communicatieproblemen of beperkte betrokkenheid van gebruikers. ProcessMind berekent de tijd tussen 'User Notification Sent' en 'User Confirmation Received'. Zo zie je welke incidenten of gebruikersgroepen steeds lange bevestigingstijden hebben. Deze analyse laat zien waar je de communicatie of het meldingsproces in Jira Service Management kunt verbeteren.

Het attribuut 'Root Cause Category' ontbreekt vaak, is generiek of is niet gekoppeld aan preventieve acties. Daardoor keren incidenten terug. Zonder een goede analyse van de hoofdoorzaak blijft incidentbeheer reactief in plaats van proactief. ProcessMind laat zien bij welke incidenten het attribuut 'Root Cause Category' vaak ontbreekt of samenhangt met terugkerende, vergelijkbare incidenten. Door de flow in Jira Service Management te analyseren, zie je of 'Root Cause Category' goed wordt gebruikt om proactieve maatregelen te bepalen.

Incidenten worden soms afgesloten zonder goede verificatie. Dat leidt tot opnieuw geopende incidenten of ontevreden gebruikers. Het overslaan van belangrijke stappen zoals 'Incident Verified' kan de kwaliteit en duurzaamheid van oplossingen aantasten. ProcessMind herkent cases waarbij de activiteit 'Incident Verified' vaak wordt overgeslagen of te snel plaatsvindt, vóór 'Incident Closed' in Jira Service Management. Zo houd je de kwaliteitscontrole binnen het oplossingsproces op peil.

Incidenten van een vergelijkbaar type of met dezelfde prioriteit volgen soms sterk verschillende oplossingsroutes. Dat wijst op een gebrek aan gestandaardiseerde procedures of best practices. Deze variatie kan leiden tot wisselende servicekwaliteit en onvoorspelbare oplostijden. ProcessMind visualiseert alle gevonden procesvarianten voor incidentoplossing en laat veelvoorkomende afwijkingen van de ideale route zien. Door deze flows in Jira Service Management te analyseren, ontdek je waar standaardisatie nodig is voor meer efficiëntie en consistentie.

Typische doelen

Bepaal hoe succes eruitziet

Het overschrijden van SLA's heeft een negatieve invloed op gebruikerstevredenheid en de reputatie van je organisatie. Dit doel betekent dat je incidenten consequent binnen de afgesproken tijd oplost, zodat kritieke diensten snel worden hersteld en gebruikers vertrouwen houden. Dat draagt direct bij aan een hogere servicekwaliteit en betrouwbare bedrijfsvoering. ProcessMind geeft een end-to-end-overzicht van incidentoplossing in Jira Service Management. Je ziet welke processtappen en knelpunten vertraging veroorzaken en tot SLA-overschrijdingen leiden. ProcessMind laat zien waar incidenten vastlopen of onnodig worden doorgestuurd. Zo herken je routes die niet aan de afspraken voldoen en krijg je aanknopingspunten om workflows opnieuw in te richten. Dat kan leiden tot snellere oplossingen en mogelijk 20-30% minder SLA-overschrijdingen.

Veelvuldige overdrachten tussen teams of agents veroorzaken vertraging, verlengen de oplostijd en frustreren zowel gebruikers als supportmedewerkers. Minder overdrachten betekent dat incidenten vanaf het begin efficiënt door het juiste team worden behandeld. Dat verbetert het percentage incidenten dat bij het eerste contact wordt opgelost en maakt de procesflow voorspelbaarder. Ook dalen de bedrijfskosten en verbetert de teamsfeer. ProcessMind visualiseert de exacte routes van incidenten in Jira Service Management. Je ziet elke herhaalde toewijzing en ontdekt waar die het vaakst voorkomt. Zo achterhaal je de oorzaken van onnodige overdrachten en kun je routeringsregels voor teams verbeteren. Met workflowaanpassingen op basis van data kun je het aantal herhaalde toewijzingen mogelijk met 15-25% verlagen.

Vertraging bij het vinden van de hoofdoorzaak of het eerste probleem van een incident verlengt de oplostijd aanzienlijk. Daardoor neemt de uitvaltijd en de impact op de bedrijfsvoering toe. Een snellere diagnose betekent dat je de aard van het probleem eerder vaststelt en sneller een oplossing kunt formuleren en toepassen. Zo herstel je diensten sneller en beperk je verstoring. ProcessMind brengt de diagnosefase van incidentbeheer in kaart. Je ziet welke activiteiten, agents of groepen voor vertraging zorgen bij het onderzoek in Jira Service Management. Ook worden gebruikelijke activiteitenreeksen en varianten zichtbaar. Daarmee kun je best practices en trainingsbehoeften herkennen en de diagnosecycli mogelijk met 10-20% verkorten door bestaande workflows te verbeteren.

Inconsistente prioritering kan ertoe leiden dat kritieke incidenten over het hoofd worden gezien, terwijl kleine problemen onevenredig veel aandacht krijgen. Dat leidt tot een verkeerde inzet van capaciteit en kan de continuïteit van de bedrijfsvoering beïnvloeden. Met gestandaardiseerde prioritering classificeer je incidenten consequent op basis van impact en urgentie. Zo sluit de inzet beter aan op bedrijfsprioriteiten en pak je de belangrijkste problemen eerst aan. ProcessMind vergelijkt werkelijke prioriteringspatronen met vastgestelde beleidsregels door incidentattributen zoals ernst en impact in Jira Service Management te analyseren. Je ziet hoe verschillende beginprioriteiten tot andere oplossingsroutes en oplostijden leiden. Daarmee kun je categoriserings- en prioriteringsregels op basis van data aanpassen, de consistentie met 30% verbeteren en capaciteit beter verdelen.

Herstelwerkloops, waarbij incidenten heen en weer gaan tussen statussen of teams, wijzen op grote inefficiënties, verspilde inspanning en langere oplostijden. Als je deze loops elimineert, ontstaat een soepelere en meer lineaire procesflow. Agents werken productiever en gebruikers zijn tevredener doordat herhaalde acties en onnodige vertragingen verdwijnen. ProcessMind identificeert en kwantificeert herstelwerk en herhaalde activiteiten in incidentprocessen in Jira Service Management. Je ziet welke triggers en omstandigheden deze loops veroorzaken. Daarmee kun je het proces opnieuw inrichten, herhaling voorkomen en onnodige stappen schrappen. Dat kan de totale doorlooptijd van incidenten met 10-15% verlagen.

Overdrachten naar gespecialiseerde teams zijn bij complexe problemen soms nodig, maar kunnen voor veel vertraging zorgen als ze niet goed worden uitgevoerd. Betere overdrachten zorgen voor een snelle overgang van incidenten, met alle benodigde informatie. Zo voorkom je knelpunten en los je complexe incidenten sneller op. Dit verbetert de efficiëntie van geavanceerde supportniveaus. ProcessMind analyseert de route van incidenten die naar gespecialiseerde teams worden doorgestuurd. Je ziet vertragingen vóór, tijdens en na de overdracht in Jira Service Management. Ook worden inefficiënte wachtrijen en ontbrekende informatie zichtbaar. Daarmee kun je escalatieprocedures en samenwerking gericht verbeteren en overdrachtsgerelateerde vertraging mogelijk met 20% verkorten.

Een snelle implementatie van workarounds is belangrijk om de impact van grote incidenten te beperken en de dienstverlening gedeeltelijk te herstellen terwijl aan een permanente oplossing wordt gewerkt. Dit doel richt zich op het verkorten van de tijd tussen het herkennen van een incident en het implementeren van een werkbare workaround. Zo beperk je verstoring van de bedrijfsvoering en verbeter je de gebruikerservaring. ProcessMind brengt het procesdeel rond het identificeren en implementeren van workarounds in kaart. Je ziet welke vertragingen of ontbrekende stappen deze belangrijke fase binnen Jira Service Management verlengen. Door activiteitenreeksen en capaciteitsinzet te analyseren, kun je de workflow verbeteren, de implementatietijd van workarounds met 15-25% verkorten en de veerkracht van je dienstverlening vergroten.

Lange wachttijden op bevestiging door gebruikers nadat een oplossing is toegepast, kunnen de oplostijd kunstmatig verhogen en de afsluiting van incidenten vertragen. Door deze wachttijd te verkorten, krijg je sneller feedback, bevestig je dat de oplossing werkt en kun je incidenten op tijd afsluiten. Zo geven je servicemetingen de werkelijke herstelduur beter weer. ProcessMind visualiseert de tijd en activiteiten tussen 'User Notification Sent' en 'User Confirmation Received' in Jira Service Management. Je ziet patronen en specifieke agents of gebruikers die aan de vertraging bijdragen. Daarmee kun je de communicatie verbeteren of automatische herinneringen instellen. Zo kun je de bevestigingstijd uiteindelijk met maximaal 30% verkorten en incidenten sneller afsluiten.

Een ineffectieve analyse van de hoofdoorzaak, RCA, leidt tot terugkerende incidenten en aanhoudende problemen in plaats van permanente oplossingen. Dat veroorzaakt herhaalde verstoringen en verspilde inspanning. Een nauwkeurigere RCA begint met grondig onderzoek naar incidenten, zodat je de echte onderliggende oorzaken vindt, herhaling voorkomt en de stabiliteit van systemen en de betrouwbaarheid van dienstverlening op lange termijn verbetert. ProcessMind helpt je de effectiviteit van het RCA-proces te beoordelen door incidenten te volgen die binnen Jira Service Management terugkeren of meerdere oplossingen nodig hebben. Je kunt incidentcategorieën koppelen aan uiteindelijke oplossingscodes en hoofdoorzaken. Zo zie je waar RCA oppervlakkig blijft of helemaal ontbreekt. Een betere RCA-kwaliteit kan het aantal herhaalde incidenten met 10-20% verlagen.

Een goede incidentverificatie bevestigt dat een gemeld probleem echt is opgelost en niet alleen tijdelijk is onderdrukt. Zo voorkom je voortijdige sluiting en mogelijk opnieuw openen. Als je de verificatiestappen volgt, blijft de kwaliteitscontrole op peil en groeit het vertrouwen van gebruikers in het oplossingsproces. ProcessMind brengt de activiteit 'Incident Verified' in kaart en laat zien bij welke cases verificatiestappen binnen Jira Service Management worden overgeslagen of te snel worden uitgevoerd. Het markeert procesvarianten die afwijken van de standaardprotocollen, zodat je compliance kunt verbeteren en de kwaliteit van oplossingen kunt verhogen. Daarmee kun je het aantal heropende incidenten na oplossing met 15% verlagen en de procesintegriteit verbeteren.

Overmatige variatie in de manier waarop incidenten worden afgehandeld, zonder duidelijke noodzaak, wijst op een gebrek aan standaardisatie. Dat kan leiden tot wisselende servicekwaliteit, fouten en inefficiëntie. Door onnodige variatie te verminderen, creëer je duidelijkere en voorspelbaardere paden voor incidentoplossing. ProcessMind geeft een discovery map van alle werkelijke incidentpaden en maakt zowel veelvoorkomende als zeldzame afwijkingen van de gewenste flow zichtbaar in Jira Service Management. Je ziet hoe vaak elke variant voorkomt en kunt zo paden zonder toegevoegde waarde of met complianceproblemen herkennen en verwijderen. Daarmee standaardiseer je het proces en vergroot je de voorspelbaarheid.

Het 6-stappenverbeteringspad voor Incidentbeheer

1

Download de template
2

Exporteer je data
3

Upload je dataset
4

Analyseer je proces
5

Voer verbeteringen door
6

Monitor je proces
1

Download de template

Wat je moet doen

Gebruik de voorgestructureerde Excel-template voor Incidentbeheerdata. Hiermee verzamel je alle informatie die nodig is voor een nauwkeurige analyse.

Gids voor de datatemplate bekijken Template downloaden
Waarom dit belangrijk is

Met de juiste datastructuur vanaf het begin voorkom je herstelwerk en analyseer je je Incidentbeheerproces soepel en effectief.

Verwacht resultaat

Een gebruiksklare datatemplate, volledig afgestemd op Incidentbeheer in Jira Service Management.

DIT KRIJG JE

Vind nu de belangrijkste bottlenecks in je incidentbeheer

ProcessMind laat het werkelijke verloop van je incidentbeheer zien, inclusief elke stap en interactie. Krijg een helder beeld van vertragingen, SLA-naleving en punten die verbetering nodig hebben.
  • Visualiseer het werkelijke verloop van incidentoplossing
  • Vind verborgen vertragingen en workflowbottlenecks
  • Bewaak SLA-naleving en voorkom overschrijdingen
  • Maak je incidentbeheerproces efficiënter
Discover your actual process flow
Discover your actual process flow
Identify bottlenecks and delays
Identify bottlenecks and delays
Analyze process variants
Analyze process variants
Design your optimized process
Design your optimized process

TYPISCHE RESULTATEN

Praktische impact op incidentoplossing

Deze resultaten laten zien hoe incidentoplossing efficiënter en effectiever wordt door process mining in te zetten. Je identificeert bottlenecks en optimaliseert workflows binnen je Jira Service Management-systeem.

0 % faster
Snellere incidentoplossing

Gemiddelde afname van de doorlooptijd van begin tot eind

Process mining helpt je knelpunten te vinden en weg te nemen. Daardoor neemt de totale tijd om incidenten op te lossen aanzienlijk af en verbetert je dienstverlening.
0 % fewer
Minder SLA-overschrijdingen

Afname van het aantal incidenten waarbij doelen niet worden gehaald

Door de hoofdoorzaken van vertragingen en afwijkingen van afspraken te vinden, kunnen organisaties problemen proactief aanpakken. Zo voldoen meer incidenten aan de doelen van hun service level agreement.
0 % reduction
Minder overdrachten en herstelwerk

Efficiëntere procesflow

Onnodige overdrachten en herhaalde stappen worden zichtbaar en verwijderd. Zo ontstaat een soepeler en directer proces voor incidentoplossing, met een hogere efficiëntie in de bedrijfsvoering.
0 % fewer variants
Consistenter proces

Minder unieke incidentpaden

Process mining brengt alle variaties in incidentafhandeling in beeld. Zo kunnen teams best practices standaardiseren, het aantal afwijkende procespaden verminderen en de voorspelbaarheid verbeteren.
0 % improvement
Hogere oplossingskwaliteit

Betere verificatie en analyse van de hoofdoorzaak

Door essentiële stappen, zoals incidentverificatie en hoofdoorzaakanalyse, consequent uit te voeren, ontstaan betere oplossingen en voorkom je dat vergelijkbare problemen terugkomen.

Resultaten verschillen per procescomplexiteit, datakwaliteit en specifieke organisatiecontext. Deze cijfers laten typische verbeteringen zien die bij verschillende implementaties van incidentbeheer zijn waargenomen.

Aanbevolen data

Begin met het importeren van de belangrijkste attributen en activiteiten. Breid je analyse daarna uit wanneer dat nodig is.
Nieuw met event logs? Leer hoe je een process mining-event log maakt.

Attributen

Belangrijke datapunten voor analyse

De unieke identificatie voor elk incidentticket in Jira Service Management.

Waarom dit belangrijk is

Dit is de belangrijkste identificatie om alle gerelateerde gebeurtenissen aan één case te koppelen. Daarmee vormt de ID de basis voor elke process mining-analyse.

De naam van de specifieke gebeurtenis of statuswijziging die voor het incident heeft plaatsgevonden.

Waarom dit belangrijk is

Activiteiten vormen de basis van de procesmap. Zo kun je de levenscyclus van incidenten visualiseren en analyseren.

De exacte datum en tijd waarop de activiteit plaatsvond.

Waarom dit belangrijk is

Timestamps zijn essentieel om alle tijdgebonden metrics te berekenen, de procesduur te begrijpen en prestatiebottlenecks te vinden.

De gebruiker die op dat moment aan het incident werkt.

Waarom dit belangrijk is

Helpt de werklast per persoon te volgen, knelpunten rond specifieke agents te herkennen en de invloed van overdrachten op de oplostijd te analyseren.

Het team of de groep die verantwoordelijk is voor de afhandeling van het incident.

Waarom dit belangrijk is

Belangrijk voor het analyseren van teamprestaties, doorvoer en de werkflow tussen verschillende supportniveaus of gespecialiseerde groepen.

De huidige fase van het incident in de levenscyclus.

Waarom dit belangrijk is

Geeft de voortgang van het incident rechtstreeks weer en is de belangrijkste bron voor het herkennen van processtappen en wachttijden.

Het prioriteitsniveau dat aan het incident is toegewezen en de urgentie van de oplossing aangeeft.

Waarom dit belangrijk is

Essentieel voor SLA-analyses en om te controleren of capaciteit goed wordt ingezet voor de meest kritieke incidenten.

De datum en tijd waarop het incident voor het eerst in het systeem is aangemaakt.

Waarom dit belangrijk is

Vormt het startpunt voor alle end-to-end-berekeningen van de doorlooptijd en voor SLA-metingen.

De datum en tijd waarop het incident als opgelost is gemarkeerd.

Waarom dit belangrijk is

Markeert het einde van het oplossingsproces en maakt het mogelijk om de totale doorlooptijd en SLA-prestaties te berekenen.

Activiteiten

Processtappen om te volgen en optimaliseren

Dit markeert het officiële begin van de incidentlevenscyclus, zodra een incidentmelding is ingediend en in Jira een nieuwe issue is aangemaakt. De gebeurtenis wordt expliciet vastgelegd wanneer in het systeem een nieuwe issue van het type 'Incident' wordt geregistreerd.

Waarom dit belangrijk is

Dit is de primaire startgebeurtenis van het proces. Door de tijd tussen deze activiteit en de oplossing te analyseren, meet je de totale doorlooptijd en SLA-naleving.

Dit geeft aan dat een toegewezen medewerker actief is begonnen met het onderzoeken van de oorzaak van het incident. Meestal wordt dit afgeleid wanneer de status van de incidentissue verandert van 'Open' of 'New' naar 'In Progress'.

Waarom dit belangrijk is

Deze belangrijke mijlpaal markeert het begin van de actieve oplossing. Door de tijd tot deze activiteit te meten, zie je waar wachtrijen ontstaan en of er voldoende capaciteit beschikbaar is.

Dit gebeurt wanneer een incident na de eerste toewijzing van de ene medewerker of groep naar een andere wordt overgedragen. Je leidt deze gebeurtenis af uit elke wijziging in het veld 'Assignee' of 'Assigned Group'.

Waarom dit belangrijk is

Door herverdelingen te volgen, analyseer je overdrachten. Een groot aantal herverdelingen wijst vaak op inefficiënte processen, kennishiaten of een verkeerde eerste routering. Dat leidt tot vertraging bij de oplossing.

Dit markeert het moment waarop het supportteam wacht op informatie of actie van de klant. Je leidt dit af uit een statuswijziging naar een speciale wachtstatus, zoals 'Waiting for customer'.

Waarom dit belangrijk is

Door deze tijd als 'on hold' apart te houden, meet je SLA's nauwkeuriger. Deze tijd wordt vaak niet meegerekend in de oplostijd. Ook zie je zo hoe lang klanten over hun reactie doen.

Deze activiteit geeft aan dat een oplossing is gevonden en uitgevoerd, maar dat het incident nog wacht op bevestiging of een laatste controle. Je leidt dit af uit de statuswijziging naar 'Resolved'.

Waarom dit belangrijk is

Dit is een belangrijke mijlpaal die het einde van het actieve werk door het supportteam markeert. Vaak stopt op dit moment de SLA-klok.

Deze activiteit bevestigt dat het incident succesvol is opgelost en de dienstverlening is hersteld. Vaak valt dit samen met de overgang naar de status 'Resolved'.

Waarom dit belangrijk is

Dit is de belangrijkste succesmijlpaal in het proces. De tijd tot dit moment is de meest gebruikte KPI en staat voor de Time to Resolution (TTR).

Dit staat voor het definitief administratief sluiten van het incidentticket nadat het is opgelost en gecontroleerd. Je leidt dit af uit de statuswijziging naar 'Closed'.

Waarom dit belangrijk is

Dit is de laatste gebeurtenis van het proces. Door de tijd tussen 'Resolved' en 'Closed' te analyseren, zie je vertraging bij administratieve afronding of bevestiging door de gebruiker.

Veelgestelde vragen

Veelgestelde vragen

Process mining visualiseert de werkelijke flow van je incidenten en brengt verborgen bottlenecks, herstelwerkloops en stappen die niet aan de regels voldoen aan het licht. Je ziet waarom SLA-overschrijdingen en te veel overdrachten blijven terugkomen, zodat je gericht kunt verbeteren. Zo neem je datagedreven beslissingen om incidenten efficiënter op te lossen.

Je hebt vooral een incident-ID als case-identificatie nodig, een activiteitsnaam voor elke stap, een timestamp van elke activiteit en een bron of gebruiker die aan de activiteit is gekoppeld. Extra attributen zoals prioriteit, categorie of behandelaar kunnen je analyse verrijken. Deze basisdata vormt het event log voor process mining.

Je kunt rekenen op aanzienlijk minder Incident-SLA-overschrijdingen en kortere diagnosetijden, naast minder overdrachten en herstelwerkloops. De inzichten helpen om incidentprioritering te standaardiseren en overdrachten naar gespecialiseerde teams te verbeteren. Uiteindelijk ontstaat een efficiënter en effectiever proces voor incidentoplossing.

Je hebt toegang nodig tot je Jira Service Management-data, meestal via de API, directe databasetoegang of exportfuncties. Daarnaast heb je een geschikt process-miningplatform nodig en basiskennis van data-engineering voor extractie en transformatie. Veilige gegevensverwerking en naleving van privacywetgeving zijn ook belangrijke aandachtspunten.

Process mining is sterk in het vinden van de plekken waar problemen in het proces ontstaan, zoals bottlenecks, afwijkingen of specifieke stappen die vertraging veroorzaken. Het voert zelf geen traditionele oorzaakanalyse uit, maar levert wel het precieze bewijs en de context waarmee experts de onderliggende oorzaken efficiënt kunnen bepalen. Deze datagedreven aanpak versnelt RCA aanzienlijk.

Data-extractie gebeurt meestal via Jira’s REST API, directe databasequery’s als je Jira lokaal host, of de ingebouwde exportfuncties voor relevante tabellen of aangepaste rapporten. Daarna wordt de ruwe data opgeschoond, getransformeerd en omgezet in een event log, een gestandaardiseerde structuur voor process-miningtools. Deze voorbereiding is belangrijk voor een nauwkeurige analyse.

De eerste inzichten zijn vaak binnen enkele dagen of weken beschikbaar, afhankelijk van de beschikbaarheid en complexiteit van de data. Een grondigere analyse en het vinden van belangrijke optimalisatiemogelijkheden ontwikkelen zich meestal over meerdere weken, terwijl je datamodellen verder verfijnt. De snelheid hangt sterk af van de kwaliteit van de data en de samenwerking binnen het team.

Traditionele rapportage geeft statische momentopnamen of geaggregeerde metrieken en laat zien wat er is gebeurd. Process mining reconstrueert daarentegen het volledige end-to-end-verloop van elk incident. Je ziet de werkelijke volgorde van events, verborgen procesvariaties en afwijkingen van ideale paden, en begrijpt hoe en waarom iets gebeurde. Zo krijg je een dynamisch, datagedreven beeld van de uitvoering van je proces.

Het is normaal dat je ruwe data eerst moet opschonen en transformeren voordat je process mining toepast. Process-miningtools zijn ontworpen voor data uit de praktijk. De eerste analyse brengt vaak ook problemen met de datakwaliteit aan het licht, zodat je die gericht kunt verbeteren. Meestal werk je iteratief aan de voorbereiding en verfijning van de data voor het beste resultaat.

Optimaliseer je incidentbeheer en los incidenten sneller op

Verlaag je MTTR met 35% en verhoog de tevredenheid van gebruikers met efficiëntere processen.

Start je gratis proefperiode

Geen creditcard nodig • Instellen in 5 minuten