> Continu verbeteren van processen > Kwaliteitsmanagement > MasterControl > Datatemplate

Datatemplate voor kwaliteitsbeheer

MasterControl

Attributen voor kwaliteitsbeheer (21) Activiteiten voor kwaliteitsbeheer (14) Extractiegidsen (3)

Datatemplate voor kwaliteitsbeheer

Deze template helpt je de data te verzamelen die nodig is om het proces voor kwaliteitsbeheer te analyseren. Je ziet welke attributen in het event log thuishoren, welke activiteiten je moet vastleggen en hoe je de data uit MasterControl haalt. Zo heb je de basis voor een geslaagde process mining-analyse.

Aanbevolen attributen om te verzamelen
Belangrijke activiteiten om vast te leggen
Data uit MasterControl halen

Nieuw met event logs? Lees hoe je een event log voor process mining maakt.

Template downloaden

Attributen voor kwaliteitsbeheer

Dit zijn de aanbevolen datavelden voor het event log, zodat je het proces voor kwaliteitsbeheer volledig kunt analyseren.

3 Verplicht 8 Aanbevolen 10 Optioneel

	Naam	Beschrijving
	Kwaliteitsevent QualityEvent	De unieke identificatiecode van één kwaliteitsgebeurtenis, zoals een afwijking, non-conformiteit of klacht. Deze ID koppelt alle bijbehorende activiteiten en documenten aan elkaar.
Beschrijving De Quality Event ID is de primaire case-identificatiecode voor het volledige kwaliteitsbeheerproces. MasterControl genereert doorgaans een alfanumerieke waarde wanneer een nieuwe kwaliteitsgebeurtenis wordt gestart. Bij process mining is dit attribuut essentieel om het volledige verloop van elk kwaliteitsprobleem te reconstrueren. Door alle bijbehorende activiteiten aan één Quality Event ID te koppelen, kunnen analisten de volledige processtroom visualiseren, doorlooptijden van aanmaak tot afsluiting meten en afwijkingen of bottlenecks per case opsporen. Waarom dit belangrijk is Dit is de belangrijkste identificatiecode van de case. Hiermee koppel je alle processtappen en kun je het volledige verloop van elk kwaliteitsprobleem analyseren, van de start tot de oplossing. Waar vind je dit? Dit is de primaire sleutel van een kwaliteitsrecord. Raadpleeg de documentatie of systeemconfiguratie van MasterControl voor de specifieke tabel- en veldnaam. Voorbeelden QE-2023-00123NC-2023-0456CAPA-2023-0078
	Activiteitsnaam ActivityName	De naam van de specifieke taak of gebeurtenis binnen de levenscyclus van een kwaliteitsgebeurtenis, zoals ‘Onderzoek gestart’ of ‘Corrigerende maatregel uitgevoerd’.
Beschrijving De activiteitsnaam beschrijft een afzonderlijke stap of mijlpaal in het kwaliteitsbeheerproces. De activiteiten worden met tijdstempels vastgelegd en vormen samen de processtroom van elke kwaliteitsgebeurtenis. De analyse van deze activiteiten vormt de kern van process mining. Je ontdekt er de werkelijke processtroom mee, ziet welke routes vaak voorkomen en spoort afwijkingen van de standaardprocedure en bottlenecks op. De volgorde en frequentie van activiteiten zoals ‘Oorzaakanalyse uitgevoerd’ zijn belangrijk voor dashboards over herstelwerk en compliance. Waarom dit belangrijk is Dit attribuut beschrijft de processtappen. Zo kun je de processtroom visualiseren, afwijkingen opsporen en het procesverloop analyseren. Waar vind je dit? Deze informatie wordt doorgaans vastgelegd in het auditspoor of een historietabel bij elk kwaliteitsrecord in MasterControl. Voorbeelden Kwaliteitsincident aangemaaktOorzaakanalyse uitgevoerdPlan voor corrigerende acties goedgekeurdEffectiviteit van actie gecontroleerd
	Tijdstip gebeurtenis EventTime	De exacte datum en tijd waarop een activiteit of gebeurtenis plaatsvond. Dit is de starttijd van de activiteit.
Beschrijving Deze timestamp geeft aan wanneer een taak is afgerond of een gebeurtenis in het kwaliteitsproces heeft plaatsgevonden. De timestamp bepaalt de chronologische volgorde die nodig is om de processtroom van elke case te reconstrueren. Timestamps zijn essentieel voor alle tijdsanalyses met process mining. Je gebruikt ze om doorlooptijden, verwerkingstijden en wachttijden tussen activiteiten te berekenen. Deze data vormt de basis voor dashboards die oplostijden analyseren, bottlenecks opsporen en vertragingen bij overdrachten tussen afdelingen meten. Waarom dit belangrijk is Deze timestamp geeft de chronologische volgorde van gebeurtenissen aan. Dat is nodig om procesduren te berekenen, bottlenecks op te sporen en de procesprestaties te begrijpen. Waar vind je dit? Dit is een standaardveld in het auditspoor of de historie van kwaliteitsrecords in MasterControl. Het legt vast wanneer elke actie is geregistreerd. Voorbeelden 2023-10-26T10:00:00Z2023-10-27T14:35:10Z2023-11-05T09:15:00Z
	Categorie hoofdoorzaak RootCauseCategory	De classificatie van de vastgestelde hoofdoorzaak van de kwaliteitsgebeurtenis, zoals ‘Menselijke fout’, ‘Defecte apparatuur’ of ‘Tekortkoming in het proces’.
Beschrijving Na een oorzaakanalyse worden de bevindingen doorgaans ingedeeld in categorieën. Dit attribuut bevat die classificatie en geeft gestructureerde data over de oorzaken van problemen. Dit attribuut is belangrijk voor kwaliteitsverbetering. Het dashboard ‘Consistentie van oorzaakanalyses’ gebruikt deze data om categorieën van hoofdoorzaken te vergelijken met de effectiviteit van corrigerende maatregelen en de hoeveelheid herstelwerk. Zo zie je of bepaalde oorzaken moeilijker aan te pakken zijn of dat de analyses zelf niet consistent zijn. Waarom dit belangrijk is Deelt de onderliggende oorzaken van kwaliteitsproblemen in categorieën in. Zo kun je gericht analyseren hoe je herhaling voorkomt en corrigerende maatregelen effectiever maakt. Waar vind je dit? Dit veld staat doorgaans in het onderdeel Oorzaakanalyse of Onderzoek van het formulier voor kwaliteitsgebeurtenissen in MasterControl. Voorbeelden Storing van apparatuurOnvoldoende trainingMateriaaldefectProcedure niet gevolgd
	Effectiviteitsstatus EffectivenessStatus	De uitkomst van de verificatie waarmee wordt bepaald of de uitgevoerde corrigerende en preventieve maatregelen effectief waren.
Beschrijving Dit attribuut registreert de uitkomst van de effectiviteitscontrole, een belangrijke laatste stap in het CAPA-proces. De status geeft aan of de genomen maatregelen het probleem hebben opgelost en herhaling hebben voorkomen. Deze data vormt de belangrijkste input voor het dashboard ‘CAPA-effectiviteit volgen’ en de KPI ‘CAPA-effectiviteitspercentage’. Door de uitkomst te analyseren, zie je hoe vaak probleemoplossing slaagt en waar corrigerende maatregelen tekortschieten. Waarom dit belangrijk is Meet het resultaat van uitgevoerde maatregelen. Dit is nodig om het CAPA-effectiviteitspercentage te berekenen en continu te verbeteren. Waar vind je dit? Dit is een resultaatveld in het onderdeel voor effectiviteitscontrole of afsluiting van het CAPA-formulier, dat vaak aan de kwaliteitsgebeurtenis in MasterControl is gekoppeld. Voorbeelden EffectiefNiet effectiefMonitoring nodig
	Eindtijd EndTime	De timestamp die aangeeft wanneer een activiteit is afgerond. Bij afzonderlijke gebeurtenissen is deze vaak gelijk aan de StartTime.
Beschrijving EndTime geeft aan wanneer een activiteit is afgelopen. Bij veel gebeurtenissen in een auditspoor zijn de begin- en eindtijd gelijk. De gebeurtenis vond dan op één moment plaats. Bij activiteiten met een meetbare duur kan dit veld die duur vastleggen. Je gebruikt dit attribuut samen met StartTime om de verwerkingstijd van afzonderlijke activiteiten te berekenen. Zo zie je welke stappen de meeste tijd kosten. Dit ondersteunt het dashboard voor het opsporen van bottlenecks in het kwaliteitsproces. Waarom dit belangrijk is Maakt het mogelijk om de duur van activiteiten nauwkeurig te berekenen en te bepalen welke taken in het kwaliteitsbeheerproces de meeste tijd kosten. Waar vind je dit? Mogelijk beschikbaar in het auditspoor of de historie van MasterControl. Als dit veld ontbreekt, kun je de StartTime van de volgende activiteit in de reeks gebruiken. Voorbeelden 2023-10-26T10:05:12Z2023-10-27T15:00:00Z2023-11-05T11:20:30Z
	Gebruikersnaam UserName	De naam van de gebruiker of bron die de activiteit heeft uitgevoerd.
Beschrijving Dit attribuut geeft aan wie verantwoordelijk was voor een specifieke taak in het proces, zoals het goedkeuren van een corrigerend actieplan of het sluiten van een kwaliteitsgebeurtenis. Door het proces per gebruiker te analyseren, krijg je inzicht in de verdeling van het werk, opleidingsbehoeften en verschillen in de uitvoering. Je kunt nagaan of bepaalde personen vaker betrokken zijn bij herstelwerk of vertragingen. Dat levert informatie op voor prestatiebeheer en de verdeling van middelen. Waarom dit belangrijk is Koppelt activiteiten aan specifieke personen en maakt analyses mogelijk van werkbelasting, prestaties en bottlenecks door de inzet van medewerkers. Waar vind je dit? Deze informatie is standaard opgenomen in het auditspoor of de historie van elke kwaliteitsgebeurtenis in MasterControl, meestal onder ‘User’ of ‘Performed By’. Voorbeelden j.does.smithr.williams
	Status kwaliteitsgebeurtenis QualityEventStatus	De huidige status van de kwaliteitsgebeurtenis in de levenscyclus, zoals ‘Open’, ‘In onderzoek’, ‘Wacht op goedkeuring’ of ‘Gesloten’.
Beschrijving Dit attribuut geeft op elk moment de status van een kwaliteitsgebeurtenis weer. Het wordt doorgaans bijgewerkt wanneer de case belangrijke mijlpalen bereikt. Met process mining kun je filteren op open of gesloten cases. Dat is belangrijk voor het dashboard ‘Doorvoer en achterstand van kwaliteitsgebeurtenissen’. Ook kun je analyseren hoelang gebeurtenissen in elke status blijven staan en zo fases opsporen waarin ze vaak vastlopen. Waarom dit belangrijk is Geeft de huidige status van een kwaliteitsgebeurtenis aan. Zo kun je achterstanden, doorvoer en de tijd in verschillende fases van de levenscyclus analyseren. Waar vind je dit? Dit is een standaardstatusveld op het hoofdrecord van de kwaliteitsgebeurtenis in MasterControl. Voorbeelden OpenIn uitvoeringWacht op CAPA-goedkeuringGeslotenGeannuleerd
	Streefdatum voor oplossing TargetResolutionDate	De geplande of vereiste datum waarop de kwaliteitsgebeurtenis gesloten moet zijn.
Beschrijving Dit attribuut bepaalt de verwachte einddatum van een kwaliteitsgebeurtenis. Die datum hangt vaak af van het type en de ernst van de gebeurtenis of van de geldende regelgeving. Het is de deadline voor de oplossing. Je gebruikt deze datum om prestaties op tijd en naleving van service level agreements (SLA’s) te meten. De datum is nodig om de KPI ‘Nalevingspercentage’ te berekenen en een berekend attribuut ‘SLA-status’ aan te maken, bijvoorbeeld ‘Op tijd’ of ‘Te laat’. Zo kun je analyseren welke typen gebeurtenissen of afdelingen deadlines het vaakst missen. Waarom dit belangrijk is Stelt een deadline voor de oplossing vast. Zo kun je prestaties op tijd meten en het SLA-nalevingspercentage berekenen. Waar vind je dit? Dit is waarschijnlijk een datumveld op het hoofdformulier van de kwaliteitsgebeurtenis in MasterControl. De datum kan automatisch worden berekend of handmatig worden ingevoerd. Voorbeelden 2023-11-302024-01-152023-12-22
	Type kwaliteitsgebeurtenis QualityEventType	De classificatie van de kwaliteitsgebeurtenis, zoals ‘Non-conformiteit’, ‘Klantklacht’, ‘Auditbevinding’ of ‘Afwijking’.
Beschrijving Dit attribuut deelt kwaliteitsgebeurtenissen in op basis van hun aard. Verschillende typen kunnen een ander procesverloop hebben, andere compliance-eisen kennen of een andere streeftermijn voor de oplossing hebben. Analyse per type kwaliteitsgebeurtenis is belangrijk om verschillen in prestaties te begrijpen. Dashboards zoals ‘Analyse van de oplostijd van kwaliteitsgebeurtenissen’ gebruiken dit attribuut om doorlooptijden per categorie te vergelijken. Zo zie je welke problemen complexer zijn of langer duren om op te lossen. Waarom dit belangrijk is Deelt kwaliteitsgebeurtenissen in categorieën in, zodat je processtromen, doorlooptijden en resultaten voor verschillende typen problemen kunt vergelijken. Waar vind je dit? Dit is een primair classificatieveld op het formulier waarmee een kwaliteitsgebeurtenis in MasterControl wordt gestart. Voorbeelden Non-conformiteitsrapport (NCR)KlantklachtBevinding uit interne auditVerzoek om corrigerende maatregel aan leverancier (SCAR)
	Verantwoordelijke afdeling ResponsibleDepartment	De afdeling of het functionele gebied dat verantwoordelijk is voor de kwaliteitsgebeurtenis of de huidige activiteit.
Beschrijving Dit attribuut geeft aan welke afdeling, zoals ‘Productie’, ‘Kwaliteitsborging’ of ‘Engineering’, verantwoordelijk is voor de kwaliteitsgebeurtenis of een specifieke taak uitvoert. Dit is een belangrijke dimensie voor analyses. Je kunt procesprestaties per bedrijfseenheid vergelijken en filteren. Het attribuut is essentieel voor het dashboard voor analyse van overdrachtsvertragingen: een wijziging tussen activiteiten wijst op een overdracht. Door de tijd tussen die activiteiten te analyseren, kun je communicatie- of afstemmingsproblemen tussen afdelingen opsporen. Waarom dit belangrijk is Helpt bottlenecks tussen afdelingen op te sporen en procesprestaties per functioneel gebied te analyseren. Zo krijg je inzicht in vertragingen bij overdrachten. Waar vind je dit? Deze informatie staat doorgaans op het hoofdformulier van de kwaliteitsgebeurtenis in MasterControl en kan tijdens de levenscyclus van de gebeurtenis worden bijgewerkt. Voorbeelden KwaliteitsborgingProductieOnderzoek en ontwikkelingRegelgeving
	Betrokken product ProductAffected	Het product, de productlijn of het onderdeel waarop de kwaliteitsgebeurtenis betrekking heeft.
Beschrijving Dit attribuut identificeert het specifieke product of materiaal dat bij het kwaliteitsprobleem betrokken is. Zo krijg je inzicht in de context en impact van kwaliteitsgebeurtenissen. Door procesdata per product te analyseren, kun je producten met terugkerende kwaliteitsproblemen opsporen. Dat helpt om verbeteringen te prioriteren, productontwerpen aan te passen en de prestaties van productielijnen of leveranciers te beoordelen. Waarom dit belangrijk is Geeft belangrijke bedrijfscontext. Zo kun je kwaliteitsproblemen per productlijn analyseren en terugkerende problemen en trends opsporen. Waar vind je dit? Dit veld staat op het formulier voor kwaliteitsgebeurtenissen. Gebruikers kunnen er het product opgeven, bijvoorbeeld door een keuze uit een vaste lijst te maken of een artikelnummer in te voeren. Voorbeelden Product A - Partij 54321Onderdeel XYZAPI-001
	Bijbehorende regelgeving AssociatedRegulationStandard	De specifieke regelgeving of kwaliteitsnorm die van toepassing is op de kwaliteitsgebeurtenis, zoals ISO 13485 of 21 CFR Part 820.
Beschrijving Dit attribuut koppelt een kwaliteitsgebeurtenis aan specifieke externe regelgeving of een interne kwaliteitsnorm. Dit is vooral belangrijk voor bedrijven in gereguleerde sectoren, zoals de levenswetenschappen en productie. Dit attribuut is essentieel voor het dashboard ‘Naleving van het kwaliteitsproces’. Analisten kunnen gebeurtenissen filteren op regelgeving en controleren of de vereiste processtappen zijn gevolgd. Afwijkingen kunnen worden gemarkeerd als mogelijke compliancerisico’s. Daarmee is dit attribuut belangrijk voor audits en risicobeheer. Waarom dit belangrijk is Koppelt kwaliteitsgebeurtenissen aan specifieke compliance-eisen. Zo kun je analyseren of aan regelgeving en intern beleid wordt voldaan. Waar vind je dit? Dit kan een keuzelijst zijn op het formulier voor kwaliteitsgebeurtenissen in MasterControl. Gebruikers kunnen gebeurtenissen hiermee koppelen aan de toepasselijke regelgeving. Voorbeelden ISO 1348521 CFR Part 820ICH Q10SOP-QA-001
	Bronsysteem SourceSystem	Geeft aan uit welk systeem de data is gehaald, in dit geval MasterControl.
Beschrijving Dit attribuut geeft aan waar de data vandaan komt. Voor dit proces bevat het steeds een waarde die naar ‘MasterControl’ verwijst. Het attribuut lijkt misschien statisch, maar is nuttig in bedrijfsomgevingen waar data uit meerdere systemen wordt gecombineerd voor een bredere analyse. Het maakt de herkomst van de data inzichtelijk en helpt om systeemspecifiek gedrag of datakwaliteitsproblemen op te sporen. Waarom dit belangrijk is Koppelt de data duidelijk aan het bronsysteem. Dat is belangrijk voor datagovernance en analyses waarin data uit meerdere applicaties wordt gecombineerd. Waar vind je dit? Dit is doorgaans een vaste waarde die tijdens het ETL-proces (extractie, transformatie en laden) wordt toegevoegd om de herkomst van de dataset aan te geven. Voorbeelden MasterControlMasterControl QMS
	ID corrigerende maatregel CorrectiveActionId	De unieke identificatiecode van het corrigerende actieplan (CAPA) dat aan de kwaliteitsgebeurtenis is gekoppeld.
Beschrijving Dit attribuut koppelt een kwaliteitsgebeurtenis rechtstreeks aan de specifieke corrigerende maatregel(en) die zijn opgesteld om de hoofdoorzaak aan te pakken. Eén kwaliteitsgebeurtenis kan aan een of meer corrigerende maatregelen zijn gekoppeld. Met deze ID kun je kwaliteitsgebeurtenisdata combineren met data uit de CAPA-module voor een gedetailleerdere analyse. Zo kun je onderzoeken welke maatregelen voor verschillende hoofdoorzaken zijn genomen en hoe effectief die waren. Dit ondersteunt het dashboard ‘CAPA-effectiviteit volgen’. Waarom dit belangrijk is Koppelt de kwaliteitsgebeurtenis aan de bijbehorende corrigerende maatregelen. Zo kun je de effectiviteit van maatregelen en oplossingsstrategieën gedetailleerder analyseren. Waar vind je dit? Dit staat waarschijnlijk in het onderdeel met gerelateerde records of gekoppelde objecten op het formulier voor kwaliteitsgebeurtenissen in MasterControl. Voorbeelden CA-2023-0199CA-2023-0204CA-2023-0210
	ID preventieve maatregel PreventiveActionId	De unieke identificatiecode van het preventieve actieplan (PAPA) dat aan de kwaliteitsgebeurtenis is gekoppeld.
Beschrijving Net als het ID van de corrigerende maatregel koppelt dit attribuut de kwaliteitsgebeurtenis aan eventuele preventieve maatregelen. Preventieve maatregelen zijn proactieve acties om vergelijkbare problemen op andere gebieden te voorkomen. Deze ID is belangrijk voor het dashboard ‘Preventieve maatregelen optimaliseren’ en de KPI ‘Percentage preventieve maatregelen’. Je kunt ermee bijhouden hoe vaak kwaliteitsgebeurtenissen tot proactieve verbeteringen leiden en de impact van die maatregelen in de loop van de tijd analyseren. Waarom dit belangrijk is Koppelt de kwaliteitsgebeurtenis aan proactieve preventieve maatregelen. Zo kun je analyseren hoe goed de organisatie van problemen leert en herhaling voorkomt. Waar vind je dit? Dit staat waarschijnlijk in het onderdeel met gerelateerde records op het formulier voor kwaliteitsgebeurtenissen of CAPA-formulier in MasterControl, gekoppeld aan een preventieve maatregel. Voorbeelden PA-2023-0051PA-2023-0052PA-2023-0053
	Is herstelwerk IsRework	Een booleaanse vlag die aangeeft of een activiteit of reeks activiteiten herstelwerk is.
Beschrijving Deze vlag krijgt de waarde ‘true’ wanneer een activiteit binnen dezelfde case wordt herhaald of wanneer het proces teruggaat naar een eerdere fase. Als ‘Oorzaakanalyse uitgevoerd’ bijvoorbeeld twee keer voorkomt voor dezelfde kwaliteitsgebeurtenis, wordt de tweede keer als herstelwerk gemarkeerd. Dit attribuut ondersteunt rechtstreeks het dashboard ‘Overzicht van herstelwerk en nieuwe onderzoeken’ en de KPI ‘Percentage nieuwe oorzaakanalyses’. Het maakt het eenvoudig om herstelwerk te meten en cases met inefficiënte processtromen te filteren en analyseren. Waarom dit belangrijk is Markeert herhaalde activiteiten expliciet, zodat je de frequentie, oorzaken en impact van herstelwerk eenvoudig kunt meten en analyseren. Waar vind je dit? Deze vlag wordt tijdens de datatransformatie afgeleid door de activiteitenreeks van elke case te analyseren en herhaalde stappen of proceslussen op te sporen. Voorbeelden truefalse
	Laatste data-update LastDataUpdate	De timestamp die aangeeft wanneer de data voor het laatst uit MasterControl is gehaald of vernieuwd.
Beschrijving Dit attribuut registreert de datum en tijd waarop de data voor het laatst uit het bronsysteem is opgehaald. Het is een metadataveld voor de volledige dataset, niet voor afzonderlijke gebeurtenissen. Deze informatie laat zien hoe actueel de geanalyseerde data is. Zo weten gebruikers hoe recent de procesdashboards en KPI’s zijn en kunnen ze beslissingen nemen op basis van data waarvan de ouderdom bekend is. Waarom dit belangrijk is Geeft aan hoe actueel de data is, zodat gebruikers weten hoe recent de analyse is en wanneer de volgende data-update wordt verwacht. Waar vind je dit? Deze timestamp wordt gegenereerd en toegevoegd tijdens het ETL-proces (extractie, transformatie en laden) vanuit MasterControl. Voorbeelden 2024-05-20T02:00:00Z2024-05-21T02:00:00Z
	Locatie SiteLocation	De productielocatie, fabriek of vestiging waar de kwaliteitsgebeurtenis is ontstaan.
Beschrijving Dit attribuut geeft de fysieke locatie of vestiging aan die bij de kwaliteitsgebeurtenis hoort. Het biedt geografische of organisatorische context voor het probleem. Dit is een nuttige dimensie voor vergelijkende analyses. Door op locatie te filteren of te groeperen, kan het management de prestaties van het kwaliteitsbeheerproces op verschillende vestigingen vergelijken. Zo komen vestigingen naar voren die goed presteren en hun werkwijzen kunnen delen, maar ook vestigingen die extra ondersteuning of procesverbeteringen nodig hebben. Waarom dit belangrijk is Maakt het mogelijk om prestaties van verschillende productielocaties of vestigingen te vergelijken en locatiespecifieke problemen of goede werkwijzen op te sporen. Waar vind je dit? Deze informatie wordt doorgaans vastgelegd op het formulier waarmee een kwaliteitsgebeurtenis wordt gestart, vaak via een keuzelijst met vestigingen. Voorbeelden Austin, TXDublin, IerlandFabriek SingaporeVestiging A
	SLA-status SlaStatus	Geeft aan of de kwaliteitsgebeurtenis vóór de streefdatum voor de oplossing is gesloten.
Beschrijving Dit attribuut wordt afgeleid door de werkelijke sluitingsdatum van een kwaliteitsgebeurtenis te vergelijken met de ‘Streefdatum voor oplossing’. De status is doorgaans ‘Op tijd’ of ‘Te laat’. Zo zie je in één oogopslag of deadlines worden gehaald. De status vormt de basis voor de KPI ‘Nalevingspercentage’ en maakt het eenvoudig om te laat afgehandelde cases te filteren en analyseren. Om de doorlooptijd van het proces te verbeteren en compliancedoelen te halen, is het belangrijk te begrijpen waardoor oplossingen vertraging oplopen. Waarom dit belangrijk is Geeft eenvoudig aan of cases hun deadlines halen. Zo kun je prestaties op tijd meten en verbeteren. Waar vind je dit? Dit wordt tijdens de datatransformatie berekend door de timestamp van de activiteit ‘Kwaliteitsgebeurtenis gesloten’ te vergelijken met het veld ‘TargetResolutionDate’ voor elke case. Voorbeelden Op tijdTe laatRisico
	Wachttijd bij overdracht HandoffWaitTime	De wachttijd tussen twee opeenvolgende activiteiten die door verschillende afdelingen of teams worden uitgevoerd.
Beschrijving Deze metriek berekent hoelang een case wacht nadat de ene afdeling haar taak heeft afgerond en voordat de volgende afdeling begint. De berekening zoekt opeenvolgende activiteiten waarbij het attribuut ‘Verantwoordelijke afdeling’ verandert en meet de tijd ertussen. Deze berekende metriek vormt de kern van het dashboard voor analyse van overdrachtsvertragingen en de KPI ‘Gemiddelde wachttijd bij overdracht’. De metriek maakt wachttijd door afstemming of communicatie zichtbaar, los van de actieve verwerkingstijd. Zo kun je specifieke bottlenecks tussen afdelingen opsporen die de totale doorlooptijd verlengen. Waarom dit belangrijk is Maakt wachttijd tussen afdelingen zichtbaar en meetbaar. Zo komen communicatieproblemen en bottlenecks in de afstemming naar voren. Waar vind je dit? Dit wordt tijdens de datatransformatie berekend door de timestamps en waarden van ‘ResponsibleDepartment’ van opeenvolgende activiteiten binnen elke case te analyseren. Voorbeelden 172800259200604800

Verplicht Aanbevolen Optioneel

Activiteiten voor kwaliteitsbeheer

Leg deze belangrijke processtappen en mijlpalen vast in het event log om het proces voor kwaliteitsbeheer goed in kaart te brengen.

5 Aanbevolen 9 Optioneel

	Activiteit	Beschrijving
	Effectiviteit van actie gecontroleerd	Markeert de afronding van de controle. Daarbij wordt bewijs verzameld en beoordeeld om vast te stellen of de uitgevoerde acties effectief waren. Dit wordt vastgelegd wanneer de taak voor de effectiviteitscontrole is afgerond, vaak met een elektronische handtekening.
Waarom dit belangrijk is Deze activiteit is belangrijk voor het berekenen van het percentage effectieve CAPA’s en de gemiddelde controletijd van acties. Zo wordt bevestigd of de oplossing werkt en herhaling voorkomt. Waar vind je dit? Dit kan een expliciete gebeurtenis zijn die met een elektronische handtekening voor de controle wordt vastgelegd. Het kan ook worden afgeleid uit de afronding van de taak ‘Effectiviteitscontrole’ in de workflow. Vastleggen Vastgelegd in logboeken met elektronische handtekeningen of via afrondingstimestamps van de controletaak. Gebeurtenistype explicit
	Kwaliteitsincident aangemaakt	Dit is het begin van het kwaliteitsbeheerproces. Een nieuw kwaliteitsincident, zoals een afwijking, non-conformiteit of klacht, wordt hier voor het eerst vastgelegd in MasterControl. Meestal wordt deze activiteit expliciet geregistreerd wanneer een gebruiker een nieuw incident aanmaakt. Daarbij wordt een auditspoorregistratie met timestamp aangemaakt.
Waarom dit belangrijk is Deze activiteit markeert het begin van de case-levenscyclus. Dat is nodig om de totale doorlooptijd van kwaliteitsincidenten te meten en het aantal ingediende incidenten te analyseren. Waar vind je dit? Dit is een expliciete gebeurtenis in de auditspoortabellen van de module voor kwaliteitsincidenten. De gebeurtenis komt overeen met de timestamp waarop het incidentrecord is aangemaakt. Vastleggen Vastgelegd in het auditspoor wanneer een nieuw kwaliteitsincidentobject wordt aangemaakt. Gebeurtenistype explicit
	Kwaliteitsincident afgesloten	Dit is de laatste activiteit. Het kwaliteitsincident is succesvol afgehandeld en formeel afgesloten in MasterControl. De gebeurtenis wordt vastgelegd wanneer de status van het record verandert naar ‘Afgesloten’. De timestamp wordt geregistreerd in het auditspoor.
Waarom dit belangrijk is Deze activiteit markeert het einde van het proces. Dat is nodig om de totale doorlooptijd en doorvoer te berekenen. De activiteit bevestigt dat de case voor kwaliteitsbeheer succesvol is afgerond. Waar vind je dit? Dit is een expliciete gebeurtenis die is afgeleid van de laatste statuswijziging van het kwaliteitsrecord naar ‘Closed’. Het tijdstip van deze statuswijziging wordt vastgelegd in het auditspoor. Vastleggen Afgeleid van het tijdstip waarop de status van de gebeurtenis wordt bijgewerkt naar ‘Closed’. Gebeurtenistype inferred
	Onderzoek gestart	Markeert de formele start van de onderzoeksfase, waarin de omvang en directe impact van het kwaliteitsincident worden vastgesteld. Dit wordt meestal vastgelegd wanneer het incident officieel aan een onderzoeker wordt toegewezen en de status verandert naar ‘In onderzoek’.
Waarom dit belangrijk is Dit is een belangrijke mijlpaal om de duur van de onderzoeksfase te volgen. Vertragingen kunnen de totale afhandelingstijd en deadlines voor compliance flink beïnvloeden. Waar vind je dit? Afgeleid uit een statuswijziging in het incidentrecord naar bijvoorbeeld ‘Onderzoek loopt’. Deze wijziging wordt vastgelegd in het auditspoor van MasterControl. Vastleggen Afgeleid uit de timestamp waarop de status van het incident verandert naar ‘In onderzoek’. Gebeurtenistype inferred
	Plan voor corrigerende acties goedgekeurd	Dit betekent dat het voorgestelde CAPA-plan formeel is beoordeeld en goedgekeurd door de vereiste belanghebbenden. Dit is een belangrijke mijlpaal die vaak expliciet wordt vastgelegd met een elektronische handtekening in het auditspoor van MasterControl.
Waarom dit belangrijk is Goedkeuringsstappen zijn vaak bottlenecks. Door de tijd voor deze activiteit te analyseren, kun je vertragingen in het goedkeuringsproces vaststellen. Dit helpt bij het dashboard voor analyse van overdrachtsvertragingen. Waar vind je dit? Dit is een expliciete gebeurtenis in het auditspoor. De gebeurtenis wordt vastgelegd wanneer een gebruiker met goedkeuringsbevoegdheid een elektronische handtekening zet voor het CAPA-plan of de bijbehorende workflowstap. Vastleggen Vastgelegd in de logboeken met elektronische handtekeningen die bij de goedkeuringsstap in de workflow horen. Gebeurtenistype explicit
	Actie niet effectief bevonden	Deze activiteit geeft een negatieve uitkomst van de controle aan: de uitgevoerde acties bleken niet effectief. Dit leidt tot herstelwerk. De activiteit wordt afgeleid wanneer de controle mislukt en de status verandert, waardoor het onderzoek of de CAPA-planning opnieuw wordt geopend.
Waarom dit belangrijk is Deze gebeurtenis is belangrijk om herstelwerklussen vast te stellen en het percentage oplossingen bij de eerste poging te berekenen. Zo komen problemen in het oplossingsproces aan het licht die aandacht nodig hebben. Waar vind je dit? Afgeleid uit een statuswijziging die aangeeft dat de controle is mislukt, zoals ‘Effectiviteitscontrole mislukt’ of een terugkeer naar ‘In onderzoek’. Vastleggen Afgeleid uit een workflowovergang waarbij de case na de controle teruggaat naar een eerdere fase. Gebeurtenistype inferred
	Belanghebbenden geïnformeerd	Dit is de formele communicatie over de afhandeling van het kwaliteitsincident aan alle relevante belanghebbenden. Dit kan een expliciet vastgelegde actie zijn of worden afgeleid uit de afronding van de workflowtaak ‘Eindmelding’.
Waarom dit belangrijk is Door deze stap te analyseren, krijg je inzicht in de efficiëntie van de communicatie. De stap is ook belangrijk voor het berekenen van de KPI voor de doorlooptijd van de eindbeoordeling en afsluiting. Waar vind je dit? Dit kan een expliciete melding zijn die in het systeem wordt vastgelegd, of worden afgeleid uit de afronding van de taak ‘Belanghebbenden informeren’ vóór de definitieve afsluiting. Vastleggen Afgeleid uit de afronding van een aparte meldingstaak in de workflow. Gebeurtenistype inferred
	Corrigerende actie uitgevoerd	Dit geeft aan dat de taken uit het goedgekeurde plan voor corrigerende acties zijn uitgevoerd en afgerond. Meestal wordt dit vastgelegd wanneer de verantwoordelijke gebruiker de uitvoeringstaak in het systeem als afgerond markeert.
Waarom dit belangrijk is Dit is een belangrijke mijlpaal voor het meten van de KPI voor de gemiddelde controletijd van acties. De uitvoeringsduur geeft iets aan over de complexiteit en efficiëntie van de corrigerende acties. Waar vind je dit? Afgeleid uit het auditspoor wanneer de status van de toegewezen taken voor corrigerende acties verandert naar ‘Afgerond’ of ‘Uitgevoerd’. Vastleggen Afgeleid uit de afrondingstimestamp van de gekoppelde CAPA-uitvoeringstaken. Gebeurtenistype inferred
	Eerste beoordeling afgerond	Dit is het moment waarop de eerste beoordeling is afgerond en het kwaliteitsincident is ingedeeld, van een ernstniveau is voorzien en geprioriteerd. Vaak wordt dit afgeleid uit een statuswijziging in het systeem, bijvoorbeeld wanneer de status verandert van ‘Nieuw’ naar ‘In beoordeling’ of ‘In onderzoek’.
Waarom dit belangrijk is Door de tijd voor de eerste beoordeling te analyseren, kun je vertragingen in de eerste reactie op kwaliteitsproblemen vaststellen. Deze belangrijke stap bepaalt het vervolg van de workflow en de inzet van middelen. Waar vind je dit? Afgeleid uit het auditspoor wanneer de status van het incident wordt bijgewerkt naar een status na de eerste beoordeling, of wanneer verplichte velden zoals ‘Ernst’ en ‘Prioriteit’ voor het eerst worden ingevuld en opgeslagen. Vastleggen Afgeleid uit een wijziging van de status van het incident, bijvoorbeeld van ‘Ingediend’ naar ‘Toegewezen’. Gebeurtenistype inferred
	Eindbeoordeling uitgevoerd	Dit betekent dat een kwaliteitsmanager de volledige registratie van het kwaliteitsincident, inclusief alle documentatie en acties, definitief heeft beoordeeld. Dit wordt meestal vastgelegd met een expliciete elektronische handtekening voordat de case kan worden afgesloten.
Waarom dit belangrijk is Dit is de laatste kwaliteitscontrole vóór de afsluiting. Vertragingen in deze fase kunnen ervoor zorgen dat incidenten onnodig open blijven en de doorvoercijfers beïnvloeden. Waar vind je dit? Expliciet vastgelegd in het auditspoor wanneer een gebruiker een elektronische handtekening zet voor de workflowstap ‘Eindbeoordeling’ of ‘QA-goedkeuring’. Vastleggen Vastgelegd in logboeken met elektronische handtekeningen voor de laatste goedkeuringsstap in de workflow. Gebeurtenistype explicit
	Kwaliteitsgebeurtenis geannuleerd	Dit is een alternatieve eindstatus voor een kwaliteitsgebeurtenis die ongeldig blijkt, dubbel is geregistreerd of per ongeluk is ingevoerd en daarom wordt geannuleerd. Dit wordt vastgelegd met een statuswijziging naar ‘Cancelled’ of ‘Void’.
Waarom dit belangrijk is Het is belangrijk om gesloten en geannuleerde gebeurtenissen van elkaar te onderscheiden, zodat de procesresultaten correct worden gerapporteerd. Een hoog annuleringspercentage kan wijzen op problemen met de registratie of beoordeling van gebeurtenissen. Waar vind je dit? Afgeleid van een laatste statuswijziging naar bijvoorbeeld ‘Cancelled’ of ‘Voided’, die wordt vastgelegd in het auditspoor. Vastleggen Afgeleid van het tijdstip waarop de status van de gebeurtenis wordt bijgewerkt naar ‘Cancelled’. Gebeurtenistype inferred
	Oorzaakanalyse uitgevoerd	Deze activiteit geeft aan dat de oorzaakanalyse (RCA) is afgerond en de bevindingen zijn vastgelegd. Dit kan worden afgeleid wanneer de velden ‘Oorzaak’ of andere analysevelden zijn ingevuld en de bijbehorende taak als afgerond is gemarkeerd.
Waarom dit belangrijk is Door deze activiteit te volgen, kun je de duur en kwaliteit van de oorzaakanalyse meten. Dit is belangrijk voor KPI’s zoals het percentage herhaalonderzoeken naar de grondoorzaak, waarmee je herstelwerk vaststelt. Waar vind je dit? Afgeleid uit een auditspoorregistratie waaruit blijkt dat de RCA-taak is afgerond, of dat de velden voor de categorie van de grondoorzaak in het formulier voor het kwaliteitsincident zijn ingevuld en definitief gemaakt. Vastleggen Afgeleid uit de afronding van de workflowstap of taak ‘Oorzaakanalyse’. Gebeurtenistype inferred
	Plan voor corrigerende acties voorgesteld	Dit is het opstellen en indienen van een plan voor corrigerende en preventieve acties (CAPA) ter beoordeling. Dit wordt meestal vastgelegd wanneer een CAPA-record formeel aan het kwaliteitsincident wordt gekoppeld en de status verandert naar ‘Wacht op goedkeuring’.
Waarom dit belangrijk is Deze activiteit markeert de overgang van onderzoek naar het plannen van de oplossing. De tijd tussen de oorzaakanalyse en deze stap kan iets zeggen over de efficiëntie van de planning. Waar vind je dit? Waarschijnlijk afgeleid uit het aanmaken van een gekoppeld CAPA-object of een statuswijziging van het kwaliteitsincident naar bijvoorbeeld ‘CAPA-plan voorgesteld’ of ‘Wacht op goedkeuring van plan’. Vastleggen Afgeleid uit het aanmaken van een gekoppeld CAPA-planrecord of een statuswijziging van het bovenliggende incident. Gebeurtenistype inferred
	Preventieve actie uitgevoerd	Dit geeft aan dat de taken uit het plan voor preventieve acties zijn afgerond. Deze acties zijn bedoeld om toekomstige incidenten te voorkomen. De afronding wordt vastgelegd wanneer de toegewezen preventieve acties in het systeem als afgerond worden gemarkeerd.
Waarom dit belangrijk is Deze activiteit volgen is belangrijk voor de KPI voor het percentage preventieve acties. Zo kun je beoordelen hoe proactief de organisatie mogelijke toekomstige problemen aanpakt. Waar vind je dit? Afgeleid uit de afrondingstimestamp van taken die in het CAPA-plan specifiek als ‘Preventieve acties’ zijn aangeduid. Vastleggen Afgeleid uit de afrondingstimestamp van gekoppelde taken voor preventieve acties. Gebeurtenistype inferred

Aanbevolen Optioneel

Extractiegidsen

Zo haal je data uit MasterControl

Stappen

Log in bij MasterControl: Open je MasterControl-omgeving met een gebruikersaccount dat rapporten in Analytics mag maken en uitvoeren.
Open de Analytics-module: Kies in het hoofdmenu de module Analytics of Reports. De exacte naam hangt af van de configuratie van je systeem.
Maak een rapport: Start het maken van een nieuw rapport. Kies een databron die informatie over kwaliteitsevents combineert met het bijbehorende auditspoor of de historie. Deze bron heet vaak een universe of datamodel voor Quality Events, bijvoorbeeld ‘QEM with Audit Trail’.
Bepaal de rapportkolommen (resultaatobjecten): Selecteer in de rapportbouwer de datavelden die als kolommen in het event log komen. Neem ook de gegevens uit het auditspoor op, zodat elke activiteit wordt vastgelegd. Voeg de volgende velden toe:
- Quality Event ID (voor QualityEvent)
- Auditactie of gebeurtenistype (voor ActivityName)
- Audit-timestamp of datum/tijd (voor EventTime)
- Auditgebruiker of uitgevoerd door (voor UserName)
- Type kwaliteitsevent
- Verantwoordelijke afdeling
- Huidige status (voor QualityEventStatus)
- Categorie hoofdoorzaak
- Status effectiviteitscontrole
- Beoogde oplossingsdatum
Stel rapportfilters in: Beperk de data tot de gewenste selectie. Maak een filter voor het veld ‘Audit Action’ of ‘Event Type’. Selecteer alle waarden die bij de benodigde activiteiten horen, zoals ‘Create’, ‘Status Change’, ‘E-Signature’ en ‘Task Complete’.
Stel de datumbereik in: Filter het veld ‘Audit Timestamp’ op de periode waaruit je data wilt halen. Begin bij voorkeur met een kortere periode, bijvoorbeeld de afgelopen 3 tot 6 maanden, om te controleren of het rapport goed draait.
Voer het rapport uit: Genereer het datavoorbeeld in de MasterControl Analytics-interface. Controleer of de gegevens de juiste structuur hebben.
Pas activiteitsnamen aan: De ruwe namen van ‘Audit Action’ zijn mogelijk niet duidelijk voor gebruikers. Na het exporteren moet je de namen omzetten. Maak in een tool naar keuze, zoals Excel of een script, een koppeling tussen technische auditgebeurtenissen (bijvoorbeeld ‘STATUS_CHANGE_TO_CLOSED’) en de gewenste activiteitsnamen (bijvoorbeeld ‘Kwaliteitsevent gesloten’).
Voeg de kolom EndTime toe: Maak na het exporteren een kolom met de naam ‘EndTime’. Bij de meeste afzonderlijke auditgebeurtenissen is EndTime gelijk aan EventTime. Kopieer de waarden uit de kolom ‘EventTime’ naar ‘EndTime’.
Exporteer de data: Ben je tevreden met het datavoorbeeld? Gebruik dan de exportfunctie in de Analytics-module om de data als CSV-bestand op te slaan.
Maak het bestand klaar voor upload: Open het CSV-bestand en pas de activiteitsnamen uit stap 8 toe. Controleer of de kolomkoppen exact overeenkomen met de vereiste attributen: QualityEvent, ActivityName, EventTime, EndTime, UserName enzovoort. Sla het definitieve bestand op. Daarna kun je het uploaden naar ProcessMind.

Configuratie

Databron voor het rapport: Het rapport moet gebaseerd zijn op een databron die de hoofdrecords van kwaliteitsevents koppelt aan de bijbehorende gegevens uit het auditspoor of de gebeurtenishistorie. Zo wordt elke afzonderlijke activiteit vastgelegd.
Filter voor datumbereik: Filter op de timestamp van de auditgebeurtenis (EventTime). Begin voor de eerste analyse met een periode van 3 tot 6 maanden. Zo houd je de balans tussen volledigheid en prestaties.
Activiteitenfilter: Het belangrijkste filter betreft het veld voor de auditactie of het gebeurtenistype. Selecteer alle relevante systeemgebeurtenissen die bij de gewenste bedrijfsactiviteiten horen, zoals het aanmaken van objecten, statuswijzigingen, elektronische handtekeningen en voltooide workflowtaken.
Filter voor type kwaliteitsevent: Je kunt filteren op specifieke typen kwaliteitsevents, zoals ‘Non-Conformance’ of ‘Customer Complaint’. Zo richt je de eerste analyse op één procesvariant.
Vereisten: De gebruiker die het rapport uitvoert, heeft minimaal leestoegang nodig tot de module Quality Events en moet rapporten kunnen maken en uitvoeren in de MasterControl Analytics-module.

a Voorbeeldquery sql

/*
This is a configuration guide for building the report in the MasterControl Analytics UI.
There is no executable SQL script, as the extraction is performed through the graphical interface.
Follow these steps in the report builder to configure your data extraction.
*/

**1. Report Data Source (Universe):**
Select a data source that combines Quality Event data with Audit Trail information. Example: `[Quality Events and Audit History]`

**2. Result Objects (Columns to Select):**

-- Case and Recommended Attributes
*   `InfoCard.ID` (as QualityEvent)
*   `InfoCard.Fields.[Quality Event Type]` (as QualityEventType)
*   `InfoCard.Fields.[Responsible Department]` (as ResponsibleDepartment)
*   `InfoCard.Fields.[Root Cause Category]` (as RootCauseCategory)
*   `InfoCard.Fields.[Effectiveness Status]` (as EffectivenessStatus)
*   `InfoCard.Fields.[Target Resolution Date]` (as TargetResolutionDate)
*   `InfoCard.Status` (as QualityEventStatus)

-- Required Activity Attributes
*   `Audit Trail.Record Type` or `Audit Trail.Action` (as ActivityName)
*   `Audit Trail.Date/Time` (as EventTime)
*   `Audit Trail.User Name` or `Audit Trail.Performed By` (as UserName)

**3. Query Filters (Filter Pane):**

*   **Filter 1: Date Range**
    *   Object: `Audit Trail.Date/Time`
    *   Operator: `Between`
    *   Values: `[Select a start date]` and `[Select an end date]`

*   **Filter 2: Activity Types**
    *   Object: `Audit Trail.Record Type`
    *   Operator: `In List`
    *   Values: Select all relevant system events. The exact names may vary in your configuration. You must map these technical names to the required business activity names post-export. Look for values similar to:
        *   `Create InfoCard` (maps to 'Quality Event Created')
        *   `Status Change` (used for 'Initial Triage Completed', 'Investigation Initiated', 'Quality Event Closed', 'Quality Event Cancelled')
        *   `Task Complete` (used for 'Root Cause Analysis Performed', 'Corrective Action Implemented', 'Preventive Action Implemented', 'Effectiveness of Action Verified', 'Stakeholders Notified')
        *   `Task Failed` (maps to 'Effectiveness Deemed Ineffective')
        *   `E-Signature Applied` (maps to 'Corrective Action Plan Approved', 'Final Review Conducted')
        *   `Link Created` (maps to 'Corrective Action Plan Proposed' when a CAPA is linked)

*   **Filter 3 (Optional): Quality Event Type**
    *   Object: `InfoCard.Fields.[Quality Event Type]`
    *   Operator: `In List`
    *   Values: `[Select desired event types, e.g., 'Non-conformance', 'Deviation']`

**4. Post-Export Transformation:**
After exporting to CSV, you must add a data transformation step to map the raw `Audit Trail.Record Type` and `InfoCard.Status` values to the standardized `ActivityName` values required by ProcessMind. For example, an audit record where `Record Type` is 'Status Change' and the new status is 'Closed' should be mapped to the `ActivityName` 'Quality Event Closed'.

Stappen

Vereisten en installatie: Installeer Python 3.6 of hoger en de bibliotheken pandas en requests. Vraag je MasterControl-beheerder om API-inloggegevens, waaronder een Client ID, Client Secret en API Key. Je account moet leestoegang hebben tot de module Quality Events.
Stel de scriptvariabelen in: Maak een Python-scriptbestand. Definieer bovenaan het bestand variabelen voor de basis-URL van MasterControl en de API-inloggegevens uit de vorige stap. Geef ook de begin- en einddatum van de extractieperiode op.
Richt de authenticatie in: Schrijf een functie die een POST-verzoek stuurt naar het authenticatie-eindpunt van MasterControl, meestal /api/v2/auth/token. Voeg je inloggegevens toe aan het verzoek om een tijdelijk bearer-token op te halen voor de volgende API-aanroepen.
Haal de lijst met kwaliteitsevents op: Maak een hoofdlus die het eindpunt voor kwaliteitsevents aanroept, bijvoorbeeld /api/v2/events. Gebruik de parameters limit en offset om de lijst in delen op te halen. Zo kan het script grote datasets verwerken zonder de API te overbelasten.
Haal de auditsporen op: Roep voor elk kwaliteitsevent uit de hoofdlus de API opnieuw aan om het bijbehorende auditspoor of de historie op te halen. Het eindpunt heeft meestal een structuur als /api/v2/events/{id}/history, waarbij {id} de unieke identificatie van het kwaliteitsevent is.
Koppel auditgegevens aan activiteiten: Dit is de belangrijkste omzettingsstap. Doorloop de auditregels van elk kwaliteitsevent. Gebruik voorwaarden (if/elif/else) om specifieke auditregels, zoals statuswijzigingen, e-handtekeningen of voltooide taken, te koppelen aan de gestandaardiseerde activiteitsnamen voor het event log.
Haal attributen op: Haal uit het JSON-antwoord alle vereiste en aanbevolen attributen. Neem onder meer de ID van QualityEvent, de zojuist gekoppelde ActivityName, de EventTime uit de auditregel, UserName en relevante gegevens uit het bovenliggende kwaliteitsevent op.
Stel het event log samen: Sla elke activiteit met de bijbehorende attributen op als een dictionary. Voeg elke dictionary toe aan een hoofdlijst die de basis vormt voor het event log.
Maak een DataFrame: Zet de hoofdlijst met activiteiten om in een pandas DataFrame nadat alle kwaliteitsevents en bijbehorende auditsporen zijn verwerkt. Zo kun je de data eenvoudig bewerken en opmaken.
Exporteer naar CSV: Gebruik de functie to_csv() van pandas om de DataFrame naar een CSV-bestand te exporteren. Sla het bestand op met UTF-8-codering en gebruik voor de kolommen EventTime en EndTime een consistent timestamp-formaat dat geschikt is voor ProcessMind, zoals YYYY-MM-DDTHH:MM:SS.

Configuratie

API-inloggegevens: Je hebt een geldige Client ID, Client Secret en API Key nodig van een gebruikersaccount dat via de API toegang heeft tot gegevens over kwaliteitsevents.
API-eindpunten: Het script gebruikt vooral het eindpunt /api/v2/auth/token voor authenticatie, /api/v2/events om kwaliteitsevents op te halen en /api/v2/events/{id}/history om het bijbehorende auditspoor op te vragen.
Filters voor datumbereik: Stel de variabelen start_date en end_date in het script in. Begin voor de eerste analyse met een periode van 3 tot 6 maanden. Zo blijft de dataset beheersbaar en duurt de extractie niet onnodig lang.
Paginering: Met de parameter limit bepaal je hoeveel records elke API-aanroep ophaalt. Een waarde tussen 100 en 500 is gebruikelijk. Het script moet offset gebruiken om alle pagina’s op te halen.
MasterControl-configuratie: De koppeling van auditregels aan activiteiten gaat uit van een standaardworkflow voor kwaliteitsbeheer. Mogelijk moet je veldnamen of statuswaarden in het script aanpassen aan de configuratie van MasterControl binnen jouw organisatie.

a Voorbeeldquery python

import requests
import pandas as pd
import json
from datetime import datetime

class=class="hl-string">"hl-comment"># --- Configuration Settings --- 
class=class="hl-string">"hl-comment"># Replace with your MasterControl instance details
BASE_URL = class="hl-string">"https://[Your-MasterControl-Domain].mastercontrol.com"
CLIENT_ID = class="hl-string">"[Your_Client_ID]"
CLIENT_SECRET = class="hl-string">"[Your_Client_Secret]"
API_KEY = class="hl-string">"[Your_API_Key]"

class=class="hl-string">"hl-comment"># --- Date Range for Extraction --- 
class=class="hl-string">"hl-comment"># Format: YYYY-MM-DD
START_DATE = class="hl-string">"2023-01-01"
END_DATE = class="hl-string">"2023-12-31"

class=class="hl-string">"hl-comment"># --- Authentication Function --- 
def get_access_token():
    class="hl-string">"""Authenticates with MasterControl and returns an access token."""
    auth_url = fclass="hl-string">"{BASE_URL}/api/v2/auth/token"
    auth_payload = {
        class="hl-string">'grant_type': class="hl-string">'password',
        class="hl-string">'client_id': CLIENT_ID,
        class="hl-string">'client_secret': CLIENT_SECRET
    }
    headers = {
        class="hl-string">'x-api-key': API_KEY,
        class="hl-string">'Content-Type': class="hl-string">'application/json'
    }
    try:
        response = requests.post(auth_url, headers=headers, data=json.dumps(auth_payload))
        response.raise_for_status() class=class="hl-string">"hl-comment"># Raises an HTTPError for bad responses
        return response.json().get(class="hl-string">'access_token')
    except requests.exceptions.RequestException as e:
        print(fclass="hl-string">"Error during authentication: {e}")
        return None

class=class="hl-string">"hl-comment"># --- Main Extraction Logic --- 
def extract_quality_events():
    class="hl-string">"""Extracts, transforms, and returns a DataFrame of quality event activities."""
    token = get_access_token()
    if not token:
        print(class="hl-string">"Could not retrieve access token. Exiting.")
        return pd.DataFrame()

    headers = {
        class="hl-string">'Authorization': fclass="hl-string">'Bearer {token}',
        class="hl-string">'x-api-key': API_KEY
    }

    all_activities = []
    limit = 100
    offset = 0
    
    while True:
        class=class="hl-string">"hl-comment"># 1. Fetch a page of quality events
        events_url = fclass="hl-string">"{BASE_URL}/api/v2/events?limit={limit}&offset={offset}&startDate={START_DATE}&endDate={END_DATE}"
        try:
            events_response = requests.get(events_url, headers=headers)
            events_response.raise_for_status()
            events_data = events_response.json().get(class="hl-string">'data', [])
        except requests.exceptions.RequestException as e:
            print(fclass="hl-string">"Error fetching events list: {e}")
            break

        if not events_data:
            break class=class="hl-string">"hl-comment"># Exit loop if no more events are returned

        for qe_summary in events_data:
            qe_id = qe_summary.get(class="hl-string">'id')
            if not qe_id:
                continue

            class=class="hl-string">"hl-comment"># 2. Fetch the detailed history for each quality event
            history_url = fclass="hl-string">"{BASE_URL}/api/v2/events/{qe_id}/history"
            try:
                history_response = requests.get(history_url, headers=headers)
                history_response.raise_for_status()
                history_data = history_response.json().get(class="hl-string">'data', [])
            except requests.exceptions.RequestException as e:
                print(fclass="hl-string">"Error fetching history for event {qe_id}: {e}")
                continue

            class=class="hl-string">"hl-comment"># 3. Map audit trail entries to activities
            for entry in history_data:
                activity = None
                activity_name = class="hl-string">""
                event_time = entry.get(class="hl-string">'timestamp')
                user_name = entry.get(class="hl-string">'user', {}).get(class="hl-string">'name')

                action = entry.get(class="hl-string">'action', class="hl-string">'').lower()
                field_name = entry.get(class="hl-string">'fieldName', class="hl-string">'').lower()
                new_value = entry.get(class="hl-string">'newValue', class="hl-string">'')
                
                class=class="hl-string">"hl-comment"># Mapping logic based on common MasterControl audit trail patterns
                if action == class="hl-string">'create' and entry.get(class="hl-string">'objectType') == class="hl-string">'QualityEvent':
                    activity_name = class="hl-string">'Quality Event Created'
                elif action == class="hl-string">'status_change' and new_value == class="hl-string">'Under Assessment':
                    activity_name = class="hl-string">'Initial Triage Completed'
                elif action == class="hl-string">'status_change' and new_value == class="hl-string">'Under Investigation':
                    activity_name = class="hl-string">'Investigation Initiated'
                elif action == class="hl-string">'task_complete' and class="hl-string">'root cause' in entry.get(class="hl-string">'taskName', class="hl-string">'').lower():
                    activity_name = class="hl-string">'Root Cause Analysis Performed'
                elif action == class="hl-string">'link' and class="hl-string">'capa' in entry.get(class="hl-string">'linkedObjectType', class="hl-string">'').lower():
                    activity_name = class="hl-string">'Corrective Action Plan Proposed'
                elif action == class="hl-string">'e_signature' and class="hl-string">'approve capa' in entry.get(class="hl-string">'reason', class="hl-string">'').lower():
                    activity_name = class="hl-string">'Corrective Action Plan Approved'
                elif action == class="hl-string">'task_complete' and class="hl-string">'implement corrective' in entry.get(class="hl-string">'taskName', class="hl-string">'').lower():
                    activity_name = class="hl-string">'Corrective Action Implemented'
                elif action == class="hl-string">'task_complete' and class="hl-string">'implement preventive' in entry.get(class="hl-string">'taskName', class="hl-string">'').lower():
                    activity_name = class="hl-string">'Preventive Action Implemented'
                elif action == class="hl-string">'task_complete' and class="hl-string">'effectiveness verification' in entry.get(class="hl-string">'taskName', class="hl-string">'').lower() and entry.get(class="hl-string">'taskResult') == class="hl-string">'Effective':
                    activity_name = class="hl-string">'Effectiveness of Action Verified'
                elif action == class="hl-string">'task_complete' and class="hl-string">'effectiveness verification' in entry.get(class="hl-string">'taskName', class="hl-string">'').lower() and entry.get(class="hl-string">'taskResult') == class="hl-string">'Ineffective':
                    activity_name = class="hl-string">'Effectiveness Deemed Ineffective'
                elif action == class="hl-string">'task_complete' and class="hl-string">'notify stakeholders' in entry.get(class="hl-string">'taskName', class="hl-string">'').lower():
                    activity_name = class="hl-string">'Stakeholders Notified'
                elif action == class="hl-string">'e_signature' and class="hl-string">'final review' in entry.get(class="hl-string">'reason', class="hl-string">'').lower():
                    activity_name = class="hl-string">'Final Review Conducted'
                elif action == class="hl-string">'status_change' and new_value == class="hl-string">'Closed':
                    activity_name = class="hl-string">'Quality Event Closed'
                elif action == class="hl-string">'status_change' and new_value == class="hl-string">'Cancelled':
                    activity_name = class="hl-string">'Quality Event Cancelled'

                if activity_name:
                    activity = {
                        class="hl-string">'QualityEvent': qe_id,
                        class="hl-string">'ActivityName': activity_name,
                        class="hl-string">'EventTime': event_time,
                        class="hl-string">'EndTime': event_time, class=class="hl-string">"hl-comment"># For atomic events, EndTime is the same as EventTime
                        class="hl-string">'UserName': user_name,
                        class="hl-string">'ResponsibleDepartment': qe_summary.get(class="hl-string">'department'),
                        class="hl-string">'QualityEventType': qe_summary.get(class="hl-string">'eventType'),
                        class="hl-string">'QualityEventStatus': new_value if class="hl-string">'status_change' in action else qe_summary.get(class="hl-string">'status'),
                        class="hl-string">'RootCauseCategory': qe_summary.get(class="hl-string">'rootCauseCategory'), class=class="hl-string">"hl-comment"># This might need to be sourced from a different field
                        class="hl-string">'EffectivenessStatus': entry.get(class="hl-string">'taskResult') if class="hl-string">'effectiveness' in activity_name else None,
                        class="hl-string">'TargetResolutionDate': qe_summary.get(class="hl-string">'targetDate')
                    }
                    all_activities.append(activity)

        offset += limit

    df = pd.DataFrame(all_activities)
    class=class="hl-string">"hl-comment"># Ensure datetime format is consistent
    df[class="hl-string">'EventTime'] = pd.to_datetime(df[class="hl-string">'EventTime']).dt.strftime(class="hl-string">'%Y-%m-%dT%H:%M:%S')
    df[class="hl-string">'EndTime'] = pd.to_datetime(df[class="hl-string">'EndTime']).dt.strftime(class="hl-string">'%Y-%m-%dT%H:%M:%S')
    return df

class=class="hl-string">"hl-comment"># --- Execution --- 
if __name__ == class="hl-string">"__main__":
    event_log_df = extract_quality_events()
    if not event_log_df.empty:
        event_log_df.to_csv(class="hl-string">"mastercontrol_quality_events_log.csv", index=False, encoding=class="hl-string">'utf-8-sig')
        print(fclass="hl-string">"Successfully extracted {len(event_log_df)} activities to mastercontrol_quality_events_log.csv")
    else:
        print(class="hl-string">"No data extracted.")

Stappen

Controleer of de MasterControl BI Connector-module is gelicentieerd, ingeschakeld en beschikbaar is voor de BI- of ETL-tool waarmee je de data ophaalt. Vraag de MasterControl-beheerder om de verbindingsgegevens, inloggegevens, vereiste autorisaties en goedgekeurde bronobjecten. Omdat MasterControl-omgevingen verschillen, gebruik je [Configure based on your system] voor de verbindingsmethode en bronnamen van de connector.
Verbind de BI- of ETL-tool met de MasterControl BI Connector en test de verbinding. Selecteer de goedgekeurde bronnen voor kwaliteitsevents, auditsporen, workflowtaken, elektronische handtekeningen en bijbehorende CAPA’s, voor zover de connector deze objecten beschikbaar maakt. Vervang elke bronverwijzing tussen vierkante haken in de query door het bijbehorende object in jouw omgeving.
Stel de extractieperiode in met [Start date parameter] en [End date parameter]. Voor de eerste extractie wordt een periode van drie tot zes maanden aanbevolen. Laat opeenvolgende incrementele extracties elkaar deels overlappen om late wijzigingen mee te nemen. Verwijder daarna dubbele records op basis van QualityEvent, ActivityName en EventTime, aangevuld met de brongebeurtenis-ID als die beschikbaar is.
Haal de activiteit voor het aanmaken van een kwaliteitsevent op uit het expliciete aanmaak- of auditrecord. Haal de overige activiteiten op uit expliciete workflow-, taak-, status-, CAPA-, effectiviteits-, meldings-, beoordelings-, handtekening- en auditrecords. De query moet voor elke activiteit één rij opleveren. ProcessMind gebruikt deze rijen zoals ze zijn en leidt ontbrekende activiteiten niet zelf af.
Koppel bronvelden aan de verplichte uitvoerkolommen QualityEvent, ActivityName en EventTime. Koppel ook de aanbevolen velden EndTime, UserName, ResponsibleDepartment, QualityEventType, QualityEventStatus, RootCauseCategory, EffectivenessStatus en TargetResolutionDate als de connector deze beschikbaar maakt. Behoud waar mogelijk de tijdzonegegevens van de brontimestamps.
Pas de activiteitsregels toe in de query. Gebruik expliciete brongebeurtenissen als die beschikbaar zijn. Leid activiteiten alleen af op basis van de vastgelegde status, ingevulde velden, voltooide taken of handtekeningen wanneer die informatie in de brondata staat. Maak geen rij aan alleen omdat er later een andere activiteit plaatsvindt.
Gebruik één tijdzone voor alle timestamps, bij voorkeur UTC, of documenteer de tijdzone van de bron. Zet lege tekenreeksen om naar NULL, behoud bron-ID’s en zorg dat ActivityName exact één van de veertien verplichte activiteitslabels bevat. Vul ontbrekende bronwaarden niet zelf in.
Controleer of QualityEvent is ingevuld, EventTime een geldige timestamp is en elke rij binnen de geselecteerde periode valt. Controleer op dubbele activiteitsrijen, onverwachte activiteitslabels, ongeldige statusovergangen en gebeurtenissen die vóór Quality Event Created plaatsvinden.
Exporteer het resultaat als een platte CSV of een ander tabelbestandsformaat dat ProcessMind ondersteunt. Voeg een kopregel toe met exact deze kolomnamen: QualityEvent, ActivityName, EventTime, EndTime, UserName, ResponsibleDepartment, QualityEventType, QualityEventStatus, RootCauseCategory, EffectivenessStatus en TargetResolutionDate. Upload het bestand naar ProcessMind en stel QualityEvent in als case-ID, ActivityName als activiteit en EventTime als timestamp van de gebeurtenis.

Configuratie

Connector en autorisatie: Schakel de MasterControl BI Connector in en zorg voor de vereiste licentie, leestoegang, toegang tot auditsporen en workflows, en rechten voor data over kwaliteitsevents en CAPA’s. Gebruik [Configure based on your system] voor verbindingsinstellingen die afhangen van de implementatie.
Bronobjecten: Configureer de goedgekeurde MasterControl BI Connector-objecten voor kwaliteitsevents, auditgeschiedenis, workflowtaken, handtekeningen, CAPA-records, meldingen, beoordelingen en effectiviteitscontroles. Ga er niet van uit dat objectnamen of relaties in elke omgeving hetzelfde zijn.
Datumbereik: Begin met drie tot zes maanden. Gebruik voor productieladingen incrementele perioden met een gedocumenteerde overlap, zodat audit- of workflowrecords die later binnenkomen ook worden meegenomen.
Filters: Gebruik [Company-specific filter] alleen als dat nodig is. Je kunt ook filteren op type kwaliteitsevent, vestiging, bedrijfseenheid, documenttype, status of verantwoordelijke afdeling. Sluit met filters geen activiteiten uit die nodig zijn om de levenscyclus te reconstrueren.
Activiteiten koppelen: Stel exacte bronvoorwaarden in voor aanmaak, triage, onderzoek, RCA, voorstel en goedkeuring van CAPA’s, uitvoering van corrigerende en preventieve acties, effectiviteitsresultaten, meldingen, eindbeoordeling, afsluiting en annulering. Houd een document bij met de koppeling tussen bronstatussen, taaknamen, handtekeningacties en regels voor ingevulde velden.
Timestamps: Kies voor elke activiteit de gezaghebbende gebeurtenistimestamp. Behoud de tijdzone van de bron of zet alle timestamps om naar UTC. Gebruik EndTime alleen als er expliciet een voltooiingstimestamp beschikbaar is.
Ontbrekende waarden: Laat aanbevolen attributen die niet beschikbaar zijn op NULL staan. Vul ontbrekende gegevens over gebruikers, afdelingen, hoofdoorzaken, effectiviteit of streefdatums niet in met tijdelijke waarden.
Prestaties: Pas datum- en bedrijfsfilters waar mogelijk toe in de BI Connector. Selecteer alleen de benodigde kolommen, voorkom dat je zonder beperking de volledige auditgeschiedenis doorzoekt en verdeel grote perioden in delen. Sla tussenresultaten op als de BI-tool dat ondersteunt.
Incrementele verwerking: Bewaar de grens van de laatste geslaagde extractie en gebruik bij volgende extracties een kleine overlap. Verwijder dubbele records met de brongebeurtenis-ID als die beschikbaar is. Gebruik anders een combinatie van case, activiteit, timestamp en gebruiker, met gedocumenteerde regels.
Datakwaliteit: Vereis dat QualityEvent, ActivityName en EventTime zijn ingevuld. Wijs rijen met niet-ondersteunde activiteitslabels, ongeldige timestamps of ontbrekende case-ID’s af of zet ze apart.
Beveiliging: Gebruik een serviceaccount met zo weinig mogelijk leesrechten. Beveilig inloggegevens, beperk toegang tot geëxporteerde bestanden en volg de bewaartermijnen van MasterControl en je organisatie.

a Voorbeeldquery sql

WITH
quality_event_created AS (
    SELECT
        CAST([Quality Event Identifier] AS VARCHAR(255)) AS QualityEvent,
        'Quality Event Created' AS ActivityName,
        CAST([Creation Timestamp] AS TIMESTAMP) AS EventTime,
        CAST([Creation Timestamp] AS TIMESTAMP) AS EndTime,
        CAST([Created By] AS VARCHAR(255)) AS UserName,
        CAST([Responsible Department] AS VARCHAR(255)) AS ResponsibleDepartment,
        CAST([Quality Event Type] AS VARCHAR(255)) AS QualityEventType,
        CAST([Quality Event Status] AS VARCHAR(255)) AS QualityEventStatus,
        CAST([Root Cause Category] AS VARCHAR(255)) AS RootCauseCategory,
        CAST([Effectiveness Status] AS VARCHAR(255)) AS EffectivenessStatus,
        CAST([Target Resolution Date] AS TIMESTAMP) AS TargetResolutionDate
    FROM [Your quality event source]
    WHERE CAST([Creation Timestamp] AS TIMESTAMP) >= CAST('[Start date parameter]' AS TIMESTAMP)
      AND CAST([Creation Timestamp] AS TIMESTAMP) < CAST('[End date parameter]' AS TIMESTAMP)
),
initial_triage_completed AS (
    SELECT
        CAST([Quality Event Identifier] AS VARCHAR(255)) AS QualityEvent,
        'Initial Triage Completed' AS ActivityName,
        CAST([Status Change Timestamp] AS TIMESTAMP) AS EventTime,
        CAST([Status Change Timestamp] AS TIMESTAMP) AS EndTime,
        CAST([Changed By] AS VARCHAR(255)) AS UserName,
        CAST([Responsible Department] AS VARCHAR(255)) AS ResponsibleDepartment,
        CAST([Quality Event Type] AS VARCHAR(255)) AS QualityEventType,
        CAST([New Status] AS VARCHAR(255)) AS QualityEventStatus,
        CAST([Root Cause Category] AS VARCHAR(255)) AS RootCauseCategory,
        CAST([Effectiveness Status] AS VARCHAR(255)) AS EffectivenessStatus,
        CAST([Target Resolution Date] AS TIMESTAMP) AS TargetResolutionDate
    FROM [Your quality event status history source]
    WHERE CAST([Status Change Timestamp] AS TIMESTAMP) >= CAST('[Start date parameter]' AS TIMESTAMP)
      AND CAST([Status Change Timestamp] AS TIMESTAMP) < CAST('[End date parameter]' AS TIMESTAMP)
      AND CAST([New Status] AS VARCHAR(255)) IN ('Under Assessment', 'Investigation')
),
investigation_initiated AS (
    SELECT
        CAST([Quality Event Identifier] AS VARCHAR(255)) AS QualityEvent,
        'Investigation Initiated' AS ActivityName,
        CAST([Status Change Timestamp] AS TIMESTAMP) AS EventTime,
        CAST([Status Change Timestamp] AS TIMESTAMP) AS EndTime,
        CAST([Changed By] AS VARCHAR(255)) AS UserName,
        CAST([Responsible Department] AS VARCHAR(255)) AS ResponsibleDepartment,
        CAST([Quality Event Type] AS VARCHAR(255)) AS QualityEventType,
        CAST([New Status] AS VARCHAR(255)) AS QualityEventStatus,
        CAST([Root Cause Category] AS VARCHAR(255)) AS RootCauseCategory,
        CAST([Effectiveness Status] AS VARCHAR(255)) AS EffectivenessStatus,
        CAST([Target Resolution Date] AS TIMESTAMP) AS TargetResolutionDate
    FROM [Your quality event status history source]
    WHERE CAST([Status Change Timestamp] AS TIMESTAMP) >= CAST('[Start date parameter]' AS TIMESTAMP)
      AND CAST([Status Change Timestamp] AS TIMESTAMP) < CAST('[End date parameter]' AS TIMESTAMP)
      AND CAST([New Status] AS VARCHAR(255)) = 'Under Investigation'
),
root_cause_analysis_performed AS (
    SELECT
        CAST([Quality Event Identifier] AS VARCHAR(255)) AS QualityEvent,
        'Root Cause Analysis Performed' AS ActivityName,
        CAST([Task Completion Timestamp] AS TIMESTAMP) AS EventTime,
        CAST([Task Completion Timestamp] AS TIMESTAMP) AS EndTime,
        CAST([Completed By] AS VARCHAR(255)) AS UserName,
        CAST([Responsible Department] AS VARCHAR(255)) AS ResponsibleDepartment,
        CAST([Quality Event Type] AS VARCHAR(255)) AS QualityEventType,
        CAST([Quality Event Status] AS VARCHAR(255)) AS QualityEventStatus,
        CAST([Root Cause Category] AS VARCHAR(255)) AS RootCauseCategory,
        CAST([Effectiveness Status] AS VARCHAR(255)) AS EffectivenessStatus,
        CAST([Target Resolution Date] AS TIMESTAMP) AS TargetResolutionDate
    FROM [Your workflow task source]
    WHERE CAST([Task Completion Timestamp] AS TIMESTAMP) >= CAST('[Start date parameter]' AS TIMESTAMP)
      AND CAST([Task Completion Timestamp] AS TIMESTAMP) < CAST('[End date parameter]' AS TIMESTAMP)
      AND CAST([Task Name] AS VARCHAR(255)) IN ('Root Cause Analysis', 'RCA')
      AND [Task Completion Timestamp] IS NOT NULL
      AND [Root Cause] IS NOT NULL
),
corrective_action_plan_proposed AS (
    SELECT
        CAST([Quality Event Identifier] AS VARCHAR(255)) AS QualityEvent,
        'Corrective Action Plan Proposed' AS ActivityName,
        CAST([Status Change Timestamp] AS TIMESTAMP) AS EventTime,
        CAST([Status Change Timestamp] AS TIMESTAMP) AS EndTime,
        CAST([Changed By] AS VARCHAR(255)) AS UserName,
        CAST([Responsible Department] AS VARCHAR(255)) AS ResponsibleDepartment,
        CAST([Quality Event Type] AS VARCHAR(255)) AS QualityEventType,
        CAST([New Status] AS VARCHAR(255)) AS QualityEventStatus,
        CAST([Root Cause Category] AS VARCHAR(255)) AS RootCauseCategory,
        CAST([Effectiveness Status] AS VARCHAR(255)) AS EffectivenessStatus,
        CAST([Target Resolution Date] AS TIMESTAMP) AS TargetResolutionDate
    FROM [Your CAPA status source]
    WHERE CAST([Status Change Timestamp] AS TIMESTAMP) >= CAST('[Start date parameter]' AS TIMESTAMP)
      AND CAST([Status Change Timestamp] AS TIMESTAMP) < CAST('[End date parameter]' AS TIMESTAMP)
      AND CAST([CAPA Status] AS VARCHAR(255)) = 'Pending Approval'
      AND [Quality Event Identifier] IS NOT NULL
),
corrective_action_plan_approved AS (
    SELECT
        CAST([Quality Event Identifier] AS VARCHAR(255)) AS QualityEvent,
        'Corrective Action Plan Approved' AS ActivityName,
        CAST([Approval Timestamp] AS TIMESTAMP) AS EventTime,
        CAST([Approval Timestamp] AS TIMESTAMP) AS EndTime,
        CAST([Approved By] AS VARCHAR(255)) AS UserName,
        CAST([Responsible Department] AS VARCHAR(255)) AS ResponsibleDepartment,
        CAST([Quality Event Type] AS VARCHAR(255)) AS QualityEventType,
        CAST([Quality Event Status] AS VARCHAR(255)) AS QualityEventStatus,
        CAST([Root Cause Category] AS VARCHAR(255)) AS RootCauseCategory,
        CAST([Effectiveness Status] AS VARCHAR(255)) AS EffectivenessStatus,
        CAST([Target Resolution Date] AS TIMESTAMP) AS TargetResolutionDate
    FROM [Your CAPA approval or signature source]
    WHERE CAST([Approval Timestamp] AS TIMESTAMP) >= CAST('[Start date parameter]' AS TIMESTAMP)
      AND CAST([Approval Timestamp] AS TIMESTAMP) < CAST('[End date parameter]' AS TIMESTAMP)
      AND CAST([Approval Status] AS VARCHAR(255)) = 'Approved'
),
corrective_action_implemented AS (
    SELECT
        CAST([Quality Event Identifier] AS VARCHAR(255)) AS QualityEvent,
        'Corrective Action Implemented' AS ActivityName,
        CAST([Task Completion Timestamp] AS TIMESTAMP) AS EventTime,
        CAST([Task Completion Timestamp] AS TIMESTAMP) AS EndTime,
        CAST([Completed By] AS VARCHAR(255)) AS UserName,
        CAST([Responsible Department] AS VARCHAR(255)) AS ResponsibleDepartment,
        CAST([Quality Event Type] AS VARCHAR(255)) AS QualityEventType,
        CAST([Quality Event Status] AS VARCHAR(255)) AS QualityEventStatus,
        CAST([Root Cause Category] AS VARCHAR(255)) AS RootCauseCategory,
        CAST([Effectiveness Status] AS VARCHAR(255)) AS EffectivenessStatus,
        CAST([Target Resolution Date] AS TIMESTAMP) AS TargetResolutionDate
    FROM [Your CAPA task source]
    WHERE CAST([Task Completion Timestamp] AS TIMESTAMP) >= CAST('[Start date parameter]' AS TIMESTAMP)
      AND CAST([Task Completion Timestamp] AS TIMESTAMP) < CAST('[End date parameter]' AS TIMESTAMP)
      AND CAST([Action Type] AS VARCHAR(255)) = 'Corrective'
      AND CAST([Task Status] AS VARCHAR(255)) = 'Completed'
),
preventive_action_implemented AS (
    SELECT
        CAST([Quality Event Identifier] AS VARCHAR(255)) AS QualityEvent,
        'Preventive Action Implemented' AS ActivityName,
        CAST([Task Completion Timestamp] AS TIMESTAMP) AS EventTime,
        CAST([Task Completion Timestamp] AS TIMESTAMP) AS EndTime,
        CAST([Completed By] AS VARCHAR(255)) AS UserName,
        CAST([Responsible Department] AS VARCHAR(255)) AS ResponsibleDepartment,
        CAST([Quality Event Type] AS VARCHAR(255)) AS QualityEventType,
        CAST([Quality Event Status] AS VARCHAR(255)) AS QualityEventStatus,
        CAST([Root Cause Category] AS VARCHAR(255)) AS RootCauseCategory,
        CAST([Effectiveness Status] AS VARCHAR(255)) AS EffectivenessStatus,
        CAST([Target Resolution Date] AS TIMESTAMP) AS TargetResolutionDate
    FROM [Your CAPA task source]
    WHERE CAST([Task Completion Timestamp] AS TIMESTAMP) >= CAST('[Start date parameter]' AS TIMESTAMP)
      AND CAST([Task Completion Timestamp] AS TIMESTAMP) < CAST('[End date parameter]' AS TIMESTAMP)
      AND CAST([Action Type] AS VARCHAR(255)) = 'Preventive'
      AND CAST([Task Status] AS VARCHAR(255)) = 'Completed'
),
effectiveness_verified AS (
    SELECT
        CAST([Quality Event Identifier] AS VARCHAR(255)) AS QualityEvent,
        'Effectiveness of Action Verified' AS ActivityName,
        CAST([Verification Timestamp] AS TIMESTAMP) AS EventTime,
        CAST([Verification Timestamp] AS TIMESTAMP) AS EndTime,
        CAST([Verified By] AS VARCHAR(255)) AS UserName,
        CAST([Responsible Department] AS VARCHAR(255)) AS ResponsibleDepartment,
        CAST([Quality Event Type] AS VARCHAR(255)) AS QualityEventType,
        CAST([Quality Event Status] AS VARCHAR(255)) AS QualityEventStatus,
        CAST([Root Cause Category] AS VARCHAR(255)) AS RootCauseCategory,
        CAST([Effectiveness Status] AS VARCHAR(255)) AS EffectivenessStatus,
        CAST([Target Resolution Date] AS TIMESTAMP) AS TargetResolutionDate
    FROM [Your effectiveness check source]
    WHERE CAST([Verification Timestamp] AS TIMESTAMP) >= CAST('[Start date parameter]' AS TIMESTAMP)
      AND CAST([Verification Timestamp] AS TIMESTAMP) < CAST('[End date parameter]' AS TIMESTAMP)
      AND CAST([Verification Result] AS VARCHAR(255)) = 'Effective'
),
effectiveness_ineffective AS (
    SELECT
        CAST([Quality Event Identifier] AS VARCHAR(255)) AS QualityEvent,
        'Effectiveness Deemed Ineffective' AS ActivityName,
        CAST([Verification Timestamp] AS TIMESTAMP) AS EventTime,
        CAST([Verification Timestamp] AS TIMESTAMP) AS EndTime,
        CAST([Verified By] AS VARCHAR(255)) AS UserName,
        CAST([Responsible Department] AS VARCHAR(255)) AS ResponsibleDepartment,
        CAST([Quality Event Type] AS VARCHAR(255)) AS QualityEventType,
        CAST([Quality Event Status] AS VARCHAR(255)) AS QualityEventStatus,
        CAST([Root Cause Category] AS VARCHAR(255)) AS RootCauseCategory,
        CAST([Effectiveness Status] AS VARCHAR(255)) AS EffectivenessStatus,
        CAST([Target Resolution Date] AS TIMESTAMP) AS TargetResolutionDate
    FROM [Your effectiveness check source]
    WHERE CAST([Verification Timestamp] AS TIMESTAMP) >= CAST('[Start date parameter]' AS TIMESTAMP)
      AND CAST([Verification Timestamp] AS TIMESTAMP) < CAST('[End date parameter]' AS TIMESTAMP)
      AND CAST([Verification Result] AS VARCHAR(255)) = 'Ineffective'
),
stakeholders_notified AS (
    SELECT
        CAST([Quality Event Identifier] AS VARCHAR(255)) AS QualityEvent,
        'Stakeholders Notified' AS ActivityName,
        CAST([Notification Timestamp] AS TIMESTAMP) AS EventTime,
        CAST([Notification Timestamp] AS TIMESTAMP) AS EndTime,
        CAST([Sent By] AS VARCHAR(255)) AS UserName,
        CAST([Responsible Department] AS VARCHAR(255)) AS ResponsibleDepartment,
        CAST([Quality Event Type] AS VARCHAR(255)) AS QualityEventType,
        CAST([Quality Event Status] AS VARCHAR(255)) AS QualityEventStatus,
        CAST([Root Cause Category] AS VARCHAR(255)) AS RootCauseCategory,
        CAST([Effectiveness Status] AS VARCHAR(255)) AS EffectivenessStatus,
        CAST([Target Resolution Date] AS TIMESTAMP) AS TargetResolutionDate
    FROM [Your notification or workflow task source]
    WHERE CAST([Notification Timestamp] AS TIMESTAMP) >= CAST('[Start date parameter]' AS TIMESTAMP)
      AND CAST([Notification Timestamp] AS TIMESTAMP) < CAST('[End date parameter]' AS TIMESTAMP)
      AND CAST([Notification Type] AS VARCHAR(255)) = 'Final Notification'
),
final_review_conducted AS (
    SELECT
        CAST([Quality Event Identifier] AS VARCHAR(255)) AS QualityEvent,
        'Final Review Conducted' AS ActivityName,
        CAST([Review Timestamp] AS TIMESTAMP) AS EventTime,
        CAST([Review Timestamp] AS TIMESTAMP) AS EndTime,
        CAST([Reviewed By] AS VARCHAR(255)) AS UserName,
        CAST([Responsible Department] AS VARCHAR(255)) AS ResponsibleDepartment,
        CAST([Quality Event Type] AS VARCHAR(255)) AS QualityEventType,
        CAST([Quality Event Status] AS VARCHAR(255)) AS QualityEventStatus,
        CAST([Root Cause Category] AS VARCHAR(255)) AS RootCauseCategory,
        CAST([Effectiveness Status] AS VARCHAR(255)) AS EffectivenessStatus,
        CAST([Target Resolution Date] AS TIMESTAMP) AS TargetResolutionDate
    FROM [Your review or signature source]
    WHERE CAST([Review Timestamp] AS TIMESTAMP) >= CAST('[Start date parameter]' AS TIMESTAMP)
      AND CAST([Review Timestamp] AS TIMESTAMP) < CAST('[End date parameter]' AS TIMESTAMP)
      AND CAST([Review Type] AS VARCHAR(255)) = 'Final Review'
      AND CAST([Review Status] AS VARCHAR(255)) = 'Completed'
),
quality_event_closed AS (
    SELECT
        CAST([Quality Event Identifier] AS VARCHAR(255)) AS QualityEvent,
        'Quality Event Closed' AS ActivityName,
        CAST([Status Change Timestamp] AS TIMESTAMP) AS EventTime,
        CAST([Status Change Timestamp] AS TIMESTAMP) AS EndTime,
        CAST([Changed By] AS VARCHAR(255)) AS UserName,
        CAST([Responsible Department] AS VARCHAR(255)) AS ResponsibleDepartment,
        CAST([Quality Event Type] AS VARCHAR(255)) AS QualityEventType,
        CAST([New Status] AS VARCHAR(255)) AS QualityEventStatus,
        CAST([Root Cause Category] AS VARCHAR(255)) AS RootCauseCategory,
        CAST([Effectiveness Status] AS VARCHAR(255)) AS EffectivenessStatus,
        CAST([Target Resolution Date] AS TIMESTAMP) AS TargetResolutionDate
    FROM [Your quality event status history source]
    WHERE CAST([Status Change Timestamp] AS TIMESTAMP) >= CAST('[Start date parameter]' AS TIMESTAMP)
      AND CAST([Status Change Timestamp] AS TIMESTAMP) < CAST('[End date parameter]' AS TIMESTAMP)
      AND CAST([New Status] AS VARCHAR(255)) = 'Closed'
),
quality_event_cancelled AS (
    SELECT
        CAST([Quality Event Identifier] AS VARCHAR(255)) AS QualityEvent,
        'Quality Event Cancelled' AS ActivityName,
        CAST([Status Change Timestamp] AS TIMESTAMP) AS EventTime,
        CAST([Status Change Timestamp] AS TIMESTAMP) AS EndTime,
        CAST([Changed By] AS VARCHAR(255)) AS UserName,
        CAST([Responsible Department] AS VARCHAR(255)) AS ResponsibleDepartment,
        CAST([Quality Event Type] AS VARCHAR(255)) AS QualityEventType,
        CAST([New Status] AS VARCHAR(255)) AS QualityEventStatus,
        CAST([Root Cause Category] AS VARCHAR(255)) AS RootCauseCategory,
        CAST([Effectiveness Status] AS VARCHAR(255)) AS EffectivenessStatus,
        CAST([Target Resolution Date] AS TIMESTAMP) AS TargetResolutionDate
    FROM [Your quality event status history source]
    WHERE CAST([Status Change Timestamp] AS TIMESTAMP) >= CAST('[Start date parameter]' AS TIMESTAMP)
      AND CAST([Status Change Timestamp] AS TIMESTAMP) < CAST('[End date parameter]' AS TIMESTAMP)
      AND CAST([New Status] AS VARCHAR(255)) IN ('Cancelled', 'Void')
)
SELECT QualityEvent, ActivityName, EventTime, EndTime, UserName, ResponsibleDepartment, QualityEventType, QualityEventStatus, RootCauseCategory, EffectivenessStatus, TargetResolutionDate FROM quality_event_created
UNION ALL
SELECT QualityEvent, ActivityName, EventTime, EndTime, UserName, ResponsibleDepartment, QualityEventType, QualityEventStatus, RootCauseCategory, EffectivenessStatus, TargetResolutionDate FROM initial_triage_completed
UNION ALL
SELECT QualityEvent, ActivityName, EventTime, EndTime, UserName, ResponsibleDepartment, QualityEventType, QualityEventStatus, RootCauseCategory, EffectivenessStatus, TargetResolutionDate FROM investigation_initiated
UNION ALL
SELECT QualityEvent, ActivityName, EventTime, EndTime, UserName, ResponsibleDepartment, QualityEventType, QualityEventStatus, RootCauseCategory, EffectivenessStatus, TargetResolutionDate FROM root_cause_analysis_performed
UNION ALL
SELECT QualityEvent, ActivityName, EventTime, EndTime, UserName, ResponsibleDepartment, QualityEventType, QualityEventStatus, RootCauseCategory, EffectivenessStatus, TargetResolutionDate FROM corrective_action_plan_proposed
UNION ALL
SELECT QualityEvent, ActivityName, EventTime, EndTime, UserName, ResponsibleDepartment, QualityEventType, QualityEventStatus, RootCauseCategory, EffectivenessStatus, TargetResolutionDate FROM corrective_action_plan_approved
UNION ALL
SELECT QualityEvent, ActivityName, EventTime, EndTime, UserName, ResponsibleDepartment, QualityEventType, QualityEventStatus, RootCauseCategory, EffectivenessStatus, TargetResolutionDate FROM corrective_action_implemented
UNION ALL
SELECT QualityEvent, ActivityName, EventTime, EndTime, UserName, ResponsibleDepartment, QualityEventType, QualityEventStatus, RootCauseCategory, EffectivenessStatus, TargetResolutionDate FROM preventive_action_implemented
UNION ALL
SELECT QualityEvent, ActivityName, EventTime, EndTime, UserName, ResponsibleDepartment, QualityEventType, QualityEventStatus, RootCauseCategory, EffectivenessStatus, TargetResolutionDate FROM effectiveness_verified
UNION ALL
SELECT QualityEvent, ActivityName, EventTime, EndTime, UserName, ResponsibleDepartment, QualityEventType, QualityEventStatus, RootCauseCategory, EffectivenessStatus, TargetResolutionDate FROM effectiveness_ineffective
UNION ALL
SELECT QualityEvent, ActivityName, EventTime, EndTime, UserName, ResponsibleDepartment, QualityEventType, QualityEventStatus, RootCauseCategory, EffectivenessStatus, TargetResolutionDate FROM stakeholders_notified
UNION ALL
SELECT QualityEvent, ActivityName, EventTime, EndTime, UserName, ResponsibleDepartment, QualityEventType, QualityEventStatus, RootCauseCategory, EffectivenessStatus, TargetResolutionDate FROM final_review_conducted
UNION ALL
SELECT QualityEvent, ActivityName, EventTime, EndTime, UserName, ResponsibleDepartment, QualityEventType, QualityEventStatus, RootCauseCategory, EffectivenessStatus, TargetResolutionDate FROM quality_event_closed
UNION ALL
SELECT QualityEvent, ActivityName, EventTime, EndTime, UserName, ResponsibleDepartment, QualityEventType, QualityEventStatus, RootCauseCategory, EffectivenessStatus, TargetResolutionDate FROM quality_event_cancelled
ORDER BY QualityEvent, EventTime, ActivityName;

Klaar om aan de slag te gaan?

Gebruik deze template om een volledig event log op te bouwen en inzicht te krijgen in het proces voor kwaliteitsbeheer. Zet vandaag de eerste stap naar betere compliance en meer efficiëntie.

Terug naar de verbetergids Template downloaden

Verbeter kwaliteitsbeheer in MasterControl met 30% kortere doorlooptijden

Breng processen in beeld, pak inefficiënties aan en verkort de doorlooptijd met 30%.

Start je gratis proefperiode

Geen creditcard nodig. Binnen enkele minuten ingesteld.

Datatemplate voor kwaliteitsbeheer

Datatemplate voor kwaliteitsbeheer

Attributen voor kwaliteitsbeheer

Activiteiten voor kwaliteitsbeheer

Extractiegidsen

MasterControl Analytics-rapport exporteren naar CSV

Stappen

Configuratie

a Voorbeeldquery sql

Data extraheren met een Python-script via de MasterControl REST API

Stappen

Configuratie

a Voorbeeldquery python

Data-extractie via de BI Connector-module

Stappen

Configuratie

a Voorbeeldquery sql

Klaar om aan de slag te gaan?

Verbeter kwaliteitsbeheer in MasterControl met 30% kortere doorlooptijden

Datatemplate voor kwaliteitsbeheer

Datatemplate voor kwaliteitsbeheer

Attributen voor kwaliteitsbeheer

Activiteiten voor kwaliteitsbeheer

Extractiegidsen

MasterControl Analytics-rapport exporteren naar CSV

Stappen

Configuratie

a Voorbeeldquery sql

Data extraheren met een Python-script via de MasterControl REST API

Stappen

Configuratie

a Voorbeeldquery python

Data-extractie via de BI Connector-module

Stappen

Configuratie

a Voorbeeldquery sql

Klaar om aan de slag te gaan?

Verbeter kwaliteitsbeheer in MasterControl met 30% kortere doorlooptijden

We gaan zorgvuldig om met je privacy