Verbeter je probleembeheer

Optimaliseer Jira Service Management met onze gids in 6 stappen
Verbeter je probleembeheer
Probleembeheer
Jira Service Management

Selecteer een proces

Kies een proces om verder te werken in de gekoppelde workspace.

Optimaliseer de workflow voor probleembeheer in Jira Service Management

Met process mining ontdek je verborgen bottlenecks die de oplossing vertragen en de bedrijfskosten verhogen. Ons platform laat onnodige proceslussen en wachttijden zien die teams belemmeren om goed te presteren. Door de werkelijke workflows in beeld te brengen, kun je onderbouwde beslissingen nemen, processen efficiënter maken en de stabiliteit op lange termijn verbeteren.

Download onze vooraf ingestelde datatemplate en pak veelvoorkomende uitdagingen aan om je efficiëntie-doelen te bereiken. Volg ons verbeterplan in zes stappen en raadpleeg de gids voor de datatemplate om je bedrijfsvoering te verbeteren.

Gedetailleerde beschrijving tonen

Van reactief naar proactief probleembeheer

Bij veel IT-organisaties krijgt probleembeheer minder aandacht dan incidentbeheer, dat vaak direct om actie vraagt. Incidentbeheer richt zich op het zo snel mogelijk herstellen van services. Probleembeheer voorkomt dat dezelfde incidenten terugkomen. Het is belangrijk om dit proces in Jira Service Management te verbeteren, omdat het invloed heeft op de stabiliteit van je IT-omgeving op de lange termijn. Als probleembeheer niet efficiënt verloopt, zijn technische teams voortdurend bezig met brandjes blussen. Ze lossen dezelfde problemen steeds opnieuw op, zonder de onderliggende oorzaak aan te pakken. Door het proces te verbeteren, kan je team problemen eerder herkennen en structurele zwakke plekken aanpakken voordat ze tot grote storingen leiden.

De levenscyclus van problemen in beeld met process mining

Met process mining zie je hoe de workflow voor probleembeheer in de praktijk verloopt, in plaats van af te gaan op het proces zoals dat op papier is beschreven. Jira Service Management legt veel data vast wanneer een probleemregistratie wordt bijgewerkt, toegewezen of naar een andere status wordt verplaatst. Process mining gebruikt deze digitale sporen om het volledige traject van elke registratie in kaart te brengen. Zo zie je hoe onderzoeken naar hoofdoorzaken daadwerkelijk verlopen. Je kunt precies zien waar een registratie blijft hangen, bijvoorbeeld in afwachting van toewijzing aan een gespecialiseerde supportgroep of wekenlang in de onderzoeksfase. Dit overzicht maakt ook vertragingen zichtbaar die in gewone rapportages vaak ontbreken, zoals de wachttijd op goedkeuring van een wijzigingsverzoek of de tijd tot een evaluatie na implementatie.

Vertragingen en procesafwijkingen in JSM opsporen

Een belangrijk voordeel van process mining in Jira Service Management is dat je ziet waar het proces afwijkt van de standaardwerkwijze. In een complexe IT-omgeving volgen probleemregistraties soms onverwachte routes. Sommige registraties slaan bijvoorbeeld de stap ‘Tijdelijke oplossing gepubliceerd’ helemaal over. De servicedesk heeft dan geen tijdelijke oplossing terwijl aan een definitieve oplossing wordt gewerkt. Andere registraties gaan heen en weer tussen technische teams. Dat kan wijzen op onduidelijk eigenaarschap of te weinig informatie bij de overdracht. Door deze patronen te analyseren, spoor je bottlenecks in de levenscyclus op. Duurt de overgang van ‘Hoofdoorzaak vastgesteld’ naar ‘Oplossingsvoorstel opgesteld’ bijvoorbeeld steeds langer dan verwacht, dan kan dat wijzen op een tekort aan capaciteit of op documentatie die binnen bepaalde technische teams verbetering nodig heeft.

Concrete verbeteringen voor de stabiliteit van IT-services

Een efficiënter probleembeheerproces levert meetbare voordelen op voor de hele organisatie. Als je de doorlooptijd voor het oplossen van problemen verkort, neemt het aantal terugkerende incidenten af. Dat verlaagt ook de kosten voor de servicedesk. Met process mining stel je duidelijke prestatiedoelen vast, zoals de gemiddelde tijd om een hoofdoorzaak te vinden of de effectiviteit van gepubliceerde tijdelijke oplossingen. Door workflows te verbeteren, voldoe je bovendien beter aan interne servicenormen en externe regelgeving. Als technische teams definitieve oplossingen sneller doorvoeren, worden IT-services betrouwbaarder en stijgt de tevredenheid van medewerkers en klanten. Zo kunnen ervaren medewerkers zich richten op vernieuwingsprojecten in plaats van steeds dezelfde problemen op te lossen.

De volgende stap naar betere bedrijfsvoering

Je hoeft je bestaande systemen niet volledig te vernieuwen om met process mining voor probleembeheer te beginnen. Gebruik de data die al in Jira Service Management staat om snel zicht te krijgen op de huidige prestaties en de verbeterpunten met de meeste impact. Het doel is een werkwijze waarin data de besluitvorming ondersteunt en teams continu verbeteren. Gebruik de inzichten uit onze templates om technische teams richting te geven, workflows aan te passen en ervoor te zorgen dat elke probleemregistratie met de juiste urgentie en zorgvuldigheid wordt behandeld. Zodra je processen in beeld brengt, zie je dat kleine aanpassingen in taaktoewijzing of informatie-uitwisseling al veel kunnen doen voor de servicestabiliteit en productiviteit van teams.

Probleembeheer IT-servicemanagement Oorzaakanalyse Incidentpreventie ITSM-strategie Servicedeskprocessen Ticketafhandeling Ticketbeheer Bekende fout Terugkerende incidenten Tijdelijke oplossing IT-helpdesk

Veelvoorkomende problemen en uitdagingen

Bekijk welke uitdagingen voor jou spelen

Onderzoeken lopen vaak vast wanneer teams wachten op technische experts of diagnostische data. Door deze vertragingen neemt de kans op terugkerende incidenten toe, wat leidt tot hogere supportkosten en lagere gebruikerstevredenheid. ProcessMind meet in Jira Service Management de tijd tussen de start van het onderzoek en het vaststellen van de hoofdoorzaak. Met de procesgang in beeld zie je bij welke supportgroepen onderzoeken vaak blijven steken en kun je de capaciteit daarop afstemmen.

Bij kritieke incidenten heeft de servicedesk zonder gepubliceerde tijdelijke oplossing geen manier om het probleem voorlopig op te vangen. Eindgebruikers hebben daardoor langer last van uitval en dienen vaker supporttickets in over hetzelfde onderliggende probleem. Ons platform volgt de overgang van probleemregistratie naar publicatie van een tijdelijke oplossing. Zo zie je waar publicatie vertraging oploopt en kun je de workflow voor kennisbeheer verbeteren, zodat tijdelijke oplossingen sneller bij de servicedesk terechtkomen.

Als een probleemregistratie tussen meerdere technische teams heen en weer gaat, raakt kennis versnipperd en ontstaat verwarring. Elke overdracht zorgt voor extra wachttijd, verlengt de levenscyclus en vertraagt een definitieve oplossing. Door toewijzingsattributen in Jira Service Management te analyseren, laat ProcessMind zien hoe registraties tussen groepen heen en weer gaan. Je ziet welke teams vaak bij overdrachten betrokken zijn en kunt de escalatieroute aanpassen, zodat de juiste experts eerder aanhaken.

De hoofdoorzaak vinden is nog maar de helft van het werk. Veel probleemregistraties blijven daarna liggen omdat niemand de volgende stap zet, zoals het opstellen van een oplossing. Daardoor blijft de infrastructuur langer dan nodig kwetsbaar. We meten de tijd tussen het vaststellen van de hoofdoorzaak en het starten van een wijzigingsverzoek. ProcessMind maakt deze bottlenecks zichtbaar, zodat coördinatoren actie kunnen stimuleren en risico’s kunnen laten aanpakken voordat ze nieuwe incidenten veroorzaken.

Als teams de evaluatie na implementatie overslaan, leren ze niet van grote storingen. Zonder formele afsluiting worden lessen niet vastgelegd en wordt niet gecontroleerd of de oplossing werkt. Daardoor kunnen dezelfde problemen terugkomen. ProcessMind analyseert de activiteitenlogboeken en laat zien hoe vaak de evaluatie na implementatie wordt overgeslagen of sterk vertraagd. Dit overzicht helpt je de naleving van ITIL-normen te bewaken en ervoor te zorgen dat elk groot probleem bijdraagt aan betere services op de lange termijn.

Ook nadat een definitieve oplossing is doorgevoerd, kan vertraging bij de controle leiden tot voortijdige afsluiting. Zonder formele controle kan de organisatie aannemen dat een probleem is opgelost, terwijl de onderliggende instabiliteit blijft bestaan. Dat kan later tot nieuwe serviceproblemen leiden. Onze analyse meet de tijd tussen het doorvoeren van de definitieve oplossing en de laatste controle. Door teams op te sporen die deze stap vaak overslaan of uitstellen, kun je de betrouwbaarheid van IT-services verbeteren en de kans op mislukte wijzigingen verkleinen.

Een groeiende achterstand van open probleemregistraties kan erop wijzen dat het team overbelast is of dat het proces niet efficiënt verloopt. Onopgeloste problemen zorgen voor technische schuld: ze blijven incidenten veroorzaken en vragen tijd van de servicedesk. ProcessMind geeft inzicht in het aantal nieuwe en afgesloten registraties in Jira Service Management. Je ziet welke categorieën of prioriteitsniveaus het meest bijdragen aan de achterstand en kunt op basis van data bepalen waar je problemen aanpakt.

De overgang van een probleemregistratie naar een actief wijzigingsverzoek verloopt vaak moeizaam. Door vertraging wordt een bekende oplossing niet uitgevoerd en blijft de organisatie wekenlang blootgesteld aan bekende risico’s. Door probleemregistraties te koppelen aan activiteiten rond wijzigingsverzoeken, maakt ProcessMind de vertraging bij de overdracht zichtbaar. Je ziet precies waar de afstemming tussen teams voor probleembeheer en verandermanagement spaak loopt en kunt de workflows verbeteren.

Als een tijdelijke oplossing niet goed wordt gepubliceerd of niet werkt, worden incidenten niet op dezelfde manier afgehandeld. Servicedeskmedewerkers proberen dan mogelijk verschillende, niet-gecontroleerde methoden. Dat kan het systeem verder ontregelen en later extra werk opleveren. We analyseren de procesgang van publicatie van een tijdelijke oplossing tot het oplossen van een incident. ProcessMind laat zien welke tijdelijke oplossingen niet voorkomen dat incidenten terugkomen, zodat je die problemen met voorrang definitief kunt aanpakken.

Als probleemregistraties een verkeerd prioriteitsniveau krijgen, kunnen kritieke problemen blijven liggen terwijl problemen met weinig impact tijd van experts vragen. Dit leidt tot slechtere SLA-naleving en laat de grootste risico’s onbehandeld. Onze tool vergelijkt het prioriteitsniveau met de tijd die aan elke activiteit wordt besteed. ProcessMind signaleert afwijkingen waarbij problemen met hoge prioriteit trager worden afgehandeld dan problemen met een lagere prioriteit. Zo kun je de triagecriteria aanpassen en de capaciteit afstemmen op de bedrijfsrisico’s.

Teams die alleen reageren op pieken in incidenten missen vaak de kans om onderliggende problemen aan te pakken voordat die voor grote verstoringen zorgen. Zo blijft de IT-afdeling brandjes blussen in plaats van de stabiliteit te verbeteren. ProcessMind analyseert de tijd tussen trends in incidenten en het aanmaken van bijbehorende probleemregistraties. Met dit overzicht kun je proactiever werken en onderliggende oorzaken aanpakken voordat ze tot grote serviceonderbrekingen leiden.

Probleemregistraties die te vroeg worden afgesloten, worden vaak later opnieuw geopend wanneer dezelfde hoofdoorzaak nieuwe incidenten veroorzaakt. Dit wijst erop dat het oorspronkelijke onderzoek of de oplossing niet volledig was en leidt tot dubbel werk. We volgen het opnieuw openen van registraties in Jira Service Management om problematische categorieën van hoofdoorzaken op te sporen. ProcessMind laat zien bij welke supportgroepen of servicetypen herstelwerk het vaakst voorkomt, zodat je de kwaliteit van de uiteindelijke oplossingen kunt verbeteren.

Veelvoorkomende doelen

Bepaal hoe succes eruitziet

De bron van terugkerende problemen snel vinden is belangrijk om services beschikbaar te houden. Door onderzoeksrondes te verkorten, voorkomen IT-teams herhaalde incidenten en houden senior technische medewerkers tijd over voor projecten met meer waarde. Zo wordt de omgeving stabieler en dalen de kosten van terugkerende serviceproblemen op de lange termijn.

Ons platform analyseert de levenscyclus in Jira Service Management en laat precies zien waar onderzoeken vastlopen. Door de tijd per onderzoeksfase in beeld te brengen, zie je welke supportgroepen extra training of capaciteit nodig hebben om hun oplosdoelen te halen. Zo kun je de gemiddelde tijd om een hoofdoorzaak vast te stellen met 25 procent of meer verkorten.

Tijdelijke oplossingen snel beschikbaar maken is belangrijk om de directe impact op services te beperken terwijl aan definitieve oplossingen wordt gewerkt. Als de tijd tussen het signaleren van een probleem en het publiceren van een tijdelijke oplossing korter wordt, kunnen servicedeskmedewerkers incidenten sneller oplossen met informatie uit databases met bekende fouten. Dat verbetert de ervaring van eindgebruikers en verlaagt de druk op technische teams.

Process mining volgt de activiteiten vanaf het moment dat een probleem wordt geregistreerd tot de publicatie van een tijdelijke oplossing. Zo kan het management streeftijden vaststellen en procesafwijkingen opsporen die het delen van belangrijke kennis binnen de IT-organisatie vertragen. Daarmee zorg je ervoor dat tijdelijke oplossingen binnen uren in plaats van dagen beschikbaar zijn.

Te veel overdrachten tussen supportgroepen leiden vaak tot verlies van context en langere oplostijden. Als informatie en eigenaarschap goed worden overgedragen, kunnen de meest geschikte teams verantwoordelijk blijven voor de probleemregistratie tot die is afgehandeld. Dat leidt tot betere onderzoeken en een samenhangender aanpak van de oplossing.

We geven inzicht in de overdrachten tussen teams in Jira Service Management. Door het aantal overdrachten per case te meten, zie je welke routeringsregels niet goed werken of waar kennis ontbreekt. Zo kun je de triage verbeteren en het totale aantal overdrachten met maximaal 30 procent verlagen.

Als de hoofdoorzaak eenmaal is vastgesteld, kan vertraging bij het starten van een wijzigingsverzoek de omgeving kwetsbaar maken voor nieuwe incidenten. Door deze overgang te versnellen, kunnen definitieve oplossingen worden ingepland en uitgevoerd voordat tijdelijke oplossingen verlopen of niet meer werken. Zo blijven bedrijfskritieke services betrouwbaar en neemt het risico af.

Onze analyse brengt de relatie tussen probleemregistraties en wijzigingsverzoeken in kaart en maakt bottlenecks in de voorstelstap zichtbaar. Door de tijd tussen het vaststellen van de hoofdoorzaak en het opstellen van een oplossing te volgen, zie je of technische teams snel genoeg aan een definitieve oplossing werken. Zo voorkom je onnodige wachtdagen tussen afdelingen.

Een groeiende achterstand van onopgeloste problemen wijst op onvoldoende doorvoer en vergroot de kans op grote incidenten. Met een beperkte wachtrij van actieve registraties kunnen technische teams zich richten op problemen met hoge prioriteit. Ook kan de IT-afdeling sneller reageren en wordt de werkdruk beter voorspelbaar.

Process mining analyseert hoeveel probleemregistraties binnenkomen en worden afgesloten. Zo zie je of de achterstand groeit door beperkte capaciteit of inefficiënte processen. Je kunt de ouderdom van open cases bekijken en oudere registraties met een langere oplostijd voorrang geven. Zo werk je vastgelopen cases weg en verklein je de totale achterstand.

Vaste evaluaties na het doorvoeren van een definitieve oplossing zijn belangrijk voor continu verbeteren en helpen voorkomen dat problemen terugkomen. Door elk groot probleem grondig te evalueren, leg je lessen vast en verbeter je de kwaliteit van toekomstige technische wijzigingen. Dat draagt bij aan een volwassen IT-organisatie.

Onze tool controleert of de evaluatie na implementatie voor elke afgesloten registratie is uitgevoerd. Dit overzicht helpt managers vaste documentatieafspraken te bewaken en te controleren of alle benodigde verificatiestappen zijn doorlopen voordat een registratie definitief wordt afgesloten. Zo voldoe je aan alle compliance-eisen.

Controleren of een oplossing het probleem daadwerkelijk verhelpt, is de laatste stap om herhaling te voorkomen. Door deze controle te versnellen, blijven er geen registraties openstaan voor problemen die al zijn opgelost. Zo kunnen teams sneller formeel afsluiten en wordt de rapportage over servicestabiliteit nauwkeuriger.

Process mining laat zien hoe lang de controlefase in Jira Service Management duurt. Door controletijden voor verschillende servicecategorieën te vergelijken, zie je waar geautomatiseerde tests of duidelijkere succescriteria de definitieve goedkeuring van probleemregistraties kunnen versnellen. Zo verkort je de doorlooptijd van het doorvoeren van een oplossing tot de definitieve afsluiting.

Opnieuw geopende registraties wijzen erop dat het eerste onderzoek of de doorgevoerde oplossing niet voldeed. Als registraties minder vaak opnieuw worden geopend, groeit het vertrouwen in het probleembeheerproces. Technische teams lossen problemen dan vaker meteen goed op, wat arbeidskosten bespaart en dubbel werk voorkomt.

We volgen de levenscyclus van probleemregistraties en signaleren routes waarbij cases van afgesloten teruggaan naar in behandeling. Door deze patronen te analyseren, zie je welke categorieën van hoofdoorzaken of supportgroepen baat hebben bij strengere kwaliteitscontroles voordat cases worden afgesloten. Zo verbeter je het percentage problemen dat meteen goed wordt opgelost.

Door van reactief naar proactief probleembeheer over te stappen, voorkom je incidenten voordat ze zich voordoen. Door trends in incidentdata te herkennen, kunnen organisaties onderliggende kwetsbaarheden eerder aanpakken. Zo daalt het totale aantal tickets dat de servicedesk afhandelt en blijft de organisatie beschermd tegen grootschalige uitval.

Process mining brengt patronen met veel incidenten in beeld die samenhangen met specifieke configuratie-items of services. Door deze clusters te visualiseren, kun je proactief probleemrecords aanmaken in Jira Service Management en ze laten onderzoeken voordat ze uitgroeien tot grote storingen. Zo verschuift de IT-strategie van brandjes blussen naar problemen voorkomen.

Goede tijdelijke oplossingen beperken herstelwerk en de impact op eindgebruikers zolang een definitieve oplossing nog niet beschikbaar is. Door deze oplossingen effectiever te maken, kan de bedrijfsvoering met zo min mogelijk hinder doorgaan, ook als complexe technische problemen tijd kosten om op te lossen.

Ons platform brengt het verband in kaart tussen tijdelijke oplossingen en het aantal incidenten dat daarna optreedt. Door bij te houden hoe vaak een tijdelijke oplossing werkt zonder verdere escalatie, kun je de kwaliteit ervan meten. Ook zie je welke technische teams de betrouwbaarste tijdelijke oplossingen bieden. Zo kun je hun werkwijzen binnen de organisatie overnemen.

Door probleemrecords te prioriteren op basis van hun werkelijke impact op de bedrijfsvoering, zet je middelen doelgerichter in. Zo krijgen kritieke systemen meteen aandacht en neemt het financiële en operationele risico voor de organisatie af. Tegelijk voorkom je dat technische teams tijd kwijt zijn aan problemen met weinig impact.

Process mining vergelijkt de prioriteit van probleemrecords met het aantal gerelateerde incidenten en de getroffen services. Zo worden verschillen zichtbaar. Met deze data kun je de prioritering aanpassen en problemen met veel impact bovenaan de onderzoekswachtrij zetten. Dat maakt de IT-bedrijfsvoering relevanter voor de organisatie.

De snelheid waarmee een definitieve oplossing wordt voorgesteld en in het wijzigingsproces terechtkomt, bepaalt mede de stabiliteit van de IT-omgeving. Door dit proces efficiënter te maken, verklein je de periode waarin systemen kwetsbaar zijn en zorg je dat verbeteringen volgens een vaste werkwijze worden doorgevoerd. Zo voorkom je dat technische schuld zich opstapelt.

We brengen de doorlooptijd in beeld tussen het opstellen van een voorgestelde oplossing en het starten van een formeel wijzigingsverzoek. Door bureaucratische vertragingen en knelpunten bij goedkeuring te herkennen, kun je de overdracht tussen probleembeheer en verandermanagement verbeteren. Zo worden problemen sneller opgelost en krijgen definitieve oplossingen de juiste plek in de wijzigingsplanning.

Probleembeheer in Jira optimaliseren in 6 stappen

1

Download de template

Wat je moet doen

Gebruik de speciale Excel-template voor probleemtypen en bijbehorende incidentkoppelingen in Jira Service Management.

Waarom dit belangrijk is

Met een vooraf ingerichte template leg je de specifieke levenscyclusfasen van probleemrecords en de oorzaakanalyse vast in je data.

Verwacht resultaat

Een kant-en-klare datastructuur voor probleemrecords in JSM.

INZICHT IN JE PROCESSEN

Krijg volledig inzicht in de levenscyclus van problemen

ProcessMind brengt elke stap in de workflow in kaart en laat zien hoe tickets door Jira Service Management lopen. Je ziet precies waar onderzoeken vastlopen en welke tijdelijke oplossingen invloed hebben op de stabiliteit van je systeem.
  • Breng elke stap in het traject naar een oplossing in kaart
  • Achterhaal waarom onderzoeken vertraging oplopen
  • Breng de gevolgen van terugkerende incidenten in beeld
  • Meet hoe efficiënt teams werken ten opzichte van de SLA-doelen
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

BEWEZEN RESULTATEN

Efficiënter probleembeheer

Organisaties gebruiken process mining om het verloop van probleemrecords te visualiseren en precies te zien waar de oorzaakanalyse vastloopt. Zo kunnen IT-serviceteams handmatig herstelwerk beperken en terugkerende incidenten verminderen.

0 %
Snellere oorzaakanalyse

Kortere tijd om de oorzaak te vinden

Als technische teams de onderliggende oorzaak van terugkerende incidenten sneller vinden, kunnen ze meer tijd besteden aan het oplossen ervan en minder aan onderzoek.

0 x fewer
Minder overdrachten tussen teams

Minder overdrachten tussen groepen

Als een probleemrecord minder vaak van eigenaar wisselt, kost communicatie minder tijd en gaat er tijdens de levenscyclus minder kennis verloren.

0 %
Problemen proactief opsporen

Meer problemen intern ontdekt

Door niet alleen op incidenten te reageren, maar problemen proactief op te sporen, kun je grote storingen voorkomen voordat ze de bedrijfsvoering raken.

0 %
Minder heropende probleemrecords

Minder mislukte oplossingen

Een goede controle van de oorzaakanalyse helpt om definitieve oplossingen meteen goed uit te voeren. Daardoor hoeven records minder vaak opnieuw te worden geopend.

0 days
Minder oude openstaande problemen

Minder lang openstaande problemen met hoge prioriteit

Door problemen met hoge prioriteit sneller op te lossen, pak je technische schuld met de grootste impact op tijd aan.

0 %
Klaar voor audits

Percentage evaluaties na implementatie

Door evaluaties na implementatie automatisch te volgen, zorg je dat op elk groot probleem een vaste evaluatie volgt waarin teams lessen vastleggen.

De resultaten hangen af van de complexiteit van het proces en de datakwaliteit in Jira Service Management. Deze cijfers geven gebruikelijke uitkomsten weer bij verschillende implementaties binnen grote organisaties.

Aanbevolen data

Begin met de belangrijkste attributen en activiteiten en breid de selectie daarna zo nodig uit.

Attributen

Belangrijke datapunten voor de analyse

De unieke identificatie of naam van de gebruiker die de activiteit heeft uitgevoerd.

Waarom dit belangrijk is

Belangrijk voor het analyseren van overdrachten, functiescheiding en werkbelasting.

Het technische team of de groep die op dat moment is toegewezen om het probleem te onderzoeken.

Waarom dit belangrijk is

Essentieel voor process mining op organisatieniveau en het opsporen van frictie tussen teams.

De urgentie die aan de probleemregistratie is toegekend.

Waarom dit belangrijk is

Hiermee kun je de procesprestaties uitsplitsen naar bedrijfsurgentie.

De classificatie van de onderliggende oorzaak van het probleem.

Waarom dit belangrijk is

Helpt structurele problemen op te sporen en preventieve maatregelen te bepalen.

De korte omschrijving of titel van de probleemregistratie.

Waarom dit belangrijk is

Geeft de case-ID een begrijpelijke omschrijving.

Activiteiten

Processtappen om te volgen en te optimaliseren

De eerste gebeurtenis: het probleemticket wordt aangemaakt in het systeem. De aanmaaktimestamp staat expliciet in de issuehistorie.

Waarom dit belangrijk is

Dit markeert het begin van de levenscyclus van probleembeheer en maakt volumeanalyse mogelijk. Nodig om de doorvoer en instroom te berekenen.

De toewijzing van het probleemrecord aan een specifiek technisch team of een supportgroep. Dit wordt bijgehouden via wijzigingen in het aangepaste veld 'Support Group' of, als er geen groepen worden gebruikt, het veld 'Assignee'.

Waarom dit belangrijk is

Belangrijk om overdrachten en knelpunten tussen teams te analyseren. Veel overdrachten kunnen wijzen op problemen met de routering.

Een gerelateerd incidentticket koppelen aan het probleemrecord. Dit wordt vastgelegd in de tabel met issuekoppelingen of in de historie.

Waarom dit belangrijk is

Bepaalt de impact en omvang van het probleem. Nodig voor de KPI 'Diepte van incident-probleemkoppeling' en om prioriteiten te bepalen op basis van de impact op de bedrijfsvoering.

De status van het probleem verandert naar een actieve onderzoeksstatus, bijvoorbeeld 'Under Investigation' of 'In Progress'. Dit markeert het begin van de actieve werkfase.

Waarom dit belangrijk is

Hiermee begint de klok voor de doorlooptijd van het onderzoek. Zo kun je wachttijd in de achterstand onderscheiden van actieve analyse.

Het tekstveld 'Workaround' wordt ingevuld of bijgewerkt. Deze gebeurtenis geeft aan dat een tijdelijke oplossing is vastgelegd.

Waarom dit belangrijk is

Meet hoe snel de bedrijfsvoering wordt geholpen. Belangrijk voor de KPI 'Doorlooptijd tot beschikbaarheid van een tijdelijke oplossing'.

Het moment waarop de onderliggende oorzaak officieel wordt vastgelegd. Dit wordt afgeleid uit een statuswijziging naar 'Root Cause Identified' of doordat het veld 'Root Cause' wordt ingevuld.

Waarom dit belangrijk is

Een belangrijke mijlpaal die de onderzoeksfase afsluit. Nodig om de 'Gemiddelde tijd tot het vinden van de oorzaak' te berekenen.

De bevestiging dat de oplossing het probleem daadwerkelijk heeft verholpen. Dit wordt afgeleid uit een statusovergang naar 'Resolved' of een specifieke status 'Verified'.

Waarom dit belangrijk is

Deze kwaliteitscontrole bevestigt dat de oplossing werkt. Vertragingen wijzen op knelpunten bij het testen of de acceptatie door gebruikers.

De definitieve afsluiting van de levenscyclus van het probleem. Dit wordt expliciet vastgelegd wanneer de status verandert naar 'Closed'.

Waarom dit belangrijk is

Het definitieve einde van de procesinstantie. Nodig om de totale doorlooptijd en het afsluitpercentage te berekenen.

Veelgestelde vragen

Veelgestelde vragen

Process mining gebruikt digitale sporen uit probleemrecords om het werkelijke procesverloop van begin tot eind te visualiseren. Je ziet precies waar onderzoeken vastlopen en waar overdrachten onnodige vertraging veroorzaken. Die transparantie bieden traditionele rapportages niet.

Data-extractie gebeurt meestal via de Jira API of een databaseconnector waarmee je de wijzigingslogboeken van issues ophaalt. Daarin staan de statusovergangen, timestamps en belangrijke attributen van elk probleemrecord. De process mining-engine kan zo automatisch elke processtap reconstrueren.

Process mining analyseert timestamps van statuswijzigingen en specifieke activiteitenlogboeken. Zo zie je precies waar het onderzoek vertraging oploopt. Je kunt nagaan of teams wachten op technische input, documentatie missen of probleemrecords vaak tussen teams heen en weer sturen.

Je hebt minimaal een Case-ID nodig, zoals het nummer van het probleemrecord, een activiteitsnaam zoals de status of statusovergang, en een timestamp voor elke gebeurtenis. Voor meer detail kun je ook attributen opnemen zoals prioriteit, toegewezen groep en oorzaakcategorie. Daarmee kun je gerichter filteren.

Standaarddashboards tonen de huidige status en basisgegevens, zoals aantallen of de gemiddelde doorlooptijd. Meestal laten ze niet zien welke route cases tussen die momenten afleggen. Process mining maakt verborgen lussen, overgeslagen stappen en afwijkingen van het proces zichtbaar die in statische grafieken en rapporten ontbreken.

Zodra je een dataverbinding hebt ingesteld en de belangrijkste velden hebt gekoppeld, kun je vaak binnen enkele dagen de eerste procesvisualisaties maken. Meestal kost het verfijnen van de data de meeste tijd. Zo zorg je dat aangepaste statussen en complexe overgangen volgens de bedrijfslogica worden geïnterpreteerd.

Overdrachten volgen is een van de sterke punten van process mining. Het brengt de werkstroom tussen verschillende toegewezen groepen in kaart. Je ziet snel welke teams overbelast zijn en waar communicatieproblemen leiden tot lange perioden zonder activiteit op een probleemrecord.

Kennis van data is handig, maar veel process mining-tools zijn bedoeld voor proceseigenaren en servicemanagers. Je hebt vooral een goed beeld nodig van de interne workflow voor probleembeheer. Daarmee kun je de resultaten interpreteren en passende verbeteringen bepalen.

De meeste process mining-engines kunnen aangepaste velden en unieke workflowstatussen uit Jira Service Management in kaart brengen. Als de wijzigingsgeschiedenis van die velden wordt bijgehouden, kan de tool ze meenemen in de analyse en zo een beeld op maat van het proces geven.

Verbeter vandaag nog je probleembeheerproces

Verkort de doorlooptijden met 30% en verbeter de stabiliteit van je IT-omgeving.

Start je gratis proefperiode

Geen creditcard nodig. Binnen enkele minuten ingesteld.