Seu template de dados de manutenção de ativos

Este atributo fornece o contexto temporal para cada evento no log de manutenção. Ele registra o momento exato em que um status mudou ou uma transação foi confirmada no sistema de origem.

Os Timestamps são a base para todas as métricas baseadas em duração no Process Mining. Eles permitem o cálculo de tempos de ciclo, lead times e tempos de inatividade de recursos. Timestamps de alta precisão são necessários para ordenar corretamente os eventos que ocorrem em sucessão rápida.

Permite o sequenciamento de eventos e o cálculo de todas as métricas de duração.

Encontrado em logs de transação, tabelas de histórico ou trilhas de auditoria junto com a atividade.

Este atributo define as etapas percorridas durante o ciclo de vida da ordem de serviço de manutenção. Ele captura os diferentes estados pelos quais a ordem passa, como criada, aprovada, em andamento, em espera e concluída.

Para um Process Mining preciso, este campo normaliza vários eventos do sistema em atividades legíveis. É essencial para visualizar o mapa de processos, calcular tempos de transição entre estágios e identificar loops de retrabalho onde uma ordem de serviço retorna a um status anterior.

Define os nós no mapa do processo e é necessário para reconstruir o workflow.

Derivado de tabelas de histórico de status, logs de transação ou logs de alteração de ordens de serviço.

Este atributo serve como o identificador central de caso para a análise de Process Mining. Ele representa um único ciclo de manutenção de ponta a ponta, desde a solicitação inicial ou gatilho preventivo até a conclusão e o fechamento financeiro.

Na análise, este campo atua como a chave primária para agrupar todos os eventos, custos e registros de recursos relacionados. Ele permite que o mecanismo de Process Mining reconstrua o ciclo de vida de trabalhos específicos, permitindo que os analistas rastreiem o fluxo de trabalho, identifiquem gargalos no nível do caso e correlacionem resultados específicos com tipos de ordens ou prioridades.

É o Case ID fundamental necessário para distinguir instâncias únicas de processo.

Geralmente encontrado na tabela de cabeçalho da ordem de serviço (ex: WONUM no Maximo, AUFNR no SAP).

Este atributo identifica o ambiente de software responsável pela geração dos dados. Em cenários complexos de manutenção, os dados podem vir de um ERP, de um CMMS especializado ou de uma plataforma de monitoramento de IoT.

Na análise, este campo é útil para filtrar dados quando vários sistemas são integrados em um único modelo de processo. Ajuda a verificar a linhagem dos dados e pode ser usado para comparar a qualidade ou variações de processo entre diferentes sistemas legados.

Garante a rastreabilidade dos dados em ambientes multissistemas.

Fixado durante o processo de extração ou mapeado a partir da configuração do sistema.

Este atributo rastreia a atualidade do conjunto de dados usado na análise. Ajuda os analistas a entender o quão recentes são os dados e a identificar possíveis problemas de latência entre o sistema operacional e o ambiente de Process Mining.

Embora não faça parte do fluxo físico do processo, é crucial para a governança de dados. Garante que os stakeholders saibam se estão visualizando dados em tempo real ou uma captura de um período de fechamento anterior.

Auxilia na validação da atualização dos dados e na gestão de cargas incrementais.

Gerado pelo pipeline de ETL ou script de extração em tempo de execução.

Este atributo categoriza os ativos com base no impacto que sua falha teria na segurança, no meio ambiente ou na produção. Geralmente é um atributo estático no registro mestre do ativo, mas é frequentemente registrado na ordem de serviço no momento da criação.

Com este atributo, os analistas podem determinar se as equipes de manutenção estão priorizando corretamente o trabalho em ativos críticos, ajudando a verificar se os equipamentos mais importantes apresentam maior adesão aos cronogramas de manutenção preventiva.

Ajuda a alinhar o foco da manutenção com o risco de negócio e impacto operacional.

Dados Mestres do Ativo ou Cabeçalho da Ordem de Serviço, se desnormalizado.

Este atributo soma todos os lançamentos financeiros relacionados à ordem de serviço. Ele fornece o impacto econômico final da atividade de manutenção.

A análise de custos é um dos principais motivadores do Process Mining na gestão de ativos. Este atributo ajuda a identificar as classes de ativos mais caras para manutenção e destaca casos atípicos onde os custos de reparo excedem o valor de substituição do ativo.

É central para a análise de impacto financeiro e relatórios de variação orçamentária.

Tabelas de resumo de custos ou consolidado a partir de lançamentos contábeis vinculados à Ordem.

Este atributo representa a data de entrega planejada pelo programador ou ditada pelo SLA. Serve como ponto de referência para cálculos de entrega no prazo.

Comparar a data de conclusão real com esta data-alvo permite o cálculo da Conformidade do Cronograma e métricas de atraso. Grandes desvios indicam ineficiências de planejamento ou restrições de recursos.

É a linha de base para calcular atrasos e conformidade com o cronograma.

Aba de programação da ordem de serviço (ex: GLTRP no SAP, SCHEDFINISH no Maximo).

Este atributo identifica a equipe, especialidade ou departamento atribuído à ordem de serviço, como Elétrica, Mecânica, Instrumentação ou Predial.

Essa visão permite o benchmarking de desempenho entre diferentes times. Os analistas podem comparar tempos de ciclo, níveis de backlog e taxas de retrabalho entre departamentos para identificar necessidades de treinamento ou falta de recursos em áreas específicas.

Possibilita o benchmarking de desempenho e backlog entre diferentes equipes.

Cabeçalho da ordem de serviço (ex: Centro de Trabalho no SAP, Crew ID no Maximo).

Este atributo booleano simplifica o tipo de ordem de serviço em uma classificação binária: Preventiva vs. Não Preventiva. Geralmente é derivado do código do Tipo de Ordem de Serviço.

Este sinalizador é a forma mais rápida de filtrar Dashboards para focar na conformidade de manutenção preventiva (PM). Ele simplifica o cálculo do KPI da proporção PM/CM, que é uma métrica padrão do setor para medir a maturidade da organização de manutenção.

Simplifica a filtragem e o cálculo de KPIs para taxas de Manutenção Preventiva.

Derivado do Tipo de Ordem de Serviço ou marcador específico do sistema (ex: flag de PPM).

Este atributo agrega a duração de todos os registros de mão de obra lançados na ordem de serviço. Ele reflete o esforço real despendido para concluir a tarefa.

Esta métrica é essencial para calcular a utilização da força de trabalho e a eficiência da mão de obra. Comparar as horas reais com as estimadas revela a precisão do processo de planejamento. Variações significativas podem indicar escopos de trabalho pouco claros ou falta de competências técnicas.

Mede o esforço e é usado para calcular a utilização e a precisão do planejamento.

Consolidado a partir de folhas de ponto ou tabelas de transação de mão de obra.

Este atributo vincula a ordem de serviço ao objeto físico em campo. Ele representa o número da tag, ID do equipamento ou código da máquina para o ativo em manutenção.

Isso é vital para identificar 'maus atores' ou ativos que exigem reparos frequentes. Ao agrupar ordens de serviço por ID do Ativo, os analistas podem calcular o Tempo Médio Entre Falhas (MTBF) e identificar equipamentos que consomem uma parte desproporcional do orçamento de manutenção.

Permite a análise de desempenho de equipamentos específicos e cálculos de MTBF.

Tabela de cabeçalho da ordem de serviço (ex: ASSETNUM no Maximo, EQUNR no SAP).

Este atributo indica o quão crítica é a tarefa de manutenção para as operações. Os valores geralmente variam de códigos numéricos (1, 2, 3) a rótulos descritivos (Crítico, Alto, Médio, Baixo). Ele dita o tempo de resposta necessário e a alocação de recursos.

Na análise de processos, este atributo é usado para verificar a conformidade com o SLA. Os analistas investigam se itens de alta prioridade estão realmente avançando pelo processo mais rápido do que os de baixa prioridade, ou se estão ficando presos em gargalos de aprovação.

Permite análises de conformidade de SLA e verificações de priorização de recursos.

Tabela de cabeçalho da ordem de serviço (ex: PRIORITY no Maximo, PRIOK no SAP).

Este atributo classifica a natureza do trabalho de manutenção. Valores comuns distinguem entre trabalho planejado (Preventiva) e paradas não planejadas (Corretiva ou Emergencial). É um campo padrão em quase todos os sistemas EAM/CMMS.

Os analistas usam este campo para segmentar o modelo de processo. Comparar o Workflow de reparos emergenciais com o de manutenção preventiva geralmente revela caminhos de processo, requisitos de aprovação e tempos de ciclo significativamente diferentes. É a principal dimensão para calcular a proporção entre manutenção preventiva e reativa.

É crítico para segmentar a análise entre trabalho planejado e não planejado.

Tabela de cabeçalho da ordem de serviço (ex: WORKTYPE no Maximo, AUART no SAP).

Este atributo define a área geográfica ou funcional onde o ativo está localizado. Pode ser um edifício específico, um andar ou um local remoto.

Os dados de localização ajudam a analisar ineficiências de tempo de deslocamento e logística. Se os técnicos passam muito tempo se deslocando entre locais distantes para tarefas de baixa prioridade, o Process Mining pode destacar oportunidades para um melhor planejamento de rotas ou agrupamento de ordens de serviço por local.

Auxilia na análise logística e na identificação de gargalos específicos por local.

Cabeçalho da ordem de serviço ou tabela de localização de ativos vinculada.

Este atributo identifica o indivíduo ou técnico líder responsável pela execução da tarefa de manutenção. Enquanto os departamentos rastreiam o grupo, este campo rastreia a pessoa específica.

Esse nível de detalhamento é útil para analisar a distribuição de carga de trabalho entre a equipe. Pode destacar se certos técnicos estão sistematicamente sobrecarregados ou se indivíduos específicos têm taxas de retrabalho mais altas, indicando necessidade de treinamento.

Permite análises de balanceamento de carga de trabalho e métricas de desempenho individual.

Tabelas detalhadas de atribuições de ordens de serviço ou de mão de obra.