Pattern View: First Line Erkennung von Prozessproblemen

Willkommen zur diesmonatigen Ausgabe von Feature Highlights, unserem monatlichen Segment, das dir einen Einblick gibt, was wir entwickeln und wie du es nutzen kannst, um dein Geschäft schlanker und schärfer zu machen. Heute tauchen wir in ein Kernfeature des Causal Process Mining-Ansatzes von Noreja Process Intelligence ein – Batching. Sein einzigartiger Vorteil liegt darin, dir zu helfen, verborgene Ineffizienzen in deinen Prozessen zu entdecken und Engpässe sowie Wartezeiten zu identifizieren, die unbemerkt deine Ressourcen verschlingen und die Umsetzung deiner Order-to-Cash-Prozesse verzögern.

Das Feature

Wir starten mit einer ungefilterten Ansicht aller Fälle in der Organisation, sortiert nach Dauer. Sofort fällt auf, dass es eine große Varianz in der Gesamtlaufzeit der verschiedenen Prozessinstanzen gibt. Oben sehen wir die kürzesten Prozesse, die innerhalb eines Tages beginnen und enden – wahrscheinlich abgelehnte Angebote. In der Mitte sehen wir Prozesse, die einige Wochen bis zu einem Monat dauern. Unten gibt es Ausreißer, die manchmal bis zu einem Jahr laufen. Wenn du mit der Maus über einen einzelnen Datenpunkt fährst, siehst du seine ID und seine Zeit.

Hier haben wir die Anzeigeoptionen geändert, um das Diagramm nach realen Startzeiten zu organisieren. Das hilft dir zu sehen, wie viele einzelne Aktivitäten in welchem realen Zeitfenster stattgefunden haben. Diese Version liest sich am einfachsten, indem man einerseits die Dichte der Aktivitäten zu jedem Zeitpunkt betrachtet und andererseits, wie hoch die Aktivitäten zu einem bestimmten Zeitpunkt reichen. Ersteres zeigt Zeiten an, in denen deine Organisation stark ausgelastet war, und Letzteres zeigt Prozesse an, die außergewöhnlich lange dauerten.

Zum Beispiel sehen wir hier, dass die Dichte gegen Ende des Charts abnimmt, aber die vertikale Ausbreitung zunimmt – das würde darauf hinweisen, dass die Prozesse deiner Organisation im Laufe der Zeit länger wurden, was mit einer geringeren Anzahl neuer Fälle – in diesem Fall Bestellungen – korreliert, da die Organisation mit älteren Bestellungen beschäftigt war.

Ein weiteres interessantes Detail sind die Zeiträume, in denen in den Prozessen der Organisation nichts passiert ist. Im obigen Bild haben wir beispielsweise bewusst die Weihnachtszeit ausgewählt, in der deutlich zu sehen ist, dass die Feiertage eingehalten wurden und keine Arbeit stattfand. In einer realen Situation kannst du solche Auswertungen nutzen, um den Einfluss von organisationsweiten Problemen wie Systemausfällen oder Streiks zu identifizieren.

Du denkst wahrscheinlich – okay, ich habe all diese High-Level-Informationen, und jetzt? Wie bei all unseren Tools ist es unser Ziel, dich von der High-Level-Indikation zur Root-Cause-Analyse zu bringen, damit du dann die Probleme im realen organisatorischen Kontext finden und beheben kannst. Dazu bieten wir neben unserer üblichen Filterfunktion, wie wir sie hier nur für Fälle mit Verstößen angewendet haben, auch einen Prozessvorschau-Modus an, mit dem du die individuelle Prozessfallspur für jeden Datenpunkt auf dem Diagramm sehen kannst. Von dort aus kannst du den Prozess in der Case View betrachten und deine Analyse und Triage fortsetzen.

Anwendungsfälle in der realen Welt

Nachdem wir die Dotted Chart-Funktion ausführlich erläutert haben, schauen wir uns einige praktische Anwendungsfälle in der realen Welt an. Diese Szenarien zeigen, wie dieses leistungsstarke Tool deiner Organisation zugutekommen kann, indem es sowohl Transparenz als auch betriebliche Effizienz verbessert.

Verbesserung der Teamleistung

• Problem: Es gibt auffällige Unterschiede in der Leistung verschiedener Teams, die ähnliche Prozesse bearbeiten.
• Lösung: Visualisiere die Leistung jedes Teams mit dem Dotted Chart. Durch den Vergleich der Dauer und Häufigkeit von Aktivitäten zwischen den Teams kannst du Best Practices und Verbesserungsbereiche identifizieren. Das Teilen dieser Erkenntnisse fördert eine Kultur der kontinuierlichen Verbesserung und Zusammenarbeit in deiner Organisation.

Verbesserung der Kundenerfahrung

• Problem: Kunden erleben Verzögerungen und Inkonsistenzen in der Servicebereitstellung.
• Lösung: Nutze das Dotted Chart, um kundenorientierte Prozesse zu analysieren. Identifiziere Phasen mit häufigen Verzögerungen und untersuche die Ursachen. Durch gezielte Verbesserungen in diesen Bereichen wird eine reibungslosere und konsistentere Kundenerfahrung gewährleistet, was zu höherer Zufriedenheit und Loyalität führt.

Planung für zukünftiges Wachstum

• Problem: Die Auswirkungen von Wachstum auf bestehende Prozesse vorherzusagen, kann komplex sein.
• Lösung: Nutze historische Daten im Dotted Chart, um die zukünftige Prozessleistung unter erhöhter Arbeitsbelastung zu projizieren. Das Verständnis, wie deine Prozesse in der Vergangenheit funktioniert haben, hilft dir, effektiv für Wachstum zu planen, sodass deine Organisation effizient skaliert, ohne die Servicequalität zu beeinträchtigen.

Die Pattern View ist ein leistungsstarkes Tool zur Prozessoptimierung. Auch wenn es eine gewisse Lernkurve gibt, um schnell und zuverlässig die visuellen Muster zu erkennen, die wir in diesem Artikel erwähnt haben, gibt es kein besseres Werkzeug, um einen ersten Blick auf die Arbeitsverteilung und die High-Level-Trends in der Organisation über die Zeit zu werfen. Dadurch gelangst du in den Root-Cause-Drilldown-Flow, der notwendig ist, um diese Probleme anzugehen.

Bleib dran für weitere Feature Highlights und zögere nicht, dich mit Fragen oder Feedback an uns zu wenden. Wir freuen uns immer, von unseren Lesern zu hören und ihnen auf ihrer Optimierungsreise zu helfen. Bis dahin, bleib innovativ!