Process Mining
2023.10
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Benutzerdefinierte Metriken zur Durchsatzzeit – Automation Suite 2023.10
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Letzte Aktualisierung 19. Dez. 2023

Benutzerdefinierte Metriken zur Durchsatzzeit

Einleitung

Mit dem Anpassen von Datentransformationen und der Dashboard-Bearbeitung können Sie benutzerdefinierte Metriken für die Durchsatzzeit erstellen und verwenden. Durchsatzzeiten sind die Zeitpunkte zwischen zwei Aktivitäten A und B. Nachfolgend finden Sie eine Beschreibung der Schritte, die Sie ausführen müssen, um eine benutzerdefinierte Durchsatzzeitmetrik beim Bearbeiten von Transformationen zu erstellen, und wie Sie die Durchsatzzeitmetrik in den Prozess-App-Dashboards aktivieren.

Erstellen einer benutzerdefinierten Metrik für die Durchsatzzeit mit Bearbeitung von Transformationen

Sie müssen zuerst die Durchsatzzeit berechnen und sie dann als Feld „ Fall “ verfügbar machen.

Berechnung der Durchlaufzeit

Pro Fall können Sie die Durchsatzzeiten zwischen Aktivität A und Aktivität Bberechnen. Da Aktivitäten mehr als einmal pro Fall auftreten können, müssen Sie berücksichtigen, ob Sie das erste oder letzte Vorkommen einer Aktivität verwenden.

  1. Erstellen Sie ein zusätzliches Modell basierend auf dem Ereignisprotokoll , um die gewünschten Durchsatzzeiten zu berechnen. Zum Beispiel Cases_with_throughput_times.

  2. Erstellen Sie in diesem Modell Vorverarbeitungstabellen, in denen Sie definieren, welche Ereignisenden Sie für die Berechnungen verwenden möchten. Pro Tabelle benötigen Sie die Fall-IDund das Ereignisende einer Aktivität. Nachfolgend finden Sie ein Beispiel dafür, wie das letzte Vorkommen von Aktivität A für einen Fall ausgewählt wird.

    Event_end_activity_A as (
        select
            Event_log."Case_ID_internal",
            max(Event_log."Event_end") as "Event_end_activity_A"
        from Event_log
        where Event_log."Activity" = 'Activity A'
        group by Event_log."Case_ID_internal")Event_end_activity_A as (
        select
            Event_log."Case_ID_internal",
            max(Event_log."Event_end") as "Event_end_activity_A"
        from Event_log
        where Event_log."Activity" = 'Activity A'
        group by Event_log."Case_ID_internal")
    Hinweis:

    Wenn Sie in diesem Beispiel das erste Vorkommen der Aktivität auswählen möchten, ersetzen Sie max durch min.

  3. Definieren Sie die Durchsatzzeittabelle, indem Sie die Vorverarbeitungstabellen mit dem Ereignisprotokoll verbinden und die tatsächliche Durchsatzzeit berechnen.

    Tipp:

    Sie können die Funktion datediff im Paket pm-utils verwenden, um den Zeitunterschied zwischen zwei beliebigen Ereignisenden zu berechnen.

    Die Durchsatzzeit sollte in Millisekunden für die Instanzen berechnet werden, in denen Aktivität A Aktivität Bvorausgeht. Millisekunden sind die Zeiteinheit, die zum Definieren von Dauern in der App-Vorlage verwendet wird. Da die Durchlaufzeiten in den Vorverarbeitungstabellen bereits pro Fall gruppiert sind, können Sie einen beliebigen Datensatz auswählen. Im obigen Beispiel wird die Aggregation min verwendet. Die Tabelle für die Durchsatzzeit, in der die Durchsatzzeit und eine Fall-IDausgewählt werden, kann wie unten angezeigt definiert werden.

    Cases_with_throughput_times as (
        select
            Event_log."Case_ID_internal",
            case
                when min(Event_end_activity_A."Event_end_activity_A") <= min(Event_end_activity_B."Event_end_activity_B")
                    then {{ pm_utils.datediff('millisecond',
                    'min(Event_end_activity_A."Event_end_activity_A")',
                    'min(Event_end_activity_B."Event_end_activity_B")') }}
            end as "Throughput_time_activity_A_to_activity_B"
        from Event_log
        left join Event_end_activity_A
            on Event_log."Case_ID_internal" = Event_end_activity_A."Case_ID_internal"
        left join Event_end_activity_B
            on Event_log."Case_ID_internal" = Event_end_activity_B."Case_ID_internal"
        group by Event_log."Case_ID_internal)Cases_with_throughput_times as (
        select
            Event_log."Case_ID_internal",
            case
                when min(Event_end_activity_A."Event_end_activity_A") <= min(Event_end_activity_B."Event_end_activity_B")
                    then {{ pm_utils.datediff('millisecond',
                    'min(Event_end_activity_A."Event_end_activity_A")',
                    'min(Event_end_activity_B."Event_end_activity_B")') }}
            end as "Throughput_time_activity_A_to_activity_B"
        from Event_log
        left join Event_end_activity_A
            on Event_log."Case_ID_internal" = Event_end_activity_A."Case_ID_internal"
        left join Event_end_activity_B
            on Event_log."Case_ID_internal" = Event_end_activity_B."Case_ID_internal"
        group by Event_log."Case_ID_internal)

Durchsatzzeit als Fallfeld verfügbar machen

Sobald die Durchsatzzeittabelle erstellt wurde, muss diese Tabelle mit der Tabelle Fälle verknüpft werden, um die zusätzlichen Durchsatzzeitdaten als Fallinformationen hinzuzufügen. Damit das neue Feld für die Durchsatzzeit in den Dashboards verfügbar ist, muss das neue Feld für die Durchsatzzeit in eines der benutzerdefinierten Felder für die Falldauer umgewandelt werden.

Ersetzen Sie eine der benutzerdefinierten Zeilen für die Falldauer in der Tabelle Fälle , die wie folgt aussehen:

{{ pm_utils.optional(ref('Cases_base'), '"custom_case_duration_1"', 'integer') }} as "custom_case_duration_1",{{ pm_utils.optional(ref('Cases_base'), '"custom_case_duration_1"', 'integer') }} as "custom_case_duration_1",

mit der neu erstellten Durchlaufzeit:

Cases_with_throughput_times."Throughput_time_activity_A_to_activity_B" as "custom_case_duration_1",Cases_with_throughput_times."Throughput_time_activity_A_to_activity_B" as "custom_case_duration_1",

Die Aktualisierungen der Transformationen für die benutzerdefinierte Durchsatzzeitmetrik sind jetzt abgeschlossen und können in die App-Vorlage importiert werden.

Aktivieren der Durchsatzzeitmetrik in den Prozess-App-Dashboards

Wenn Sie eine benutzerdefinierte Durchsatzzeit in Ihren Transformationen erstellt haben, ist sie in Ihrer App-Vorlage als Falleigenschaft unter ihrem Alias verfügbar. Sie können Ihre Prozess-App anpassen, um eine Metrik für die Durchsatzzeit basierend auf der benutzerdefinierten Durchsatzzeit zu erstellen, die Sie in den Transformationen erstellt haben.

  • Wechseln Sie zu Data Manager und erstellen Sie eine neue Metrik.
  • Wählen Sie das benutzerdefinierte Dauerfeld aus, das für die Durchsatzzeit verwendet werden soll, und wählen Sie Durchschnitt oder eine andere gewünschte Aggregation aus. Sie können auch das benutzerdefinierte Feld für die Falldauer im Datenmanagerin Ihren gewünschten Namen umbenennen.
  • Bearbeiten Sie die Anwendung, und fügen Sie die neue Metrik in die Diagramme ein, wo Sie sie für Geschäftsbenutzer verfügbar machen möchten.
  • Veröffentlichen Sie die Dashboards, um die Metrik für die Durchsatzzeit in den Dashboards verfügbar zu machen.
Hinweis:

In Purchase-to-Pay- und Order-to-Cash- App-Vorlagen ist eine Durchlaufzeitberechnung bereits in Purchase_order_items_with_throughput_times bzw. Sales_order_items_with_throughput_timesverfügbar. Benutzerdefinierte Durchlaufzeiten können dort hinzugefügt und dann als benutzerdefinierte Dauer für Purchase_order_items oder Sales_order_itemsverfügbar gemacht werden.

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