- Versionshinweise
- Bevor Sie beginnen
- Erste Schritte
- Integrationen
- Arbeiten mit Prozess-Apps
- Arbeiten mit Dashboards und Diagrammen
- Arbeiten mit Prozessdiagrammen
- Arbeiten mit Discover-Prozessmodellen und Import BPMN-Modellen
- Showing or hiding the menu
- Kontextinformationen
- Exportieren
- Filter
- Senden von Automatisierungsideen an den UiPath® Automation Hub
- Tags
- Fälligkeitsdaten
- Vergleichen
- Konformitätsprüfung
- Ursachenanalyse
- Simulation des Automatisierungspotenzials
- Auslösen einer Automatisierung über eine Prozess-App
- Anzeigen von Prozessdaten
- Erstellen von Apps
- Laden von Daten
- Anpassen von Prozess-Apps
- App-Vorlagen
- Zusätzliche Ressourcen
- Vorgefertigte Tags und Fälligkeitsdaten
- Bearbeiten von Datentransformationen in einer lokalen Umgebung
- Setting up a local test environment
- Designing an event log
- DataBridgeAgent
- Systemanforderungen
- Konfigurieren des DataBridgeAgent
- Hinzufügen eines benutzerdefinierten Connectors zu DataBridgeAgent
- Verwenden von DataBridgeAgent mit dem SAP Connector für den Purchase-to-Pay Discovery Accelerator
- Verwenden von DataBridgeAgent mit dem SAP Connector für den Order-to-Cash Discovery Accelerator
- Erweitern des Extraktionstools SAP Ariba
- Leistungsmerkmale
- Basic troubleshooting guide
Tags
In Process Mining sind Tags die Geschäftsregeln, die Sie auf Ihre Daten anwenden, mit denen Sie die Konformität Ihres Prozesses überprüfen können, z. B. Ineffizienzen, Nacharbeit oder Verstöße.
Tags
-Tabelle in Ihrem Dataset vorhanden sein.
Wenn Sie das Tags- Dashboard zum Analysieren von Tags in Ihrem Prozess verwenden möchten, müssen Tags für Ihre App-Vorlage definiert werden.
Für bestimmte App-Vorlagen sind sofort einsetzbare Tags verfügbar, die im Dashboard angezeigt werden. In der Dokumentation für Ihre spezifische App-Vorlage finden Sie eine Übersicht über die verfügbaren Tags. Die Seite App-Vorlagen enthält Links zur Dokumentation für alle verfügbaren App-Vorlagen.
Bei allen benutzerdefinierten Prozess-App-Vorlagen ist ein Tag sofort implementiert, das überprüft, ob ein Fall Nachbearbeitungsaktivitäten enthält, die von verschiedenen Benutzern ausgeführt werden.
Wenn keine Daten im Tags -Dashboard verfügbar sind, müssen Sie Ihre eigenen Tags mithilfe von Datentransformationen konfigurieren. Hier können Sie auch beliebige Standard-Tags für Ihre geschäftlichen Anforderungen konfigurieren. Nachfolgend finden Sie eine Übersicht über die Tags-Konfigurationsdateien für die verschiedenen App-Vorlagen.
App-Vorlagen basierend auf |
Tags-Konfigurationsdatei |
Ereignisprotokoll | models\5_business_logic\Tags_base.sql |
Benutzerdefinierter Prozess 1 | models\5_business_logic\Tags_base.sql |
Purchase-to-Pay | models\5_business_logic\Tags.sql |
Order-to-Cash | models\5_business_logic\Tags.sql |
Tags_raw.csv
hochladen. Siehe Benutzerdefinierte Prozesseingabefelder.
Im letzten Transformationsschritt wird nach Bedarf Geschäftslogik für die Datenanalyse hinzugefügt.
Jeder Datensatz in der Tags-Tabelle stellt ein Tag für einen bestimmten Fall dar. Beispiel-Tags:
- SLA-Verstoß für einen Vertrag.
- eine Zahlung durch eine nicht autorisierte Person.
Case_ID
und Tag
.
Nicht alle Fälle haben ein Tag, und einige Fälle können mehrere Tags haben.
Weitere Informationen finden Sie unter Datentransformationen .
Nachfolgend finden Sie einige SQL-Beispiele, die Sie zum Konfigurieren von Tags mithilfe von Transformationen verwenden können.
Case_ID
haben. Wenn Sie die SQL-Beispiele verwenden möchten, um Tags für Purchase-to-Pay-App- Vorlagen oder Order-to-Cash- App-Vorlagen zu definieren, stellen Sie sicher, dass Sie die entsprechende Entität und die zugehörige interne Entitäts_ID verwenden. Wenn Sie die Implementierung für Tags erweitern, folgen Sie der vorhandenen Implementierung.
Folgt direkt
Dieser SQL-Code identifiziert Fälle, in denen die Aktivität „X“ direkt auf die Aktivität „Y“ folgt, und markiert sie als „Verstoß“.
with Event_log_base as (
select * from {{ ref('Event_log_base') }}
),
-- Event log with current activity and next activity
Event_log_extended as (
select
Event_log_base."Case_ID",
Event_log_base."Activity" as "Current_activity",
lead(Event_log_base."Activity") over (order by "Event_end") as "Next_activity"
from Event_log_base
),
-- This SQL code checks whether activity X is directly followed by Y in a given case
Directly_follows as (
select
Event_log_extended ."Case_ID",
{{ pm_utils.as_varchar('Activity X directly followed by activity Y') }} as "Tag",
{{ pm_utils.as_varchar('Violation') }} as "Tag_type"
from Event_log_extended
where Event_log_extended ."Current_activity" = 'X' and Event_log_extended ."Next_activity" = 'Y'
group by Event_log_extended ."Case_ID"
)
select * from Directly_follows
with Event_log_base as (
select * from {{ ref('Event_log_base') }}
),
-- Event log with current activity and next activity
Event_log_extended as (
select
Event_log_base."Case_ID",
Event_log_base."Activity" as "Current_activity",
lead(Event_log_base."Activity") over (order by "Event_end") as "Next_activity"
from Event_log_base
),
-- This SQL code checks whether activity X is directly followed by Y in a given case
Directly_follows as (
select
Event_log_extended ."Case_ID",
{{ pm_utils.as_varchar('Activity X directly followed by activity Y') }} as "Tag",
{{ pm_utils.as_varchar('Violation') }} as "Tag_type"
from Event_log_extended
where Event_log_extended ."Current_activity" = 'X' and Event_log_extended ."Next_activity" = 'Y'
group by Event_log_extended ."Case_ID"
)
select * from Directly_follows
Folgt indirekt
Dieser SQL-Code identifiziert Fälle, in denen die Aktivität „X“ direkt oder indirekt von der Aktivität „Y“ folgt, und markiert sie als „Verstoß“.
with Event_log_base as (
select * from {{ ref('Event_log_base') }}
),
Cases_with_activity_X as (
select
Event_log_base."Case_ID",
min(Event_log_base."Event_end") as "Event_end"
from Event_log_base
where Event_log_base."Activity" = 'X'
group by Event_log_base."Case_ID"
),
-- Activity X is directly or indirectly followed by activity Y
Indirectly_follows as (
select
Event_log_base."Case_ID",
{{ pm_utils.as_varchar('Activity X indirectly followed by activity Y') }} as "Tag",
{{ pm_utils.as_varchar('Violation') }} as "Tag_type"
from Event_log_base
inner join Cases_with_activity_X
on Event_log_base."Case_ID" = Cases_with_activity_X."Case_ID"
where Event_log_base."Activity" = 'Y' and Event_log_base."Event_end" > Cases_with_activity_X."Event_end"
group by Event_log_base."Case_ID"
)
select * from Indirectly_follows
with Event_log_base as (
select * from {{ ref('Event_log_base') }}
),
Cases_with_activity_X as (
select
Event_log_base."Case_ID",
min(Event_log_base."Event_end") as "Event_end"
from Event_log_base
where Event_log_base."Activity" = 'X'
group by Event_log_base."Case_ID"
),
-- Activity X is directly or indirectly followed by activity Y
Indirectly_follows as (
select
Event_log_base."Case_ID",
{{ pm_utils.as_varchar('Activity X indirectly followed by activity Y') }} as "Tag",
{{ pm_utils.as_varchar('Violation') }} as "Tag_type"
from Event_log_base
inner join Cases_with_activity_X
on Event_log_base."Case_ID" = Cases_with_activity_X."Case_ID"
where Event_log_base."Activity" = 'Y' and Event_log_base."Event_end" > Cases_with_activity_X."Event_end"
group by Event_log_base."Case_ID"
)
select * from Indirectly_follows
Aktivität X mehrmals
Dieser SQL-Code identifiziert Fälle, in denen die Aktivität „X“ mehrmals auftritt, und markiert sie mit „Ineffizienz“.
with Event_log_base as (
select * from {{ ref('Event_log_base') }}
),
-- This SQL code checks if Activity X occurs twice or more times in the same case
Activity_X_multiple_times as (
select
Event_log_base."Case_ID",
{{ pm_utils.as_varchar('Activity X multiple times') }} as "Tag",
{{ pm_utils.as_varchar('Inefficiency') }} as "Tag_type"
from Event_log_base
where Event_log_base."Activity" = 'X'
group by Event_log_base."Case_ID"
having count(Event_log_base."Activity") > 1
)
select * from Activity_X_multiple_times
with Event_log_base as (
select * from {{ ref('Event_log_base') }}
),
-- This SQL code checks if Activity X occurs twice or more times in the same case
Activity_X_multiple_times as (
select
Event_log_base."Case_ID",
{{ pm_utils.as_varchar('Activity X multiple times') }} as "Tag",
{{ pm_utils.as_varchar('Inefficiency') }} as "Tag_type"
from Event_log_base
where Event_log_base."Activity" = 'X'
group by Event_log_base."Case_ID"
having count(Event_log_base."Activity") > 1
)
select * from Activity_X_multiple_times
Fall hat Aktivität X
Dieser SQL-Code identifiziert Fälle, die eine oder mehrere Aktivitäten mit einem Namen haben, der „X“ enthält, und markiert sie mit „Ineffizienz“.
with Event_log_base as (
select * from {{ ref('Event_log_base') }}
),
-- Case has activity with name like X
Case_has_activity_X as (
select
Event_log_base."Case_ID",
{{ pm_utils.as_varchar('Case has activity X') }} as "Tag",
{{ pm_utils.as_varchar('Inefficiency') }} as "Tag_type"
from Event_log_base
where {{ pm_utils.charindex('X', 'Event_log_base."Activity"') }} > 0
group by Event_log_base."Case_ID"
)
select * from Case_has_activity_X
with Event_log_base as (
select * from {{ ref('Event_log_base') }}
),
-- Case has activity with name like X
Case_has_activity_X as (
select
Event_log_base."Case_ID",
{{ pm_utils.as_varchar('Case has activity X') }} as "Tag",
{{ pm_utils.as_varchar('Inefficiency') }} as "Tag_type"
from Event_log_base
where {{ pm_utils.charindex('X', 'Event_log_base."Activity"') }} > 0
group by Event_log_base."Case_ID"
)
select * from Case_has_activity_X
Fall hat keine Aktivität X
Dieser SQL-Code identifiziert Fälle, für die keine Aktivitäten vorhanden sind, deren Name „X“ enthält, und sie werden als „Ineffizienz“ gekennzeichnet.
with Event_log_base as (
select * from {{ ref('Event_log_base') }}
),
Cases as (
select * from {{ ref('Cases') }}
),
-- Case has no activity with name like X
-- Obtained by subtracting the set of cases that have activity X from the set of all cases
Case_has_no_activity_X as (
select
Cases."Case_ID",
{{ pm_utils.as_varchar('Case has no activity X') }} as "Tag",
{{ pm_utils.as_varchar('Inefficiency') }} as "Tag_type"
from Cases
where Cases."Case_ID" not in (
-- Case has activity with name like X
select
Event_log_base."Case_ID"
from Event_log_base
where {{ pm_utils.charindex('X', 'Event_log_base."Activity"') }} > 0
group by Event_log_base."Case_ID"
)
)
select * from Case_has_no_activity_X
with Event_log_base as (
select * from {{ ref('Event_log_base') }}
),
Cases as (
select * from {{ ref('Cases') }}
),
-- Case has no activity with name like X
-- Obtained by subtracting the set of cases that have activity X from the set of all cases
Case_has_no_activity_X as (
select
Cases."Case_ID",
{{ pm_utils.as_varchar('Case has no activity X') }} as "Tag",
{{ pm_utils.as_varchar('Inefficiency') }} as "Tag_type"
from Cases
where Cases."Case_ID" not in (
-- Case has activity with name like X
select
Event_log_base."Case_ID"
from Event_log_base
where {{ pm_utils.charindex('X', 'Event_log_base."Activity"') }} > 0
group by Event_log_base."Case_ID"
)
)
select * from Case_has_no_activity_X
Beginnend mit (Starts with)
Dieser SQL-Code identifiziert Fälle, die mit der Aktivität „X“ beginnen, und markiert sie als „Verstoß“.
with Event_log_base as (
select * from {{ ref('Event_log_base') }}
),
-- Add row_number to initial event log
Event_log_base_numbered as (
select
Event_log_base."Case_ID",
Event_log_base."Activity",
Event_log_base."Event_end",
row_number() over (partition by Event_log_base."Case_ID" order by Event_log_base."Event_end") as "Row_number"
from Event_log_base
),
-- Case starts with activity X
Starts_with as (
select
Event_log_base_numbered."Case_ID",
{{ pm_utils.as_varchar('Case starts with activity X') }} as "Tag",
{{ pm_utils.as_varchar('Violation') }} as "Tag_type"
from Event_log_base_numbered
where
Event_log_base_numbered."Row_number" = 1
and Event_log_base_numbered."Activity" = 'X'
)
select * from Starts_with
with Event_log_base as (
select * from {{ ref('Event_log_base') }}
),
-- Add row_number to initial event log
Event_log_base_numbered as (
select
Event_log_base."Case_ID",
Event_log_base."Activity",
Event_log_base."Event_end",
row_number() over (partition by Event_log_base."Case_ID" order by Event_log_base."Event_end") as "Row_number"
from Event_log_base
),
-- Case starts with activity X
Starts_with as (
select
Event_log_base_numbered."Case_ID",
{{ pm_utils.as_varchar('Case starts with activity X') }} as "Tag",
{{ pm_utils.as_varchar('Violation') }} as "Tag_type"
from Event_log_base_numbered
where
Event_log_base_numbered."Row_number" = 1
and Event_log_base_numbered."Activity" = 'X'
)
select * from Starts_with
Durchsatzzeit länger als 10 Tage
Dieser SQL-Code identifiziert Fälle, bei denen die Durchsatzzeit länger als 10 Tage ist, und kennzeichnet sie mit „Ineffizienz“.
with Event_log_base as (
select * from {{ ref('Event_log_base') }}
),
-- Throuput time of each case
Throughput_time_per_case as (
select
Event_log_base."Case_ID",
{{ pm_utils.datediff('day', 'coalesce(min(Event_log_base."Event_start"), min(Event_log_base."Event_end"))', 'max(Event_log_base."Event_end")') }} as "Throughput_time"
from Event_log_base
group by Event_log_base."Case_ID"
),
-- Case throughput time is longer than 10 days
Throughput_time_longer_than_10_days as (
select
Throughput_time_per_case."Case_ID",
{{ pm_utils.as_varchar('Throughput time is longer than 10 days') }} as "Tag",
{{ pm_utils.as_varchar('Inneficiency') }} as "Tag_type"
from Throughput_time_per_case
where Throughput_time_per_case."Throughput_time" > 10
)
select * from Throughput_time_longer_than_10_days
with Event_log_base as (
select * from {{ ref('Event_log_base') }}
),
-- Throuput time of each case
Throughput_time_per_case as (
select
Event_log_base."Case_ID",
{{ pm_utils.datediff('day', 'coalesce(min(Event_log_base."Event_start"), min(Event_log_base."Event_end"))', 'max(Event_log_base."Event_end")') }} as "Throughput_time"
from Event_log_base
group by Event_log_base."Case_ID"
),
-- Case throughput time is longer than 10 days
Throughput_time_longer_than_10_days as (
select
Throughput_time_per_case."Case_ID",
{{ pm_utils.as_varchar('Throughput time is longer than 10 days') }} as "Tag",
{{ pm_utils.as_varchar('Inneficiency') }} as "Tag_type"
from Throughput_time_per_case
where Throughput_time_per_case."Throughput_time" > 10
)
select * from Throughput_time_longer_than_10_days
Dauer mehr als 30 Minuten
Dieser SQL-Code identifiziert Fälle, in denen die Zeitdauer zwischen der Aktivität „X“ und „Y“ mehr als 30 Minuten beträgt, und kennzeichnet sie mit „Ineffizienz“.
with Event_log_base as (
select * from {{ ref('Event_log_base') }}
),
-- First activity X of each case
First_activity_X_of_each_case as (
select
Event_log_base."Case_ID",
min(Event_log_base."Event_end") as "Event_end"
from Event_log_base
where Event_log_base."Activity" = 'X'
group by Event_log_base."Case_ID"
),
-- Last activity Y of each case
Last_activity_Y_of_each_case as (
select
Event_log_base."Case_ID",
max(Event_log_base."Event_end") as "Event_end"
from Event_log_base
where Event_log_base."Activity" = 'Y'
group by Event_log_base."Case_ID"
),
-- Time between first X and last Y > 30 minutes
Duration_more_than_30_minutes as (
select
First_activity_X_of_each_case."Case_ID",
{{ pm_utils.as_varchar('Duration more than 30 minutes') }} as "Tag",
{{ pm_utils.as_varchar('Inefficiency') }} as "Tag_type"
from First_activity_X_of_each_case
inner join Last_activity_Y_of_each_case
on First_activity_X_of_each_case."Case_ID" = Last_activity_Y_of_each_case."Case_ID"
where {{ pm_utils.datediff('minute', 'First_activity_X_of_each_case."Event_end"', 'Last_activity_Y_of_each_case."Event_end"') }} > 30
)
select * from Duration_more_than_30_minutes
with Event_log_base as (
select * from {{ ref('Event_log_base') }}
),
-- First activity X of each case
First_activity_X_of_each_case as (
select
Event_log_base."Case_ID",
min(Event_log_base."Event_end") as "Event_end"
from Event_log_base
where Event_log_base."Activity" = 'X'
group by Event_log_base."Case_ID"
),
-- Last activity Y of each case
Last_activity_Y_of_each_case as (
select
Event_log_base."Case_ID",
max(Event_log_base."Event_end") as "Event_end"
from Event_log_base
where Event_log_base."Activity" = 'Y'
group by Event_log_base."Case_ID"
),
-- Time between first X and last Y > 30 minutes
Duration_more_than_30_minutes as (
select
First_activity_X_of_each_case."Case_ID",
{{ pm_utils.as_varchar('Duration more than 30 minutes') }} as "Tag",
{{ pm_utils.as_varchar('Inefficiency') }} as "Tag_type"
from First_activity_X_of_each_case
inner join Last_activity_Y_of_each_case
on First_activity_X_of_each_case."Case_ID" = Last_activity_Y_of_each_case."Case_ID"
where {{ pm_utils.datediff('minute', 'First_activity_X_of_each_case."Event_end"', 'Last_activity_Y_of_each_case."Event_end"') }} > 30
)
select * from Duration_more_than_30_minutes
Mit dem Tags-Dashboard können Sie die Tags analysieren, die im Prozess auftreten.
Führen Sie die folgenden Schritte aus, um das Tags- Dashboard anzuzeigen.
-
Wählen Sie Tags im Menü auf der linken Seite des Dashboards aus.
Das Tags- Dashboard wird angezeigt.
Metriken
Nachfolgend finden Sie eine Beschreibung der Metriken, die zum Analysieren der Fälle in Bezug auf Tags verwendet werden können.
Metrik |
Beschreibung |
---|---|
Anzahl der Fälle |
Die Anzahl der Fälle, denen das Tag zugewiesen ist. |
Anzahl der Tags |
Die Anzahl der zugewiesenen Tags. |