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Process Mining
Tableau de bord de surveillance opérationnelle
Le tableau de bord de surveillance opérationnelle fournit des détails sur les aspects les plus importants du processus. Cela vous permet d'analyser la fréquence d'exécution de votre processus en cas de succès ou d'échec, la fréquence des échecs et l'évolution des tendances dans le temps.
Le tableau suivant décrit les ICP affichés sur le tableau de bord de surveillance opérationnelle .
ICP |
Description |
---|---|
Moy. Temps de traçage |
Le délai moyen d'exécution de traçage du processus de bout en bout. |
Moy. Durée de l'événement | Le délai moyen d'exécution des événements pour le processus de bout en bout. |
Bonne réponse du premier coup | Le pourcentage de traçages qui ont été traités sans révision. |
Le graphique Première heure (First time right) vous permet de surveiller le nombre de traçages qui ont été traités sans révision.
L'onglet Tendance (Trend) vous permet de surveiller les tendances et les modèles du temps de traçage moyen pour les traçages en fonction de leur heure de début spécifique. Cela peut vous aider à identifier les périodes de faible efficacité où les traçages prennent plus de temps, ainsi que les effets des modifications apportées au processus.
Vous pouvez sélectionner une mesure différente dans le sélecteur afin d'afficher le graphique en fonction d'une mesure différente. Le tableau suivant décrit les mesures disponibles.
Mesure |
Description |
Base |
---|---|---|
Moy. Temps de traçage |
Le délai moyen d'exécution de traçage du processus de bout en bout. |
Traçages |
Bonne réponse du premier coup |
Le pourcentage de traçages qui ont été traités sans révision. |
Traçages |
Moy. Durée de l'événement |
Le délai moyen d'exécution des événements pour le processus de bout en bout. |
Journal des événements |
L'onglet Distribution du temps d'événement (Event time distribution) vous permet de surveiller la façon dont la durée des événements est répartie dans le temps. Le graphique à barres verticales affiche le nombre d'événements par rapport à différents intervalles de temps de durée d'événement. Cela peut vous aider à identifier les modèles et les tendances en matière de durée d'événement.