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2023.10
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Process Mining

Dernière mise à jour 24 juil. 2025

Balises

Introduction

Dans Process Mining, les balises sont les règles métier que vous appliquez à vos données, qui vous permettent de vérifier la conformité de votre processus, telles que les inefficacités, les reprises ou les violations.

Remarque :
Si vous souhaitez utiliser le tableau de bord Balises (Tags) pour analyser les balises, les champs de la table Tags doivent être présents dans votre ensemble de données.

Check out Out-of-the-box Tags and Due dates for more information on out-of-the box Tags for Order-to-Cash app templates.

Check out Configuring Tags for more information on how to configure Tags in data transformations.

Configuration des balises

Si vous souhaitez utiliser le tableau de bord Balises (Tags) pour analyser les balises de votre processus, des balises doivent être définies pour votre modèle d'application.

For certain app templates, there are out of the box tags available, which will be shown in the dashboard. In the documentation for your specific app template you will find an overview of the available tags. The App Templates page contains links to the documentation for all available app templates.

Tous les modèles d'application de processus personnalisé ont une balise implémentée prête à l'emploi qui vérifie si un incident comporte des activités de révision exécutées par différents utilisateurs.

Si aucune donnée n'est disponible dans le tableau de bord Balises (Tags) , vous devez configurer vos propres balises à l'aide de transformations de données. Ici, vous pouvez également configurer toutes les balises par défaut en fonction des besoins de votre entreprise. Le tableau suivant décrit les fichiers de configuration de balises pour les différents modèles d'application.

Modèles d'applications basés sur

Fichier de configuration des balises

Journal des événements

models\5_business_logic\Tags_base.sql
Processus personnalisé 1models\5_business_logic\Tags_base.sql

Purchase-to-Pay

models\5_business_logic\Tags.sql

Order-to-Cash

models\5_business_logic\Tags.sql
1) Cela s'applique au modèle d'application de processus personnalisé et à tous les autres modèles d'application basés sur le processus personnalisé, par exemple SAP-Store-Management.
For Custom process you can also upload tags using the Tags_raw.csv file. Check out Custom process input fields.

Ajout d'une logique métier dans les transformations

Dans la dernière étape de la transformation, une logique métier est ajoutée au besoin pour l'analyse des données.

Chaque enregistrement de la table des balises représente une balise pour un certain cas. Exemples de balises :

  • Violation du SLA d’un contrat.
  • un paiement effectué par une personne non autorisée.
Les champs obligatoires de cette table sont Case_ID et Tag.

Tous les objets n'auront pas tous une balise, et certains objets pourront avoir plusieurs balises.

Refer to Data transformations for more information.

Exemples de configuration de balises SQL

Cette page contient des exemples SQL que vous pouvez utiliser pour configurer des balises à l'aide de transformations.

Attention :
Les exemples SQL sont basés sur des modèles d'application de journal d'événements et utilisent des cas qui ont une Case_ID. Si vous souhaitez utiliser les exemples SQL pour définir des balises pour les modèles d'application Purchase-to-Pay ou les modèles d'application Order-to-Cash , assurez-vous d'utiliser l'objet approprié et l'object_ID interne associé. Lors de l'extension de l'implémentation pour les balises, suivez l'implémentation existante.

Le bloc de code suivant montre un exemple de requête SQL pour définir une balise.

select
        Time_to_resolved."Case_ID",
        {{ pm_utils.as_varchar('Resolved in less than a day') }} as "Tag",
        {{ pm_utils.to_varchar('Optional tag type') }} as "Tag_type"
    from Time_to_resolved
    where Time_to_resolved."Throughput_time" < 24select
        Time_to_resolved."Case_ID",
        {{ pm_utils.as_varchar('Resolved in less than a day') }} as "Tag",
        {{ pm_utils.to_varchar('Optional tag type') }} as "Tag_type"
    from Time_to_resolved
    where Time_to_resolved."Throughput_time" < 24

Le bloc de code suivant montre un exemple de requête SQL CTE (Common Table Expression) pour configurer une balise.

Time_to_resolved as (
    select
        Event_log."Case_ID",
        {{ pm_utils.datediff('hour', 'min(Cases."Creation_date")', 'max(Event_log."Event_end")') }} as "Throughput_time"
    from {{ ref('Event_log') }} as Event_log
    left join {{ ref('Cases ') }} as Cases 
        on Event_log."Case_ID" = Cases."Case_ID"
    where Event_log."Activity" = 'Set resolution to Done'
    group by Event_log."Case_ID"
)Time_to_resolved as (
    select
        Event_log."Case_ID",
        {{ pm_utils.datediff('hour', 'min(Cases."Creation_date")', 'max(Event_log."Event_end")') }} as "Throughput_time"
    from {{ ref('Event_log') }} as Event_log
    left join {{ ref('Cases ') }} as Cases 
        on Event_log."Case_ID" = Cases."Case_ID"
    where Event_log."Activity" = 'Set resolution to Done'
    group by Event_log."Case_ID"
)

Suit directement

Ce code SQL identifie les cas où l’activité « X » est directement suivie de l’activité « Y » et les marque comme « Violation ».

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_followswith 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
Suit indirectement

Ce code SQL identifie les cas où l’activité « X » est directement ou indirectement suivie de l’activité « Y » et les marque comme « Violation ».

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_followswith 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
Activité X plusieurs fois

Ce code SQL identifie les cas où l'activité « X » se produit plusieurs fois et les marque comme « Inefficacité ».

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_timeswith 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
L'incident comporte une activité X

Ce code SQL identifie les cas qui ont une ou plusieurs activités avec un nom contenant « X » et les balises comme « Inefficacité ».

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_Xwith 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
L'incident ne comporte aucune activité X

Ce code SQL identifie les cas pour lesquels aucune activité n'a un nom contenant « X » et les balises comme « Inefficacité ».

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_Xwith 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
Commence par

Ce code SQL identifie les cas qui commencent par l'activité « X » et les marque comme « Violation ».

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_withwith 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
Délai d’exécution supérieur à 10 jours

Ce code SQL identifie les cas pour lesquels le délai d'exécution est supérieur à 10 jours et les marque comme « Inefficacité ».

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_dayswith 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
Durée supérieure à 30 minutes

Ce code SQL identifie les cas où la durée entre l’activité « X » et « Y » est supérieure à 30 minutes et les marque comme « Inefficacité ».

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_minuteswith 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

Analyse des balises

Tableau de bord des balises

Le tableau de bord Balises (Tags) vous permet d'analyser les balises apparaissant dans le processus.

Suivez ces étapes pour afficher le tableau de bord Balises (Tags).

  1. Sélectionnez Balises dans le menu à gauche du tableau de bord.

Le tableau de bord Balises (Tags) s'affiche.

Métriques

La table suivante décrit les mesures qui peuvent être utilisées pour analyser les objets concernant les balises.

Mesure

Description

Nombre d'objets

Nombre d'objets auxquels la balise est affectée.

Nombre de balises

Le nombre de balises affectées.

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