Análise de causa raiz

Análise de causa raiz no Process Mining no Automation Suite: identifique quais campos de dados mais influenciam um resultado específico do processo para orientar ações de melhoria.

O que é a análise de causa raiz?

Ao analisar um processo de negócios, pode ser que você queira determinar quais campos estão mais associados a um determinado resultado. Isso deve ajudá-lo a agir nas causas raiz associadas ao resultado. Por exemplo, no processo Purchase-to-Pay, pode ser que você queira analisar a influência de ordens de compra que possuem tags de compra não autorizada.

Com a Análise de causa raiz, você pode comparar a influência de campos de caso em um determinado comportamento para encontrar influenciadores de dados significativos para situações específicas do processo. Um conjunto de casos é definido com base no filtro de período. Essa seleção é chamada de Casos de referência. Dentro desse conjunto de casos, você pode selecionar o comportamento que deseja analisar. Por exemplo, casos com uma determinada tag. Essa seleção é chamada de Casos selecionados. A influência de um campo é baseada no número de ocorrências nos casos selecionados.

Painel de análise de causa raiz

Use o painel Análise de causa raiz para comparar a influência das propriedades de caso em um conjunto de casos selecionados dentro de um conjunto de referência.

Realização de uma análise de causa raiz

Siga estas etapas para realizar uma análise de causa raiz.

Etapa	Ação
1	Use o filtro Intervalo para definir o conjunto de Casos de referência.
2	Selecione Análise de causa raiz no menu à esquerda do painel.
3	Use o painel Filtrar para criar filtros que definem o conjunto de Casos selecionados, que são os casos em que você deseja analisar a influência.
4	Selecione no seletor o campo que deseja usar para sua análise.

Observação:

Até 1000 resultados são visíveis. Quando há muitos dados, um ícone de aviso é exibido.

Controle deslizante de limite de nó

O controle deslizante Limite de nó permite que você reduza a complexidade da árvore de Análise de causa raiz, o que aumenta a legibilidade do gráfico. Por padrão, os detalhes da Análise de causa raiz são determinados automaticamente. Use o controle deslizante Limite de nó para alterar o número de nós exibidos.

Aumentar/diminuir o zoom

Você pode usar os botões de aumentar/diminuir o zoom na parte inferior para alterar a ampliação da árvore de Análise de Causa Raiz. A tabela a seguir descreve os botões.

Botão	Clique para ...
	Ampliar
	Reduzir
	Redefinir para a exibição padrão

Observação:

Você também pode usar a roda do mouse para ampliar ou diminuir o zoom.

Influência

Observação:

Dependendo do processo, um nome específico do processo é exibido para identificar Objects, por exemplo, Purchase order items ou Incidents.

A árvore de Análise de causa-raiz exibe o valor (%), o número de ocorrências nos Objetos selecionados e o número de ocorrências nos Objetos de referência para o campo selecionado no painel. Um grande desvio dos objetos Reference indica uma possível grande influência na seleção.

Observação:

Os números percentuais nos nós indicam o grau em que cada valor de atributo influencia um determinado resultado, em comparação com a linha de base original.

• O valor (%) no nó inicial é a porcentagem da linha de base global. Esse é o estado inicial antes que quaisquer alterações ou influências sejam aplicadas.
• O valor (%) nos outros nós é a Influência (%) ou impacto. Isso representa quanto desvio ou mudança ocorreu em relação à porcentagem da linha de base global devido ao valor do atributo específico representado por esse nó. Isso permite que você identifique quais valores de atributo têm o impacto mais significativo e, portanto, podem ser as possíveis causas para um determinado problema ou alteração.

Mostrar opção de influenciadores significativos

A opção Mostrar influenciadores significativos permite ampliar e exibir os objetos com uma influência estatística significativa. Isso deve ajudar você a identificar os objetos que têm mais impacto na seleção. Essa significância estatística é calculada a partir da Influência (%) e da quantidade de objetos que um determinado campo tem.

Adicionando camadas

Se desejar, você pode adicionar mais camadas à Análise de causa raiz.

No exemplo acima, a combinação de campos resulta em um conjunto de Casos selecionados que não têm dados suficientes (relevantes) para determinar influenciadores. Nesse caso, você pode restringir o conjunto de Casos de referência adicionando um filtro no painel.

A ilustração a seguir mostra o resultado.

Ao passar o mouse sobre os campos na árvore, a Influência (%), os Casos de referência e os Casos selecionados são exibidos.

A tabela a seguir descreve as métricas.

Métrica	Description
Influência (%)	O desvio de Casos selecionados a partir dos Casos de referência.
Casos selecionados	O número de casos para o campo no conjunto total de Casos selecionados.
Casos de referência	O número de casos para o campo no conjunto total de Casos de referência.

Exemplo

Considere um total de 100 casos. Um filtro é aplicado para classificar os casos que excedem um tempo de produtividade de 30 dias. O filtro resulta em 20 casos, correspondendo a 20% do total. Esse percentual é definido como a "% de Referência" ou, basicamente, sua linha de base.

Ao agregar, por exemplo, por Fornecedor, uma porcentagem de influência é exibida.

Considere o Fornecedor X com um total cumulativo de 30 casos, dos quais apenas cinco casos excedem um tempo de produtividade de mais de 30 dias. Isso significa que 17% dos casos relacionados ao Fornecedor X têm um longo tempo de produtividade.

A porcentagem de influência é calculada com base na diferença entre o percentual calculado de casos que excedem o tempo de produtividade definido (no exemplo dado, 17%) e o % de referência (20%). Nesse cenário, a porcentagem de influência é igual a -3% (17%-20%= -3%).

A ilustração a seguir mostra o resultado no gráfico Análise de causa raiz.

Em seguida, considere que o Fornecedor Y tem um total de 5 casos. Três desses casos têm um tempo de produtividade que excede 30 dias (60%). Nesse cenário, o percentual de influência disso seria de 40% (60% - 20% = 40%).