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Process Mining
一致性检查
Cases
,例如Purchase order items
或Incidents
。
“一致性检查”仪表板包含的信息可帮助您确定流程是否符合发现流程模型或导入 BPMN 模型。 它使您能够检测效率低下、合规性问题、流程增强机会以及实际流程与参考流程模型之间的差异。
一致性检查仪表板仅适用于使用流程模型的应用程序。 这意味着使用“发现”流程模型或“导入 BPMN”模型创建的流程应用程序。
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在 “选择流程模型”步骤中,选择“发现流程模型”或 “导入流程模型”。
请参阅以下可用偏差类型的概述和相关的偏差示例。
偏差类型 |
偏差示例 |
描述 |
活动重试 | “活动<activity A> 会重复” | 活动已连续重复多次。 |
违反互斥选择 | “活动<activity A> 后跟活动<activity B> ” | 本应只执行一个互斥选择块中的多个活动,而本应执行该活动。 |
跳过 | <activity A><activity B>“将跳过活动 和 ” | 活动已跳过。 这可能意味着该活动将完全跳过或无序完成。 |
不完整的并行块 |
<activity A><activity B>“将跳过活动 和 ” | 并未执行并行块中的所有活动。 |
活动无效 | “活动<activity A> 是不需要的活动” | 预计不会发生活动。 |
无效开头 | “活动<activity A> 作为起始活动执行” | 活动预计不会启动流程。 |
结束无效 | “活动<activity B> 作为最终活动执行” | 活动预计不会结束流程。 |
环回 | “案例从活动<activity A> 循环回到活动 ”<activity B> | 活动意外地循环回到上一个活动。 |
未知 | 从活动<activity A> 到活动 的未知不合格行为”<activity B> | 行为不符合模型,因此无法识别。 |
不同的 KPI 显示不合格案例(左)和合格案例(右)的值。 这使您能够与一致案例相比评估偏差的影响。
以下是顶部 一致性检查 仪表板中显示的 KPI 的说明。
KPI |
描述 |
---|---|
变体数量 | 流程变体的总数。
|
案例数 | 案例总数。 |
平均吞吐时间 | 执行端到端流程所需的平均时间。 |
平均事件成本 |
为选定期间内创建的案例执行事件的平均成本。 |
针对合格案例和不合格案例计算 KPI。 不合格案例是指至少存在一个偏差的案例。
图表 |
描述 |
偏差 | 一个条形图,显示检测到的偏差、偏差类型以及每个偏差出现的案例数量。 |
合格率 | 显示一段时间内符合率的折线图。
备注:
合格率是符合参考模型的案例的百分比。 一致性率越高,表示与参考模型的符合度就越高。 |
一段时间内的偏差 | 显示一段时间内偏差总数的折线图。 |
一致性检查流程图显示参考流程模型(发现或导入)与实际流程之间的差异。 下表描述了流程图中高亮显示的流程图差异类型。
类型 |
描述 |
符合 |
活动/边线符合要求,同时出现在参考模型和实际流程中。 这意味着活动将按照模型中指定的确切顺序执行。 |
仅显示不合格日志 |
活动/边出现意外,存在于数据中,但不存在于参考模型中。 这意味着系统或者执行了意外的活动,或者两个活动之间存在意外的边缘。 |
仅显示不合格模型 |
选定案例中缺少活动/边,它们存在于参考模型中,但不存在于数据中。 这意味着系统会从流程中完全跳过某个活动,或者两个活动之间不会发生转换。 |