現象は、プロセス分析が実行されると観察されます。プロセスはフィルターのベース セットを活用して分析されます。
例
たとえば、昨年のグローバルの販売プロセスを調査したところ、中国の子会社でその他の全世界と比べると不釣り合いなほど多くの顧客のクレームが発生したことがわかりました。この不均衡の原因を突き止めるためにプロセス分析を開始します。観察のベース セットを定義するフィルター (ここでは、販売プロセス、昨年のプロセス、国) の定義に加えて、説明を必要とする次元値 (ここでは、クレーム) を指定します。この次元値は [現象] と呼ばれます。PPM は、現象と組み合わせたオカレンスの数が著しく多い、あるいは少ない値に適切なすべての次元を分析するために設定を使用します。分析の結果は、すべての次元値と、この値が現象値のオカレンスに与える影響の強さの推定の一覧のテーブルです。このテーブルには、製品次元の値「PN4711」にクレームが頻繁に発生することを示す行が含まれます。この次元値「PN4711」が、根本原因と呼ばれます。
以下の基準が現象として使用できます。
この例で述べたような、単層次元値
[設備] 次元の値 [ベーシック] と [ラグジュアリー] のように、2 つ以上の選択肢から選択される多層次元
KPI
10 ~ 12 時間の範囲を持つ [処理時間] などの値範囲。現象がプロセス指標を含む場合、指標が定義されていないすべてのプロセス インスタンスは、現象以外のプロセスとともにカウントされます。
以下の基準はサポートされません。
時間範囲次元
ファンクション次元と関係次元。現象は、プロセス レベルで指定されている必要があります。
サポートされている次元
プロセス レベルの単層テキスト次元とそのバリアント次元のみが根本原因として分析されます。
バリアントは複合レベルと正確なレベルで別々に分析されます。
Process Mining コンテキストで使用できる次元のみが分析に含まれます。
サポートされない次元
ファンクション次元と関係次元は分析されません。
現象で発生済みの次元は無視されます。
ユーザー定義の項目と使用を含む次元は無視されます。