Análisis de tiempos y distribuciones

Objective

After completing this lesson, you will be able to analizar flujos de procesos e identificar problemas con su proceso

Análisis de tiempos y distribuciones

Se resaltan los widgets A lo largo del tiempo y Distribución.

Los widgets orientados al tiempo muestran desarrollos en su proceso a lo largo del tiempo. Por ejemplo, puede ver la duración del ciclo a lo largo de días y semanas, la cantidad de casos durante una duración determinada, el volumen de solicitudes de ayuda, etc.

Widget a lo largo del tiempo

Vea a continuación un vídeo que muestra los pedidos por mes con el widget a lo largo del tiempo.

Caso práctico (opcional)

Ahora queremos visualizar actividades en nuestro proceso a lo largo del tiempo utilizando el widget a lo largo del tiempo.

Ahora, ¡es hora de ponerse manos a la obra y volver a nuestro estudio de caso!

  • Vuelva a abrir su propia investigación.
  • Cree dos widgets a lo largo del tiempo para responder a las siguientes preguntas:
    • ¿En qué mes tuvimos el mayor número de pedidos?
    • ¿En qué mes tuvimos el importe de pedido más alto?
    • ¿Es algo similar para todas las ciudades?

¡Hallazgos del caso práctico!

Mes con mayor número de pedidos: Hemos detectado que el mes con el mayor número de casos iniciados es junio. Mes con mayor cantidad de pedidos: vemos que Agosto tuvo el mayor número de pedidos. Importe de pedido por ciudad a lo largo del tiempo: Podemos ver las diferencias en el importe de pedido por ciudad.

Ahora que hemos visto el widget A lo largo del tiempo, podemos centrarnos en la distribución de variables a lo largo del tiempo.

Widget de distribución

La distribución de los atributos de duración le permite ver cuánto tiempo tardan los casos en completarse. Puede seleccionar la fuente de agregación de datos (duración o duración del ciclo), así como los criterios de agrupación. Por ejemplo, puede ver cuánto tiempo se tarda en procesar un pedido, agrupado por tipo de producto o país.

Continúe a continuación para ver un vídeo sobre cómo medir la duración del ciclo de proceso agrupada por tipo de producto.

Caso práctico (opcional)

Como ha aprendido, los widgets de distribución nos ayudan a seguir investigando la distribución de atributos.

  • Vuelva a abrir su investigación.
  • Cree tres widgets de distribución para responder a las siguientes preguntas:
    • ¿Cuál es la duración media del ciclo para todos los casos?
    • ¿Cómo afecta el ciclo medio al tipo de producto, es decir, cuál es la duración media del ciclo de las camisetas impresas y no impresas?
    • ¿Cómo se ve afectado el ciclo promedio por el tipo de cliente, es decir, cuál es el tiempo de ciclo promedio para clientes premium y para clientes estándar?

¡Hallazgos del caso práctico!

Hallazgos sobre la duración media del ciclo

Descubrimos que el tiempo promedio del ciclo para todos nuestros casos es de 15 días y 2 horas.

Hallazgos sobre la duración media del ciclo por tipo de producto

Podemos ver que el proceso para camisas impresas toma en promedio 16 días y 13 horas y para camisas no impresas 14 días y 3 horas.

La desviación en el tiempo de ciclo es significativamente mayor para las camisetas impresas. Podemos ver en el diagrama que incluso con camisetas impresas hay algunos casos que tienen un tiempo de ciclo bajo. Pero también hay varios casos que tienen un tiempo de ciclo muy alto. En resumen, los diagramas de distribución muestran que los tiempos de ciclo de las camisetas impresas y no impresas están repartidos en un amplio rango.

Tiempo de ciclo por tipo de producto, como se describe en el texto anterior.

Hallazgos sobre la duración media del ciclo por tipo de cliente

Los pedidos premium se terminan en promedio después de 9 días y 19 horas y los pedidos estándar se terminan después de 18 días y 2 horas.

Conclusiones clave

1 - A lo largo del tiempo: con este widget puede mostrar desarrollos de sus variables a lo largo del tiempo, acumulados por día, semana, mes y año. 2 - Distribución: Con este widget puede crear histogramas basados en el tiempo, para que pueda ver cómo se distribuyen sus datos a lo largo del tiempo. Esto no solo se aplica durante el tiempo, sino que también puede ver la distribución de variables entre diferentes categorías.

Ahora que hemos visto cómo utilizar variables de tiempo para analizar mejor nuestros procesos, veremos los widgets Conformidad del proceso.