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====== Tablero Elaborado para el área de QA ======

Para el área de QA se desarrollo un tablero que tiene como proposito medir la calidad de las soluciones entregadas, el cumplimiento del plan de trabajo y variación de esfuerzo del área de QA, y el seguimiento a los controles de cambios presentados.

===== Fuente de información =====

El tablero tiene tres tablas que son las fuentes de la información, sus nombres son:

* **Tbl_Prevision_Tableros**: su origen en un archivo creado con la información que se observa de la previsión de Power Bi.
  * **Tbl_Soporte_Proyectos_QA**: su origen es un archivo de Synology en el cual los proyectos registran los casos exitosos de pruebas, este se descarga se valida y se almacena en el servidor __10.1.20.86__ en la base de datos __FabricaIndicadores__.
  * **Tbl_Soporte_QA**: su origen es un drive que maneja el área de QA en el cual registra las soluciones enviadas. A esta tabla desde el Query se le realiza una modificación y se añaden las columnas Año, Fin de mes, Día, esto en base a la columna fecha de creación.
  * **indicadores V_movimientos_calidad**: Vista alojada en el servidor __10.1.40.13__ en la base de datos __indicadores__, esta vista trae el movimiento o escalamiento de los tickets de zoho, en especifico de los tickets que pasan por el área de QA, cuando un ticket ingresa y cuando sale del área.
  * **Festivos_Col**: Tabla que se encuentra alojada en el servidor __10.1.20.86__, en la base de datos __FabricaIndicadores__, en esta tabla se encuentran los días festivos del año y se actualiza manualmente cada año.
  * **INVENTARIO CONTROLES DE CAMBIO**: Esta tabla se encuentra en un drive que se maneja de calidad, en el cual se registran todos los controles de cambio que han sido creados al ERP SICOF.
===== Diseño del tablero =====

==== Diseño ====

Los colores y fuentes de textos son los establecidos en la empresa.

===== Mediciones del tablero =====

==== Formulas del tablero ====

1. Cantidad_Tickets_Enviados_menos_rech: cantidad distintiva de soluciones enviadas, excluyendo los tickets en estado revisado y rechazado.
  * Cantidad_Tickets_Enviados_menos_rech = CALCULATE([Cantidad_Tickets_Enviados], Tbl_Soporte_QA[Estado] <> "RECHAZADO" && Tbl_Soporte_QA[Estado] <> "REVISADO" )

2. Cantidad_Tickets_Enviados: Cantidad de soluciones enviadas 
  * Cantidad_Tickets_Enviados = COUNTROWS(Tbl_Soporte_QA)

3. Tickets_Aprobados: Soluciones marcadas aprobadas.

* Tickets_Aprobados = var Aprobacion = CALCULATE([Cantidad_de_Tickets], Tbl_Soporte_QA[Estado] = "Aprobado") RETURN IF(ISBLANK(Aprobacion), 0 , Aprobacion)  - Tickets_Devueltos: Soluciones marcadas como devueltas.
      
4. Cantidad_Devoluciones: Cantidad de devoluciones.

* Cantidad_Devoluciones = var Devolucion = CALCULATE([Cantidad_Tickets_Enviados], Tbl_Soporte_QA[Estado] = "Devuelto") RETURN IF(ISBLANK(Devolucion), 0 , Devolucion)

5. Total_Tickets: Cantidad total de soluciones.

* Total_Tickets = var TotalBlank = CALCULATE([Cantidad_de_Tickets]) RETURN IF(ISBLANK(TotalBlank), 0 , TotalBlank)

6. %_Aprobacion_Inicial: % de aprobación de la primera vez que es enviada una solución.

* %_Aprobacion_Inicial =  var PorcentajeAprobacion =  SWITCH(TRUE(), ISBLANK([Cantidad_Devoluciones]) && ISBLANK([Tickets_Aprobados]) ,0, IFERROR(1-([Tickets_Devueltos] / [Total_Tickets]), 0)) RETURN IF(ISBLANK(PorcentajeAprobacion), 0 , PorcentajeAprobacion)

7. %_Aprobación_Final: % de aprobación de la ultima vez que es enviada una solución.

* %_Aprobación_Final =  var PorcentajeAprobacion =  SWITCH(TRUE(), ISBLANK([Cantidad_Devoluciones]) && ISBLANK([Tickets_Aprobados]) ,0, IFERROR( ([Tickets_Aprobados] / [Total_Tickets]), 0) ) RETURN IF(ISBLANK(PorcentajeAprobacion), 0 , PorcentajeAprobacion)

8. %_Aprobacion: % de aprobación resultante del promedio de la aprobación inicial y final.

* %_Aprobacion =  var PorcentajeAprobacion =  SWITCH(TRUE(), [%_Aprobacion_Inicial]= 1 , [%_Aprobacion_Inicial], [%_Aprobacion_Inicial]= -1 , [%_Aprobacion_Inicial], IFERROR( ([%_Aprobacion_Inicial]+[%_Aprobación_Final])/2, 0)) RETURN IFERROR(IF(ISBLANK(PorcentajeAprobacion), 0 , PorcentajeAprobacion),0)

9. %_Devolucion: % de soluciones marcadas como devueltas.

* %_Devolucion = var DevolucionALT = [Tickets_Devueltos] / [Total_Tickets] RETURN IF(ISBLANK(DevolucionALT), 0 , DevolucionALT)

10. %_Reproceso_Soluciones: Cantidad de veces que una solución fue devuelta.

* %_Reproceso_Soluciones = [Cantidad_Devoluciones] / [Total_Tickets]

11. Tickets_Devueltos: Soluciones que han sido devueltas.
  * Tickets_Devueltos =  var Devolucionunicablank = CALCULATE([Cantidad_de_Tickets], Tbl_Soporte_QA[Estado]= "Devuelto") RETURN IF(ISBLANK(Devolucionunicablank), 0 , Devolucionunicablank)

12. Tickets_Ajustes_o_mejoras: Cantidad de soluciones devueltas tipificadas como Ajustes Internos o Mejoras
  * Ajustes_o_mejoras = CALCULATE([Cantidad_Devoluciones], Tbl_Soporte_QA[Tipo Solucion] ="Ajustes Internos/Mejoras")

13. Tickets_Incidentes: Cantidad de soluciones devueltas tipificadas como Incidentes
  * Tickets_Incidentes = CALCULATE([Cantidad_Devoluciones],Tbl_Soporte_QA[Tipo Solucion] ="Incidentes")

14. Tickets_Solicitud_Cambio: Cantidad de soluciones devueltas tipificadas como Solicitud de Cambio
  * Tickets_Solicitud_Cambio = CALCULATE([Cantidad_Devoluciones], Tbl_Soporte_QA[Tipo Solucion] ="Solicitudes de Cambio")

15. Reproceso_Calidad: Cantidad de soluciones que han sido devueltas al área de QA.
  * Reproceso_Calidad =  var blanco =CALCULATE(COUNTROWS(Tbl_Soporte_QA), Tbl_Soporte_QA[REPROCESO] = "REPROCESO") return IF(ISBLANK(blanco),0,blanco)

===== Mediciones estadísticas =====

==== Página de Previsión ====

1. Tabla origen del análisis de previsión : para poder realizar la previsión del proceso se crea la tabla calculada **Soporte_proceso**, que es una tabla resumen de la tabla Tbl_Soporte_QA, su formula es:

* Soporte_proceso = SUMMARIZE(Tbl_Soporte_QA,Tbl_Soporte_QA[Fin de mes], Tbl_Soporte_QA[Año], "Aprobación mes",  [%_Aprobacion])

A esta tabla se agregaron las siguientes columnas calculadas:

AÑOMES: Esta columna agrupa el año y el mes.
  * AÑOMES = 'Soporte_proceso'[Año] & FORMAT('Soporte_proceso'[Fin de mes], "MM")

indice: Organiza de manera ascendente las filas de la tabla.
  * indice = RANKX('Soporte_proceso', 'Soporte_proceso'[AÑOMES] , , ASC, Dense)

Desviacion de aprobación: diferencia entre el 100% y el resultado del indicador de aprobación.
  * Desviacion de aprobación = (1-'Soporte_proceso'[Aprobación mes])

2. Previsión: La previsión esta configurada en un gráfico de líneas en el cual el eje X es la columna indice y el eje Y es la columna Aprobación mes. La configuración es la siguiente:

* Unidades: Puntos

* Predecir duración: 5

* Omitir el ultimo: 2

* Estacionalidad (Puntos): Automático

* Intervalo de confianza: 95%

==== Página de Capacidad y Estabilidad ====

1. Origen de la información: Las formulas se calculan a partir de la tabla **Soporte_proceso**

2. Formulas:

Aprobación: Indicador de aprobación
  * Aprobación = (SUM('Soporte_proceso'[Aprobación mes]))

Cantidad: Filas de la tabla
  * cantidad = COUNTAX(ALLSELECTED('Soporte_proceso'), [Aprobación])

Promedio: promedio del indicador.
  * Promedio = CALCULATE(AVERAGE('Soporte_proceso'[Aprobación mes]), all('Soporte_proceso') )

Desviacion estandar: Desviación estándar del indicador.
  * Desviacion estandar = CALCULATE(STDEV.P('Soporte_proceso'[Aprobación mes]), all('Soporte_proceso') )

USL proceso: Limite superior del proceso.
  * USL proceso = [Promedio] + (3*[Desviacion estandar])

LSL Proceso: Limite inferior del proceso.
  * LSL Proceso = [Promedio] - (3 * [Desviacion estandar])

CP Proceso: Capacidad del proceso.
  * CP Proceso = ([USL proceso] - [LSL Proceso]) / (6*[Desviacion estandar])

-3 Sigma: Primer limite del proceso.
  * - 3 Sigma = [LSL Proceso]

-2 Sigma: Segundo limite del proceso.
  * - 2 Sigma = [Promedio] - (2*[Desviacion estandar])

-1 Sigma: Tercer limite del proceso.
  * - 1 Sigma = CALCULATE( [Promedio]- [Desviacion estandar], all('Soporte_proceso') )

1 Sigma: Cuarto limite del proceso.
  * 1 Sigma = CALCULATE([Promedio] + [Desviacion estandar], all('Soporte_proceso') )

2 Sigma: Quinto limite del proceso.
  * 2 Sigma = CALCULATE( [Promedio] + (2*[Desviacion estandar]), all('Soporte_proceso') )

3 Sigma: Sexto limite del proceso.
  * 3 Sigma = CALCULATE([USL proceso], all ('Soporte_proceso')

Limite Inferior Organizacional: Limite inferior del proceso definido por la organización.
  * Limite Inferior Organizacional = 0.7

Limite Superior Organizacional: Limite superior del proceso definido por la organización.
  * Limite Superior Organizacional = [3 Sigma]

Cp Limites Organizacionales: Capacidad del proceso dentro de los limites organizacionales.
  * Cp Limites Organizacionales = ([Limite Superior Organizacional] - [Limite Inferior Organizacional]) / (6*[Desviacion estandar])

grafico de probabilidad y Desviacion correlación para indice: Estabilidad del proceso.
  * jerarquia = RANKX(ALL('Soporte_proceso'), [Aprobación],,ASC)
  * jerarquia menos 0.5 = [jerarquia]-0.5
  * jerarquia sobre cantidad = [jerarquia menos 0.5]/[cantidad]
  * grafico de probabilidad = NORM.S.INV([jerarquia sobre cantidad])
  * grafico de probabilidad y Desviacion correlación para indice = esta formula es creada a partir de la medida rápida de Coeficiente de correlación:
      * Categoría: Indice
      * Medida X: grafico de probabilidad
      * Medida Y: aprobación
      * la división de RETURN se eleva al cuadrado.
     
Cpk Inferior: limite inferior Cpk
  * Cpk Inferior = ([Limite Superior Organizacional] - [Promedio]) / (3* [Desviacion estandar])

Cpk Superior: Limite superior Cpk
  * Cpk Superior = ([Promedio] - [Limite Inferior Organizacional]) / (3*[Desviacion estandar])

Cpk Proceso Limite: Capacidad que alcanza el proceso independientemente de que la media esté centrada entre los límites de especificación.
  * Cpk Proceso Limite = MIN([Cpk Superior], [Cpk Inferior])

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