Para el área de QA se desarrollo un tablero que mide lo relacionado a las soluciones enviadas al área.

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.
• 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.

Están alojadas en SQL en el servidor 10.1.20.86 en una Database con el nombre FabricaIndicadores

El usuario y contraseña para acceder a ella se debe solicitar al gerente de Fábrica de Software.

Los colores usados en el tablero son:

* Colores del tema 1: #89DB77 2: #5B9230 3: #A5BC00 4: #B1B1B0 5: #E0E100 6: #5EBC47 7: #42BBC9 8: #A1AB38

* Tendencia de las opiniones Negativo: #D64554 Positivo: #1AAB40 Neutro: #D9B300

* Colores divergentes Máx: #118DFF Medio: #D9B300 Mín: #DEEFFF

* General:

• familia de fuentes: Segoe UI
• Tamaño de la fuente: 10 pt
• Color de la fuente: #252423

* Titulo:

• familia de fuentes: DNI
• Tamaño de la fuente: 12 pt
• Color de la fuente: #252423

* Tarjetas y KPI:

• familia de fuentes: DNI
• Tamaño de la fuente: 45 pt
• Color de la fuente: #252423

* Encabezados de pestaña:

• familia de fuentes: Segoe UI Semibold
• Tamaño de la fuente: 12 pt
• Color de la fuente: #252423

El papel tapiz del tablero es la imagen siguiente imagen.

La cual se puede solicitar al área de diseño

1. Cantidad_de_Tickets: cantidad distintiva de soluciones enviadas.

• Cantidad_de_Tickets = DISTINCTCOUNT(Tbl_Soporte_QA[Numero de Ticket])

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)

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%

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])