Adatok a döntésekhez: rámpakihasználtság Power BI-ban a TSC OData API-val

A rezerválási naptár segít a mai működés kezelésében. A kapacitásdöntésekhez más nézőpontot kell hozzátenni: melyik rámpa van túlterhelt a héten, hol marad rendelkezésre kapacitás, és hogy a munka csak egyik napról a másikra váltodik-e.

A Time Slot Control már tartalmazza ehhez a nézethez szükséges adatokat. Az OData API-ja lehetővé teszi az adatok elérhetővé a Power BI számára manuális exportálás vagy értékek másolása nélkül egy másik táblázatba. Egy első jelentéshez csak két adathalmazra van szükség: foglalásokra és erőforrásokra, azaz rámpákra vagy más munkahelyekre.

Csatlakozás három lépésben

1. Hozzon létre a Time Slot Control rendszerben egy külön API-hozzáférési szerepkörrel rendelkező fiókot.
2. A Power BI-ban válassza az Adatok lekérése → OData Feed lehetőséget, majd adja meg a szolgáltatás gyökércímét:
   https://api.timeslotcontrol.com/odata/v1/[tenant]
3. Válassza a Basic hitelesítést, majd a Navigátorban a Reservation és Resource entitást.

A Power BI külön kéri a hitelesítő adatokat. A jelszó ezért nem kerülhet a Power Query-be, képbe vagy megosztott riportdefiníciós fájlba. Betöltés után kapcsolja össze a táblákat a Reservation.ResourceId = Resource.Id mezőkön keresztül. A TSC OData nem támogatja a $expand használatát, ezért az adatmodellben létrehozott kapcsolat áttekinthetőbb egyetlen széles lekérdezésnél.

Mit igényel valójában a heti használat

Egy alapnézethez a rezerválási adatokhoz csak a rámpa azonosítója, a tervezett kezdet és vég, az engedélyezési státusz, valamint néhány mező a kivételek ellenőrzéséhez szükséges. Az erőforrás-könyvtár megadja a rámpa nevét és helyszínét. Az OData lekérdezés korlátozható a kiválasztott hétre és a szükséges oszlopokra, így a Power BI nem kéri le minden frissítéskor a teljes előzményt és a teljes adatszerződést.

A foglalások száma önmagában nem jelent kihasználást. Tíz rövid hely kevesebb időt foglalhat el, mint négy hosszú művelet. Ezért a mintajelentés ezt a definíciót használja:

Rámpakihasználtság = lefoglalt percek / tervezett elérhető percek.

Például a működési ablakot egységesen 16 órára állítják be munkanaponként. Egy valódi telepítésnél a nevezőnek tükröznie kell a műszakokat, nyitvatartási órákat és minden rámpa párhuzamos kapacitását. Azt is el kell döntened, hogy a függőben lévő foglalásokat, elutasított kéréseket vagy nem megjelenéseket is bevonod. A jelentésnek világosan kell megjelenítenie ezt a definíciót, hogy ugyanaz a százalék mindenki számára ugyanazt a működési szabályt képviselje.

A vizuális szintetikus adatokat használ, és nem képvisel semmilyen konkrét ügyféljelentést vagy konfigurációt.

Egy oldal négy gyakorlati kérdésre válaszol

• Hogy állunk összességében? A KPI kártyák a lefoglalt órákat, az átlagos kihasználtságot és a legmagasabb napi csúcsot mutatják.
• Hol van a szűk keresztmetszet? Egy rámpasorrend gyorsan feltárja azokat a munkahelyeket, amelyek ismételten közelítik a teljes kapacitást.
• Melyik nap a problémás? Egy hőtérkép egy nézetben hasonlítja össze a rámpákat és a napokat, és kiemeli az egyenetlen eloszlást.
• Mi áll egy adott szám mögött? A foglalási részletek lehetővé teszik, hogy a felhasználók százalékról egyéni helyekre, időtartamukra és státuszra váltsanak át.

A mintaadatokban a 4-es rámpa a legmagasabb kihasználtsággal rendelkezik. Ez az eredmény önmagában nem bizonyítja, hogy a kapacitás hozzáadása a megfelelő megoldás. Az ok lehet a rosszul elosztott érkezési idők, a hosszú fenntartott blokkok, egy másik műveleti típus, vagy a kapacitás, amelyet áthelyezhetünk egy másik rámpára. A jelentés láthatóvá teszi a kérdést; a döntés abból születik, hogy a számot a folyamat ismeretével kombináljuk.

A tervezett kapacitástól további döntési nézetekig

Ugyanaz az adatmodell fokozatosan bővíthető. A tervezett időpontok összehasonlíthatók a jármű tényleges érkezésével és távozásával, a nem megjelenési arányok nyomon követhetők, összehasonlíthatók a bejövő és kimenő műveletek összehasonlítása, vagy hozzáadható a súly, a térfogat és a kezelőegységek száma. A használat mellett ez képet adhat a tervezési megbízhatóságról és az egyes műveletek igényeiről.

Hasznos következő lépések a következők:

• a tervezett és tényleges szolgálati idő,
• a használat helyszínenként, foglalási típus vagy szolgáltató szerint,
• a nem megjelenések és a tervezett ablakon kívüli érkezések trendjei,
• a következő hetekre vonatkozó kapacitás-kilátás,
• a lefoglalt idő összehasonlítása a térfogattal, súlysal vagy raklapszámmal.

Frissítés további export nélkül

A minta a Power BI Import módját használja. A felhasználók igény szerint frissíthetik az adatokat, és konfigurálhatják az ütemezett frissítéseket a Power BI Service-ben a jelentés közzététele után. Az eredmény tehát a legutóbbi sikeres frissítést tükrözi; ez nem élő működési monitor. A jelenleg folyamatban lévő betöltés és kirakodás kezeléséhez a TSC naptár és a Slot Monitor továbbra is a megfelelő eszközök. A Power BI elemző nézetet ad az összehasonlításhoz, trendekhez és döntéshozatalhoz.

A jelentés közzétételekor az adatforrás – és az architektúrától függően az adatátjáró – hitelesítéseit biztonságosan kell konfigurálni. Ajánlunk egy dedikált API fiókot a minimális szükséges jogosultságokkal, egy lekérdezéssel a szükséges időtartamra korlátozva, és világosan dokumentált metrika szabályokkal.

Kezdj egy kérdéssel, ne tucatnyi diagrammal

Az első verziónak nem kell kiterjedtnek lennie. A heti rámpakihasználtság erős kísérlet: érthető adatokat használ, az eredmény összehasonlítható az operatív tapasztalattal, és a jelentés gyorsan finomítható. Miután a kapacitás definíciója és a szűrők megerősítésre kerültek, ugyanaz a csatlakozási módszer más logisztikai kérdéseket is támogathat.

Szeretné összekapcsolni saját Time Slot Control adatait a Power BI-jal? Segítünk a mezők kiválasztásában, a mérőszámok szabályainak meghatározásában és a biztonságos frissítés beállításában. Ismerje meg a Time Slot Control integrációit, vagy lépjen kapcsolatba velünk.