Duración Entre Dos Atributos de Evento

Visión General

El enriquecimiento Duración Entre Dos Atributos de Evento calcula la diferencia de tiempo entre dos campos de marcas de tiempo o intervalos dentro del mismo registro de evento. Este potente enriquecimiento le permite medir el tiempo transcurrido entre puntos de datos temporales relacionados que existen en eventos individuales, como el tiempo entre una cita programada y la llegada real, o entre la presentación de una solicitud y la aprobación dentro de un solo registro de transacción.

A diferencia de los enriquecimientos que miden duración entre diferentes eventos en un caso, este operador funciona exclusivamente a nivel de evento, comparando dos atributos datetime o timespan que ya existen en cada evento. Esto lo hace particularmente valioso para analizar retrasos, tiempos de entrega y métricas de tiempo de respuesta donde tanto la marca de tiempo de inicio como la de fin se capturan como campos separados en su sistema de origen. El enriquecimiento soporta ambos tipos de atributo DateTime y TimeSpan, proporcionando máxima flexibilidad para escenarios de temporización diversos.

El enriquecimiento crea un nuevo atributo de intervalo de tiempo a nivel de evento que contiene la duración calculada, el cual puede ser utilizado en filtros, visualizaciones y análisis de rendimiento para identificar cuellos de botella, medir el cumplimiento de niveles de servicio y comprender variaciones temporales en sus instancias de proceso. El cálculo se realiza como (Attribute Last - Attribute First), permitiendo tanto duraciones positivas (cuando eventos se atrasan) como negativas (cuando eventos finalizan temprano o llegan antes de lo programado).

Usos Comunes

  • Calcular retraso en citas midiendo el tiempo entre la hora programada y la hora real de llegada del paciente en procesos de salud
  • Medir tiempos de aprobación comparando la marca de tiempo de envío de la solicitud con la marca de aprobación en el mismo registro de transacción
  • Rastrear retrasos en envíos calculando la diferencia entre la fecha de entrega prometida y la real
  • Analizar tiempos de respuesta midiendo la duración entre la marca de tiempo de consulta del cliente y la primera respuesta
  • Evaluar adherencia al cronograma comparando la hora de inicio planificada con la hora de inicio real para actividades de mantenimiento
  • Medir eficiencia de procesamiento calculando el tiempo entre la recepción de documentos y la finalización del procesamiento
  • Monitorear cumplimiento de SLA midiendo el tiempo entre la creación del ticket y la primera respuesta en registros de soporte
  • Rastrear variaciones en el cronograma de fabricación comparando los tiempos de inicio planeados y reales

Configuración

Nuevo Nombre de Atributo: El nombre del nuevo atributo de evento que almacenará la diferencia de tiempo calculada. Este atributo será creado como un tipo de dato TimeSpan y aparecerá en su tabla de eventos junto con otros atributos de evento. Elija un nombre descriptivo que indique claramente qué duración se está midiendo, como “Retraso de Aprobación”, “Variación de Entrega” o “Tiempo de Procesamiento”. El nombre del atributo debe seguir las convenciones de nomenclatura de su organización y ser significativo cuando se use en filtros y visualizaciones. Este campo acepta cualquier nombre de atributo válido y se vuelve el identificador para acceder a la duración calculada en pasos de análisis posteriores.

Nombre Atributo Primero: El atributo de evento que contiene la marca de tiempo más temprana en el cálculo de duración. Esto debe ser un atributo DateTime o TimeSpan existente en su tabla de eventos. El enriquecimiento utilizará este como punto de inicio para la medición de duración. Por ejemplo, si se mide el retraso de citas, este sería el campo “Hora Programada”. El menú desplegable filtra automáticamente para mostrar solo atributos DateTime y TimeSpan válidos de su tabla de eventos, excluyendo atributos calculados y ocultos. Esto asegura que solo pueda seleccionar datos temporales apropiados para el cálculo.

Nombre Atributo Último: El atributo de evento que contiene la marca de tiempo más tardía en el cálculo de duración. Esto debe ser un atributo DateTime o TimeSpan existente en su tabla de eventos. El enriquecimiento usará este como punto final para la medición de duración. Por ejemplo, si se mide el retraso de citas, este sería el campo “Hora Real de Llegada”. El cálculo se realiza como (Nombre Atributo Último - Nombre Atributo Primero), así que asegúrese de seleccionar la marca de tiempo cronológicamente posterior aquí. Resultados positivos indican que la segunda marca ocurre después de la primera (retraso o duración), mientras que resultados negativos indican que la segunda marca ocurre antes de la primera (finalización anticipada).

Ejemplos

Ejemplo 1: Análisis de Retraso en Citas Médicas

Escenario: Una clínica médica quiere medir los retrasos en citas de pacientes comparando la hora programada de la cita con la hora real de llegada. Ambas marcas de tiempo se registran en su sistema de citas como campos separados en cada evento de cita. Entender estos retrasos ayuda a optimizar la programación y mejorar la satisfacción del paciente.

Configuración:

  • Nuevo Nombre de Atributo: Retraso de Cita
  • Nombre Atributo Primero: Hora Programada
  • Nombre Atributo Último: Hora Real de Llegada

Resultado: El enriquecimiento crea un nuevo atributo de evento llamado "Retraso de Cita" que contiene valores TimeSpan que representan la diferencia entre horas programadas y reales:

  • Eventos donde pacientes llegan temprano tendrán duraciones negativas (ej., -00:15:00 para 15 minutos antes)
  • Eventos donde pacientes llegan a tiempo tendrán duraciones cercanas a cero (ej., 00:02:00 para 2 minutos de retraso)
  • Eventos donde pacientes llegan tarde tendrán duraciones positivas (ej., 00:45:00 para 45 minutos tarde)

Datos de ejemplo: | ID Paciente | Hora Programada | Hora Real de Llegada | Retraso de Cita | |------------|-----------------|----------------------|-----------------| | P-1001 | 2024-01-15 09:00 | 2024-01-15 09:12 | 00:12:00 | | P-1002 | 2024-01-15 10:30 | 2024-01-15 10:25 | -00:05:00 | | P-1003 | 2024-01-15 14:00 | 2024-01-15 14:38 | 00:38:00 |

Conclusiones: La clínica descubrió que el 35% de los pacientes llega más de 15 minutos tarde a las citas de la tarde, provocando retrasos en cascada. Ajustaron su algoritmo de programación para añadir tiempo buffer entre citas vespertinas, reduciendo los tiempos de espera en un 22%.

Ejemplo 2: Tiempo de Aprobación de Orden de Compra

Escenario: Un departamento de compras necesita medir el tiempo entre la presentación de una orden de compra y su aprobación. Ambas marcas de tiempo existen en su sistema ERP como campos separados en cada registro de OC. Rastrear este tiempo de aprobación ayuda a identificar cuellos de botella y asegurar decisiones de compra oportunas.

Configuración:

  • Nuevo Nombre de Atributo: Tiempo de Aprobación
  • Nombre Atributo Primero: FechaHora Envío
  • Nombre Atributo Último: FechaHora Aprobación

Resultado: Se crea un nuevo atributo de evento "Tiempo de Aprobación" mostrando el tiempo transcurrido para cada aprobación de orden:

  • Aprobaciones rápidas: 00:15:30 (15 minutos 30 segundos)
  • Aprobaciones estándar: 1.08:20:00 (1 día, 8 horas, 20 minutos)
  • Aprobaciones retrasadas: 5.14:30:00 (5 días, 14 horas, 30 minutos)

Datos de ejemplo: | Nº OC | Monto | FechaHora Envío | FechaHora Aprobación | Tiempo de Aprobación | |---------|--------|---------------------|----------------------|----------------------| | PO-8821 | $450 | 2024-02-10 08:30 | 2024-02-10 09:15 | 00:45:00 | | PO-8822 | $15,200| 2024-02-10 10:00 | 2024-02-12 14:30 | 2.04:30:00 | | PO-8823 | $89,500| 2024-02-10 11:20 | 2024-02-16 09:45 | 5.22:25:00 |

Conclusiones: El análisis reveló que órdenes superiores a $50,000 tardan en promedio 4.5 días en aprobarse, mientras que las menores a $1,000 se aprueban en menos de 2 horas. La organización implementó flujos de trabajo automáticos para aprobaciones de bajo valor, reduciendo el tiempo total en un 40%.

Ejemplo 3: Cumplimiento del Cronograma de Manufactura

Escenario: Una planta manufacturera rastrea los tiempos planeados versus reales de inicio de producción. Cada orden de producción tiene ambos tiempos registrados en su sistema MES. Medir esta variación ayuda a identificar precisión en la programación y efectividad en la planificación de capacidad.

Configuración:

  • Nuevo Nombre de Atributo: Variación Hora Inicio
  • Nombre Atributo Primero: Hora Inicio Planeada
  • Nombre Atributo Último: Hora Inicio Real

Resultado: El atributo "Variación Hora Inicio" muestra si las producciones comenzaron temprano (negativo), a tiempo (cerca de cero) o tarde (positivo):

  • Inicios tempranos indican capacidad disponible o flexibilidad en el cronograma
  • Inicios tardíos revelan conflictos de programación o retrasos previos
  • Patrones consistentes ayudan a optimizar la planificación de producción

Datos de ejemplo: | Nº Orden Producción | Línea de Producto | Hora Inicio Planeada | Hora Inicio Real | Variación Hora Inicio | |---------------------|-------------------|---------------------|------------------|-----------------------| | WO-5501 | Línea A | 2024-03-05 06:00 | 2024-03-05 06:00 | 00:00:00 | | WO-5502 | Línea B | 2024-03-05 08:00 | 2024-03-05 09:45 | 01:45:00 | | WO-5503 | Línea C | 2024-03-05 12:00 | 2024-03-05 11:50 | -00:10:00 |

Conclusiones: La planta identificó que la Línea B comienza consistentemente 1-2 horas tarde debido a largos tiempos de cambio de turno anterior. Al implementar actividades de cambio paralelas, redujeron la variación promedio de inicio de 90 minutos a 15 minutos, aumentando la capacidad diaria en un 8%.

Ejemplo 4: Tiempo de Respuesta en Soporte al Cliente

Escenario: Una organización de soporte al cliente necesita medir la rapidez con que los agentes dan la primera respuesta a tickets entrantes. Su sistema de tickets registra tanto la creación como la primera respuesta como campos separados. Monitorear este tiempo es crítico para el cumplimiento de SLA y la satisfacción del cliente.

Configuración:

  • Nuevo Nombre de Atributo: Tiempo Primera Respuesta
  • Nombre Atributo Primero: FechaHora Creación Ticket
  • Nombre Atributo Último: FechaHora Primera Respuesta

Resultado: El enriquecimiento produce un atributo "Tiempo Primera Respuesta" mostrando el tiempo transcurrido para primer contacto por ticket:

  • Respuesta excelente: 00:08:30 (8 minutos 30 segundos)
  • Cumplimiento SLA: 00:55:20 (55 minutos 20 segundos)
  • Incumplimiento SLA: 02:15:45 (2 horas 15 minutos 45 segundos)

Datos de ejemplo: | ID Ticket | Prioridad | FechaHora Creación | FechaHora Primera Respuesta | Tiempo Primera Respuesta | |-----------|-----------|-----------------------|----------------------------|--------------------------| | TKT-9001 | Alta | 2024-04-12 10:22 | 2024-04-12 10:30 | 00:08:00 | | TKT-9002 | Media | 2024-04-12 11:15 | 2024-04-12 12:05 | 00:50:00 | | TKT-9003 | Baja | 2024-04-12 14:30 | 2024-04-12 16:55 | 02:25:00 |

Conclusiones: El equipo de soporte descubrió que los tickets de alta prioridad promedian 12 minutos para la primera respuesta, dentro del SLA de 30 minutos, pero tickets de prioridad media promedian 75 minutos contra una meta de 60 minutos. Ajustaron el proceso de priorización y las asignaciones de personal para mejorar el cumplimiento del SLA del 78% al 94%.

Ejemplo 5: Desempeño en Entregas Logísticas

Escenario: Una empresa logística necesita analizar el desempeño de entregas comparando fechas prometidas con fechas reales. Ambas fechas se capturan en su sistema de seguimiento de envíos al crear la orden y confirmar entrega. Entender la variación en entregas ayuda a identificar problemas con transportistas y mejorar expectativas de clientes.

Configuración:

  • Nuevo Nombre de Atributo: Variación de Entrega
  • Nombre Atributo Primero: Fecha Entrega Prometida
  • Nombre Atributo Último: Fecha Entrega Real

Resultado: El atributo "Variación de Entrega" indica si las entregas fueron tempranas (negativo), a tiempo (cero o pequeño positivo) o tardías (positivo):

  • Entregas tempranas: -1.00:00:00 (1 día antes)
  • Entregas a tiempo: 00:00:00 a 04:00:00 (a tiempo hasta 4 horas tarde)
  • Entregas tardías: 2.08:30:00 (2 días 8 horas 30 minutos tarde)

Datos de ejemplo: | ID Envío | Transportista | Entrega Prometida | Entrega Real | Variación de Entrega | |----------|---------------|-----------------------|-----------------------|-----------------------| | SHP-7701 | FastShip | 2024-05-20 17:00 | 2024-05-20 15:30 | -01:30:00 | | SHP-7702 | QuickCargo | 2024-05-21 12:00 | 2024-05-21 11:45 | -00:15:00 | | SHP-7703 | StandardPost | 2024-05-22 10:00 | 2024-05-24 14:20 | 2.04:20:00 |

Conclusiones: El análisis reveló que el 18% de entregas llegaron más de 1 día tarde, siendo StandardPost responsable del 65% de esos retrasos. La compañía renegoció niveles de servicio con transportistas e implementó un algoritmo dinámico de selección basado en desempeño histórico, reduciendo entregas tardías del 18% al 7% y mejorando el puntaje de satisfacción del cliente en 15 puntos.

Resultado

El enriquecimiento Duración Entre Dos Atributos de Evento crea un único nuevo atributo a nivel de evento con las siguientes características:

Tipo de Dato: TimeSpan - El nuevo atributo almacena valores de duración en formato TimeSpan, representando la diferencia temporal entre los dos atributos seleccionados. Los valores TimeSpan pueden ser positivos (cuando la segunda marca es posterior), negativos (cuando la segunda marca es anterior) o cero (cuando ambas marcas son iguales).

Ubicación del Atributo: El nuevo atributo se agrega a la tabla de eventos y aparece junto a los demás atributos en su conjunto de datos. Está marcado como atributo derivado y será visible en filtros de evento, listas de atributos de evento y puede agregarse a nivel de caso usando enriquecimientos estadísticos.

Método de Cálculo: Para cada evento, el enriquecimiento calcula: (Nombre Atributo Último - Nombre Atributo Primero). Si alguno de los atributos fuente es nulo o falta en un evento particular, el nuevo atributo permanecerá nulo para ese evento, asegurando integridad de datos sin crear valores cero falsos.

Formato de Visualización: Los valores TimeSpan se muestran en formato estándar de duración (días.horas:minutos:segundos). Por ejemplo:

  • 00:15:30 representa 15 minutos y 30 segundos
  • 1.08:20:00 representa 1 día, 8 horas y 20 minutos
  • -00:05:00 representa negativo 5 minutos (llegada anticipada)

Integración con Otras Funcionalidades: El atributo de duración calculada puede usarse de múltiples formas:

  • Filtros de Evento: Filtrar eventos basados en umbrales de duración (ej., mostrar solo eventos donde el tiempo de respuesta supere 1 hora)
  • Agregaciones de Caso: Usar enriquecimientos de Suma, Promedio, Mínimo o Máximo para agregar duraciones a nivel de caso
  • Análisis de Rendimiento: Visualizar distribuciones de duración en gráficos e identificar valores atípicos
  • Calculadoras: Referenciar la duración en expresiones calculadas personalizadas para lógica de negocio compleja
  • Verificación de Conformidad: Definir reglas de conformidad basadas en rangos aceptables de duración

Dependencias: El enriquecimiento depende de los dos atributos fuente especificados en la configuración. Si alguno de los atributos fuente se renombra, oculta o elimina del conjunto de datos, el atributo de duración calculada deberá reconfigurarse o puede volverse inválido. El enriquecimiento rastrea estas dependencias y alertará a los usuarios si los atributos fuente son modificados.

Consideraciones de Rendimiento: Este enriquecimiento realiza una simple operación de sustracción por cada evento y tiene impacto mínimo en rendimiento, incluso en conjuntos de datos grandes con millones de eventos. El cálculo se ejecuta una vez al correr el enriquecimiento y los resultados se almacenan, por lo que operaciones analíticas posteriores referencian los valores pre-calculados sin sobrecarga adicional.

Véase También

Esta documentación es parte de la plataforma de minería de procesos mindzie Studio.