Sottosezione devoluta all’analisi puntuale dell’andamento dei singoli KPI.
Nella barra in alto compaiono i seguenti filtri/selettori applicabili per configurare l'analisi:
menù a tendina per selezionare il KPI da indagare;
menù a tendina per selezionare un livello di aggregazione (ad esempio: ricetta, articolo, operatore, il turno, ecc.) per valutare l'impatto del fattore di aggregazione sul KPI in analisi. Ciò consente, ad esempio, di analizzare l’andamento della performance per ogni singolo prodotto, o per ogni singolo turno;
filtro zeri. Considerando ad esempio il KPI “downtime”, che è caratterizzato dalla presenza di molti zeri (come nel caso di una macchina che va in stato di fermo raramente), attivando l’opzione “filtro zeri” il box plot a sinistra della dashboard ignora tutti i giorni (o i bucket di tempo in generale) che hanno come valore zero. In questo modo la distribuzione dei dati risulta “pulita” dal rumore dei giorni a zero.
Per ogni KPI è possibile visualizzarne l’andamento nel tempo in termini di dati puntuali o medie mobili e sotto forma di grafico a barre o a linee.
Il comportamento del KPI selezionato è descritto da un grafico box plot che ne analizza la distribuzione nei vari casi del livello d’aggregazione; mentre un grafico a linee/a barre mostra la media mobile del KPI nel tempo, suddiviso per parametro d’aggregazione.
Ecco gli elementi fondamentali di un box plot:
la linea centrale nella scatola rappresenta la mediana dei dati. La metà dei dati si trova a sinistra questo valore, l'altra metà a destra. Se i dati sono simmetrici, la mediana è al centro della scatola. Se, invece, i dati sono asimmetrici, la mediana sarà più vicina alla parte sinistra o destra della scatola;
la parte sinistra e destra della scatola mostrano il primo e il terzo quartile (Q1 e Q3). La lunghezza della scatola è la differenza tra i due quartili (IQR), contiene il 50% delle osservazioni e mostra la distribuzione normale dei dati;
i due segmenti che partono dalla scatola e si prolungano verso l’alto e verso il basso sono detti “baffi”. I baffi indicano la dispersione dei valori inferiori al primo quartile e superiori al terzo quartile non classificati come outliers;
i punti isolati al di fuori dei due segmenti rappresentano i valori anomali.