Le suivi du Flux d'Efficience

Le Flux d’Efficience (Flow Efficiency) permet de mesurer et de visualiser le taux d'efficience des tickets traités dans le flux, c'est-à-dire le pourcentage du temps pendant lequel les tickets sont effectivement en cours de traitement (temps productif) par rapport au temps total qu'ils passent dans le flux (temps total). Il indique dans quelle mesure le flux est efficace en évitant les temps d'attente ou de blocage.

Le graphique présente deux axes :

Axe horizontal (abscisse) : Représente le taux d'efficience en pourcentage. Le taux d'efficience mesure la proportion de temps productif par rapport au temps total. Un taux d'efficience de 100 % signifie qu’un ticket a été traité sans aucune période d'attente, tandis qu’un taux plus bas indique qu'il y a eu des phases de non-traitement ou de blocage.
Axe vertical (ordonnée) : Représente le nombre de tickets ayant un certain taux d'efficience, avec une répartition par type de ticket. Chaque barre du graphique indique combien de tickets ont été traités avec un taux d'efficience spécifique.

Le graphique inclut également quatre lignes verticales indiquant des seuils clés d'efficience :

Le taux maximum pour lequel 50 % des tickets ont été traités.
Le taux pour lequel 75 % des tickets ont été traités.
Le taux pour lequel 85 % des tickets ont été traités.
Le taux pour lequel 95 % des tickets ont été traités.

Ces lignes servent de repères pour comprendre comment se répartissent les tickets en termes d'efficacité de traitement et pour identifier des marges d'amélioration.

Fonctionnement et Utilité

Le Flow Efficiency est particulièrement utile pour :

Mesurer l'efficacité globale du processus : Il permet de comprendre dans quelle mesure le temps de traitement des tickets est réellement productif. Un flux très efficace devrait montrer un grand nombre de tickets avec des taux d'efficience élevés.
Comparer l'efficience entre types de tickets : Le graphique permet d’observer si certains types de tickets ont des taux d'efficience plus élevés ou plus faibles, ce qui peut révéler des différences dans la complexité ou la gestion de ces types de demandes.
Repérer les inefficacités : Les tickets ayant des taux d’efficience faibles peuvent signaler des zones d'inefficacité, comme des goulots d'étranglement, des étapes qui prennent trop de temps, ou des temps d'attente non productifs.

Comment lire ce graphique ?

Le Flow Efficiency est représenté sous forme de barres verticales empilées, où chaque barre correspond à un taux d'efficience spécifique, et la hauteur de chaque barre représente le nombre de tickets ayant ce taux d'efficience. Voici les éléments à observer :

Axe horizontal (x) : Cet axe représente le taux d'efficience des tickets, de 0 % (très peu d’efficience) à 100 % (efficience maximale, sans temps d'attente). Chaque segment de l'axe correspond à un intervalle de taux d'efficience.
Axe vertical (y) : Cet axe indique le nombre de tickets pour chaque intervalle de taux d'efficience. Plus une barre est haute, plus il y a de tickets ayant ce taux d'efficience.
Barres segmentées par type de ticket :
- Chaque barre est découpée par type de ticket, ce qui permet de voir comment les différents types de tickets se répartissent en termes d'efficience. Par exemple, un type de ticket pourrait montrer une grande efficacité (taux d'efficience élevé), tandis qu’un autre type pourrait avoir une efficacité plus faible (beaucoup de tickets ayant des taux d’efficience bas).
Lignes verticales :
- Ligne à 50 % : Indique le taux d'efficience maximal pour lequel 50 % des tickets ont été traités. Cela permet de voir si la moitié des tickets ont une efficience relativement élevée ou s’ils sont traités avec une efficience modérée.
- Ligne à 75 % : Indique le taux pour lequel 75 % des tickets ont été traités. Cette ligne montre où se situe la performance de la majorité des tickets.
- Ligne à 85 % : Indique le taux correspondant à 85 % des tickets. Elle montre à quel point l'efficience des tickets commence à se concentrer dans les plus hauts taux d'efficience.
- Ligne à 95 % : Marque le taux d'efficience pour 95 % des tickets, offrant un repère pour les tickets les plus performants en termes d'efficacité de traitement.

Schémas à observer :

Concentration des tickets à haut taux d'efficience :
- Si la majorité des tickets se concentrent autour de taux d’efficience élevés (vers 80 % ou plus), cela signifie que le processus global est bien optimisé, avec peu de temps d'attente ou de blocages dans le flux.
- Si, en revanche, beaucoup de tickets ont des taux d’efficience plus bas, cela indique des inefficacités significatives, où les tickets passent beaucoup de temps en attente ou en retard dans le flux.
Comparaison par type de ticket :
- Si un certain type de ticket présente des barres majoritairement situées dans des taux d’efficience faibles, cela peut révéler que ces tickets nécessitent plus de temps d'attente ou de traitement, ou qu’ils rencontrent plus d’obstacles dans le flux.
- Un type de ticket qui affiche des taux d’efficience élevés signifie qu’il est traité de manière fluide et rapide dans le flux.
Position des lignes verticales :
- Les lignes de 50 %, 75 %, 85 % et 95 % permettent d’évaluer la performance globale du flux. Si ces lignes sont concentrées vers des taux d'efficience élevés (80 % ou plus), cela montre que la majorité des tickets sont traités efficacement. Si ces lignes se trouvent vers des taux plus bas, cela peut indiquer un besoin d’optimisation dans le flux.

Exemple d’interprétation :

Imaginons un Flow Efficiency dans Wiveez pour un flux de traitement des tickets de support technique.

Taux d’efficience concentré autour de 70-80 % : La plupart des tickets se trouvent dans des barres correspondant à des taux d’efficience de 70-80 %, ce qui montre que le flux est globalement assez efficace, avec des temps d'attente modérés.
Tickets urgents avec faible efficience : Supposons que les tickets urgents aient un taux d’efficience global plus faible (barres situées autour de 40-50 %). Cela pourrait indiquer que, bien que ces tickets soient urgents, ils rencontrent des obstacles dans le flux, nécessitant des ajustements pour réduire les temps d'attente.
Ligne des 75 % à 85 % : Si la ligne représentant 75 % des tickets se situe à 85 % d'efficience, cela signifie que les trois quarts des tickets sont traités de manière très efficace, avec peu de temps d'attente ou de blocage dans le processus.

Utilité dans Wiveez :

Le Flow Efficiency dans Wiveez permet aux utilisateurs de :

Mesurer l'efficacité globale des processus : En visualisant la répartition des taux d’efficience, les utilisateurs peuvent évaluer dans quelle mesure le flux est productif et identifier les goulots d’étranglement ou les périodes de non-traitement.
Optimiser les processus : Les tickets ayant des taux d'efficience faibles peuvent indiquer des inefficacités, et l’analyse de ces tickets peut permettre d'identifier des zones d'amélioration, comme la réduction des temps d'attente ou la priorisation des tâches.
Comparer les types de tickets : La répartition par type de ticket permet de voir si certains types de tickets sont plus performants en termes d’efficience, ou si d’autres types nécessitent des ajustements pour améliorer leur traitement.

Il est cependant essentiel de noter qu’un taux d'efficience de 0 % ou de 100 % n'est pas nécessairement synonyme de bonne ou de mauvaise performance :

0 % d’efficience : Cela signifie que les tickets ont passé tout leur temps dans le flux sans être activement traités. Cela peut être le signe d’un goulot d’étranglement, d’un manque de ressources, d’une mauvaise gestion des priorités ou d’un mauvais respect du fonctionnement du Flux, ce qui retarde considérablement le traitement des tickets.
100 % d’efficience : À l’inverse, un taux d'efficience parfait (100 %) pourrait sembler idéal à première vue, mais il peut aussi signaler que les tickets ont été traités si rapidement qu'ils n’ont pas reçu l'attention nécessaire, ou que la charge de travail est mal répartie. Par exemple, cela pourrait indiquer une mauvaise allocation des ressources ou des tickets avec une complexité sous-évaluée ou également d’un mauvais respect du fonctionnement du Flux, ce qui retarde considérablement le traitement des tickets.

Ainsi, les taux extrêmes doivent être interprétés avec prudence, car ils peuvent masquer des problèmes de qualité dans la gestion du flux.

Le graphique

Les filtres

Analyse de la Prédictibilité

L’analyse de la Prédictibilité permet de mesurer la qualité du Temps de Flux et le niveau de confiance dans son utilisation pour les projections.

L’analyse se base sur le principe Thin-Tailed (Queue fine) - Fat-Tailed (Queue large)

Bien sûr ! Le concept des Thin-Tailed et Fat-Tailed distributions est souvent utilisé en analyse de risques, en statistiques et en finance pour comprendre et modéliser l'impact des événements rares et extrêmes. Voici une description que tu pourrais intégrer dans la documentation utilisateur de Wiveez, adaptée pour expliquer leur principe, leur fonctionnement et leur utilité dans ce contexte.

Thin-Tailed et Fat-Tailed : Principe et Utilité

Principe :

Dans la modélisation des données, en particulier en finance et en gestion des risques, on parle souvent de distributions de probabilité pour décrire la manière dont les événements ou les valeurs sont répartis. Deux types de distributions sont particulièrement importants : les distributions Thin-Tailed et Fat-Tailed.

Thin-Tailed (Queue fine) : Une distribution "thin-tailed" est caractérisée par une probabilité relativement faible que des événements extrêmes (ou déviations importantes par rapport à la moyenne) se produisent. Autrement dit, les valeurs extrêmes (très éloignées de la moyenne) sont rares. Un exemple typique serait la distribution normale (ou gaussienne), où la plupart des données se concentrent autour de la moyenne et les extrêmes sont très peu probables.
Fat-Tailed (Queue épaisse) : En revanche, une distribution "fat-tailed" a une probabilité plus élevée d'événements extrêmes. Cela signifie que les événements rares (mais très impactants) sont plus fréquents qu’on ne l'attendrait avec une distribution thin-tailed. Les distributions fat-tailed sont utilisées pour modéliser des phénomènes où les événements extrêmes ont un impact disproportionné, comme les crashs boursiers ou les crises économiques.

Analyse détaillée des tickets

Wiveez permet à l’utilisateur d’analyser en détail la performance de l’Efficience en affichant la liste des tickets associé à un point et en affichant le détail des Métriques de Flux d’un ticket.