ABC allokering - GIbotTech

Her lavede jeg en string manipuilation så knime kun fokusere på den kolonne jeg har valgt. Dernæst burgte jeg rowfilter til at få værdier hvor karakterne er mindre end 11 så jeg kunne få de data der er tastet forkert ind

Her har jeg fundet ud af at der er 721 fejl ud af de 3000 logninger vi har fået tildelt. dvs. 24,033% altså hver fjerde logning er en fejl.

Her har jeg fået knime til at vise mig hvor der i kolonnen (employer og sprint_id) mangler værdier.

 Bilag A – project_logs bliver importeret og der bliver følgende regler:

$Error_Code$ MATCHES "None" => 0

TRUE => 1

Det gør vi så vi kan få et tal på hvor mange fejl der er opstået ud af de 3000 logninger.

Her får jeg et overblik over hvor mange fejl der er ved hver årsag

Nu ved jeg Scope_creep er årsagen til 147 fejl af de 741 fejl der er opstået.

146/721*100 = 20,25%

Dvs. at 20% af fejlene der er opstået er grundet Anders problemer med ændringsønsker fra kunderne

Bilag A – project_logs importeres og der bliver skrevet følgende regler:

$Service_Type$ MATCHES "Remote" AND MISSING $Travel_KM$ => "Validated 0"

$Service_Type$ MATCHES "Emergency Stop" AND (MISSING $Material_Cost$ OR MISSING $Travel_KM$) => "CRITICAL ERROR"

$Service_Type$ MATCHES "Preventative" AND MISSING $Material_Cost$ => "CRITICAL ERROR"

Emegency stop: Jeg sætter disse regler for at kunne skelne mellem når en tekniker ikke har logget deres km eller prisen på matrialet der er blevet brugt. Det er kritisk når der står Emegency stop da man er sikker på at teknikeren har været ude hos kunden hbilket vil sige at hvis der mangler enten mangler matreial_cost eller travel_km, da det er penge viksomheden både mangler at få og betale.

Preventative: Da denne logning indikere at det er forebyggende, så ved man reelt ikke om teknikeren har brugt matrialer ved kunden eller om det "fint nok ud". Derfor er det en u

Her fanger vi de uforklarede huller der er :

MISSING $Material_Cost$ OR MISSING $Travel_KM$ => "UNEXPLAINED MISSING"

TRUE => "OK"