- Seite 1 TIME INTELLIGENCE ® by Zeichenrand – Löschen! Titel

- Seite 2 TIME INTELLIGENCE ® by Zeichenrand – Löschen! Beispiel für Grafik zu Aufbau IST-AZ 2006 – A00 SP-Expert Soll-AZ 2006 – A00 AZ FILTER: Bereich/Unterbereich B00 Hier Filter auf Personen Gruppe setzen ZB Gerastert AZ, Kalender Nur normal/Feiertag/…. C10 Kalender Feiertag,Weihnachten, Vor …. A10 AZ Pivot Uhrzeit/Tag Pivot nach Tagestyp D00 Stunden pro Tag D20 Summe h pro Tag Woche X Wochentag D21 Summe h pro Woche Woche X Tagestyp D22 LEGENDE RECHENKNOTEN Setting & Describtion ## Hier Anmerkungen ERGEBNISSE. Struktur ## INPUT Inhhalte …. ## Fixe Verbindung, Update Auswahl der Verbindung Rohdaten Knoten danach eingefroren Verbindung manuell Update

- Seite 3 TIME INTELLIGENCE ® by Zeichenrand – Löschen! Zu tun StatusBezeichnungWer?Bis wann? Offen

- Seite 4 TIME INTELLIGENCE ® by Zeichenrand – Löschen! Notizen ThemaBeschreibung

- Seite 5 TIME INTELLIGENCE ® by Zeichenrand – Löschen! Abteilungsbeschreibung BezeichnungBeschreibung Aufgaben Interne Struktur Daten Leitung MA-Zahl

- Seite 6 TIME INTELLIGENCE ® by Zeichenrand – Löschen! Beispielauswertung: Text Bereich Daten Knoten Tagestyp Zeitraum Kennzahl

- Seite 7 TIME INTELLIGENCE ® by Zeichenrand – Löschen! Resümee StatusBezeichnung Idee Beschluss

- Seite 8 TIME INTELLIGENCE ® by Zeichenrand – Löschen! Anhang Erläuterungen zu Methoden und Verfahren

- Seite 9 TIME INTELLIGENCE ® by Zeichenrand – Löschen! Methodik Massendatenanalyse Bedarf/Arbeitszeit AufbereitungNormalisierungAnalyse Nutzung vorhandener Transaktionsdaten, Statistiken, Arbeitszeitdaten Betrachtung langer Zeiträume Bereinigung um bekannte Sondereffekte Differenzierung nach Tagestypen (zB normal, Feiertag, Ferien) In Bezug setzen der Datenbestände zB Arbeitszeit im zu Bedarf XIMES -Spezialanalysen angepasst an Sachlage (zB Anwesende nach Uhrzeit und Wochentag, Schwankung) Interpretation und Diskussion der Ergebnisse Herausarbeiten von Optimierungsoptionen

- Seite 10 TIME INTELLIGENCE ® by Zeichenrand – Löschen! Erläuterungen der Kennzahlen KennzahlErläuterung Minimum Maximum Geringster/Höchster Wert im gesamten betrachten Zeitraum. Z.B. Wenn der Wert 1 ist, dann ist an allen Tagen dieses Wochentags in allen Wochen nie ein Fall vorgekommen, der kleiner/höher ist. DurchschnittEs wird der normale Durchschnitt berechnet. ACHTUNG: Das kann verzerren. Der Durchschnitt von ist = 3,6, obwohl nur ein Fall über 3 liegt. Median 1. Quartil 3. Quartil Bei der Berechnung des Medians werden die Werte sortiert und der mittlere Wert genommen. Bei ist es Quartil: ¼ der Werte ist kleiner gleich diesem Wert Quartil: ¾ sind größer. 1. Quartil ¾ der Werte sind größer gleich diesem Wert Quartil: ¼ der Werte sind kleiner Der Vorteil dieser Auswertungen liegt darin, dass einzelne Extremwerte das Ergebnis meist nicht sehr stark beeinflussen. Standard- abweichung / Varianz Zwei statistische Maße, die zeigen wie sehr die Werte sich unterscheiden.  Wenn die Standardabweichung 0 oder nahe 0 ist, dann sind fast alle Werte gleich.  Die Varianz = Standardabweichung ^2.  Wenn die Verteilung normalverteilt ist (Gaußsche Glockenkurve), sind rund 2/3 der werte im Bereich Durchschnitt +/- Standardabweichung. Umrechnung von Zeiten in Intervalle/Ras ter Eine Tätigkeit z.B. von 10:43 – 11:02 führt bei Anwendung der 50% Überlappungsregel mit 5‘ Intervallen zu Einträgen in den Intervallen 10:45 – 10:50; 10:50 – 10:55; 10:55 – 11:00, 11:00 – 11:05 geführt.  Es werden oft sehr feiner Auswertungsintervall von 5 Minuten gewählt, um die Grafiken besser sichtbar zu machen. Mind. 1 Person anwesend (entsprechend für 2 oder 3 Personen) Wahrscheinlichkeit, dass zumindest 1 (bzw. 2 oder 3) Person(en) anwesend/aktiv war(en).  Wenn z.B. an verschiedenen Montagen in 5 Wochen zwischen 9:00 und 9:05 folgende Personenzahlen anwesend waren: 1 in der 1. Woche, 2 in der 2. Woche, dann 3, 3, 9.  Dann würde die Auswertung ergeben: Mind. 1 Person anwesend = 100%  Mind. 2 Personen anwesend = 80%  Mind. 3 Personen anwesend = 60%

- Seite 11 TIME INTELLIGENCE ® by Zeichenrand – Löschen! Erläuterungen weiterer Begriffe KennzahlErläuterung NormierungIn vielen Fällen ist es für den einfacheren Vergleich von Zahlen, zB um eine Entwicklung zu erkennen, hilfreich, Zahlen im Verhältnis zu einer bestimmten Kenngröße zu setzen. Z.B.  Produktivität in einzelnen Wochen im Verhältnis zur Durchschnittsproduktivität in der Gesamtperiode ZB Woche Stück, Woche Stück, Woche Stück ergibt Durchschnitt von 1200 Stück = 100% und normierte Produktivitätsfaktoren von 90% 100% und 110% TagestypOft lassen sich in Untersuchungen unterschiedliche Typen von Tagen wie etwas normale Tage, Feiertage, Vorfeiertage, etc. unterscheiden. Die Einführung dieser Klassifizierung erlaubt die Untersuchung von Unterschieden zB bezüglich Bedarf oder Arbeitszeitmustern.

- Seite 12 TIME INTELLIGENCE ® by Zeichenrand – Löschen! Erläuterung Häufigkeitsverteilung Erläuterung Die Häufigkeitsverteilung zeigt, wie oft zB eine bestimmte Besetzungsstärke oder ein bestimmter Personalbedarf im betrachteten Zeitraum aufgetreten ist. Die folgende Statistik zeigt, dass zB  An allen betrachten Tagen  Von 10:00 Vormittags – 11:00  In 25 Fällen 3 Personen anwesend waren  In 142 Fällen 4 Personen  In 6 Fällen 5 Personen Häufig werden diese Auswertungen nach Tagestypen durchgeführt. Z.B.  Mo-Fr an normalen Tagen  Samstag/Sonntag/Feiertag Damit werden Schwankungen gut erkennbar.