Dashboard de Operaciones · Cumplimiento de SLA

Monitoreo del cumplimiento de SLA del portafolio logístico. No descubre el hallazgo: lo vigila, lo defiende y lo convierte en decisión.
Periodo: — Datos hasta: Mar 2026 Vista generada: — — rutas · — filas
Filtros globales
🎛 Interactivos — cámbialos para explorar los datos
Smart Narratives · Lectura ejecutiva
Narrativa generada a partir de los datos filtrados. Las causas se plantean como hipótesis y deben pasar validación humana antes de comité.
Capa 1 · Salud
Estado del cumplimiento en el mes más reciente frente a su línea base histórica.
Capa 2 · Eficiencia por región
Cumplimiento promedio por región en el rango seleccionado, con su meta SLA de referencia (◆).
En meta o por encima Brecha leve (0 a −3 pp) Brecha > −3 pp ◆ Meta SLA promedio de la región
Capa 3 · Riesgo · Rutas en breach severo
Rutas con brecha promedio < −5 pp en el último trimestre del rango. Intensidad de rojo = severidad.

Capa 4 · Predicción
Serie mensual con el quiebre de Ene 2026 anotado y proyección lineal a 3 meses (punteada) separada del histórico.

Diagnóstico del quiebre · Ene 2026
Antes de escalar a una decisión de alto impacto (renegociar operador), descompón la causa. La IA no sabe del paro de la semana 32 ni de un cambio de fórmula: tú sí. Este panel estructura tu filtro de Contexto.

Hipótesis de causa — evalúa cada una

Marca el estado y anota la evidencia. Mientras haya causas “Pendiente”, el veredicto bloquea el escalamiento.

Gobernanza · Dueño · Umbral · Decisión
Un KPI sin dueño ni decisión es un adorno. Completa aquí la casa permanente del hallazgo: quién responde, con qué umbral y qué decisión se dispara. Se refleja en las tarjetas y alertas al instante.

Validación humana — obligatoria antes de exportar a comité

La IA es el músculo; el criterio humano es el cerebro. Confirma los 3 filtros para habilitar el one-pager.

Definiciones y método (auditabilidad)

SLA objetivo: nivel de cumplimiento comprometido por ruta (90–98%), no uniforme.

cumplimiento_pct: % de entregas dentro del SLA en el mes-ruta. · brecha_pp: cumplimiento_pct − sla_objetivo_pct (puntos porcentuales).

Base 12 meses: promedio de los hasta 12 meses previos al último mes (ventana móvil; es referencia, no meta).

Breach severo: brecha < −5 pp (señal accionable; brecha < 0 = bajo meta, hoy 100%).

Proyección: regresión lineal (mínimos cuadrados) sobre el régimen post-quiebre (desde Ene 2026), 3 meses adelante. Frágil por pocos puntos.

Alertas: 🔴 último mes > 5 pp bajo la base 12m · 🟡 brecha promedio del trimestre < 0 · 🟠 frescura: dato supera el umbral de días.

Q&A · Conversational AI sobre tus datos
Pregunta en lenguaje natural. Las cifras se calculan en vivo sobre tu dataset (deterministas, sin alucinación). Si hay IA generativa disponible, redacta sobre esas cifras verificadas; si no, responde el motor local.

Desempeño por región o cliente, conteo de rutas en breach, qué pasó en un mes, comparaciones o proyección de Q2.

Acerca de este dashboard · resumen

Fuente: cumplimiento_sla_tidy.csv — 570 filas (38 rutas × 15 meses), 8 regiones, 4 tipos de cliente, sin faltantes.

Navegación: Filtros y alertas globales. Pestañas: 4 capas + Resumen + Diagnóstico + Gobernanza + Q&A. El detalle de métodos está en Gobernanza → “Definiciones y método”.

La configuración de gobernanza vive en memoria durante la sesión; usa “Exportar gobernanza (JSON)” para guardarla y “Importar” para recuperarla en otra sesión.

Javier Forero
Estadístico con alma de narrador, nacido en Bogotá. Traduce datos y conceptos técnicos en relatos accesibles, con emoción y claridad. Consultor en Analítica, IA y Transformación Digital.
Demostración educativa del ejercicio “Métricas y eficiencia operativa”. Datos de ejemplo sintéticos; no representan operaciones ni clientes reales. Construido con Plotly.js. © 2026 Javier Forero.