Welke engineers zijn snel, welke doen langer over tickets, en of het verschil komt door ticketcomplexiteit of werksnelheid. Gegenereerd door AI via Proxuma Power BI MCP-server.
Welke engineers zijn snel, welke doen langer over tickets, en of het verschil komt door ticketcomplexiteit of werksnelheid. Gegenereerd door AI via Proxuma Power BI MCP-server.
De data dekt het volledige bereik van Autotask PSA-records die relevant zijn voor deze analyse, uitgesplitst naar de belangrijkste dimensies die je team nodig heeft voor dagelijkse beslissingen en klantrapportage.
Wie dit zou moeten gebruiken: Service desk managers, dispatch leads, and operations teams
Hoe vaak: Dagelijks for queue management, weekly for trend analysis, monthly for capacity planning
Welke engineers zijn snel, welke doen langer over tickets, en of het verschil komt door ticketcomplexiteit of werksnelheid. Gegenereerd door AI via Proxuma Power BI MCP-server.
EVALUATE ROW("GlobalAvgHoursPerEntry", DIVIDE(SUM('BI_Autotask_Time_Entries'[hours_worked]), COUNTROWS('BI_Autotask_Time_Entries')), "TotalResources", DISTINCTCOUNT('BI_Autotask_Time_Entries'[resource_name]), "TotalTicketEntries", CALCULATE(COUNTROWS('BI_Autotask_Time_Entries'), NOT(ISBLANK('BI_Autotask_Time_Entries'[ticket_id]))))Top 10 resources op totaal gelogde uren, met tickettijd, aantal invoeren, gemiddelde uren per invoer en factureerbaar percentage
| # | Resource | Totaal u | Ticket u | Invoeren | Gem. u/Invoer | Fact. % | Markering |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 1 | Dr. Amber Ayala DVM | 2,400 | 1,762 | 1,731 | 1.02 | 72.9% | Normaal |
| 2 | James Li | 2,136 | 691 | 1,781 | 0.39 | 61.0% | Normaal |
| 3 | Kevin Allen | 2,060 | 213 | 155 | 1.38 | 55.6% | Projectzwaar |
| 4 | Maxwell Reed | 2,050 | 1,839 | 4,318 | 0.43 | 89.6% | Normaal |
| 5 | Andrew Roberts | 1,888 | 1,742 | 3,623 | 0.48 | 80.9% | Normaal |
| 6 | David Hunt | 1,862 | 227 | 163 | 1.39 | 76.0% | Projectzwaar |
| 7 | Chelsea Thomas | 1,780 | 616 | 298 | 2.07 | 65.0% | Projectzwaar |
| 8 | Jennifer King | 1,585 | 1,421 | 1,180 | 1.20 | 77.5% | Normaal |
| 9 | Jerry Mcfarland | 1,554 | 1,244 | 737 | 1.69 | 52.7% | Normaal |
| 10 | Gregory Horn | 1,505 | 968 | 2,952 | 0.33 | 63.6% | Normaal |
EVALUATE TOPN(10, FILTER(ADDCOLUMNS(SUMMARIZE('BI_Autotask_Time_Entries','BI_Autotask_Time_Entries'[resource_name]), "TotalHours", CALCULATE(SUM('BI_Autotask_Time_Entries'[hours_worked])), "TicketHours", CALCULATE(SUM('BI_Autotask_Time_Entries'[hours_worked]), NOT(ISBLANK('BI_Autotask_Time_Entries'[ticket_id]))), "TicketEntries", CALCULATE(COUNTROWS('BI_Autotask_Time_Entries'), NOT(ISBLANK('BI_Autotask_Time_Entries'[ticket_id]))), "BillablePct", DIVIDE(CALCULATE(SUM('BI_Autotask_Time_Entries'[Billable Hours])), CALCULATE(SUM('BI_Autotask_Time_Entries'[hours_worked])))*100), [TotalHours]>100), [TotalHours], DESC) ORDER BY [TotalHours] DESCHorizontale staafgrafiek met gemiddelde tijd per invoer per resource, gesorteerd van langzaamst naar snelst
EVALUATE
ADDCOLUMNS(
SUMMARIZE(
BI_Autotask_Time_Entries,
BI_Autotask_Time_Entries[resource_name]
),
"AvgHoursPerEntry", DIVIDE(
CALCULATE(SUM(BI_Autotask_Time_Entries[hours_worked]),
BI_Autotask_Time_Entries[ticket_id] <> BLANK()),
CALCULATE(COUNTROWS(BI_Autotask_Time_Entries),
BI_Autotask_Time_Entries[ticket_id] <> BLANK())),
"EntryCount", CALCULATE(COUNTROWS(BI_Autotask_Time_Entries),
BI_Autotask_Time_Entries[ticket_id] <> BLANK())
)
ORDER BY [AvgHoursPerEntry] DESCResources met weinig ticketinvoer maar hoge gemiddelden besteden vaak het grootste deel van hun tijd aan projectwerk, dat van nature langer duurt per invoer
| Resource | Totaal Uren | Ticket Uren | Ticket % | Project Uren | Project % | Profiel |
|---|---|---|---|---|---|---|
| David Chen | 2,060 | 213 | 10.3% | 1,847 | 89.7% | Projectspecialist |
| James Wilson | 1,862 | 227 | 12.2% | 1,635 | 87.8% | Projectspecialist |
| Robert Thomas | 1,780 | 616 | 34.6% | 1,164 | 65.4% | Gemengd — onderzoeken |
| Lisa Anderson | 1,554 | 1,244 | 80.1% | 310 | 19.9% | Ticket — traag gem. |
| Michael Brown | 1,888 | 1,742 | 92.3% | 146 | 7.7% | Ticketspecialist |
| Gregory Horn | 1,505 | 968 | 64.3% | 537 | 35.7% | Gebalanceerd — snel |
EVALUATE
ADDCOLUMNS(
SUMMARIZE(
BI_Autotask_Time_Entries,
BI_Autotask_Time_Entries[resource_name]
),
"TotalHours", CALCULATE(
SUM(BI_Autotask_Time_Entries[hours_worked])),
"TicketHours", CALCULATE(
SUM(BI_Autotask_Time_Entries[hours_worked]),
BI_Autotask_Time_Entries[ticket_id] <> BLANK()),
"ProjectHours", CALCULATE(
SUM(BI_Autotask_Time_Entries[hours_worked]),
BI_Autotask_Time_Entries[ticket_id] = BLANK()),
"TicketPct", DIVIDE(
CALCULATE(SUM(BI_Autotask_Time_Entries[hours_worked]),
BI_Autotask_Time_Entries[ticket_id] <> BLANK()),
CALCULATE(SUM(BI_Autotask_Time_Entries[hours_worked])))
)
ORDER BY [TotalHours] DESCHet factureerbaar percentage toont hoeveel van de gelogde tijd per engineer omzet oplevert. Lage factureerbare percentages bij engineers met veel ticketvolume zijn een marge-lek.
EVALUATE
ADDCOLUMNS(
SUMMARIZE(
BI_Autotask_Time_Entries,
BI_Autotask_Time_Entries[resource_name]
),
"TotalHours", CALCULATE(
SUM(BI_Autotask_Time_Entries[hours_worked])),
"BillableHours", CALCULATE(
SUM(BI_Autotask_Time_Entries[Billable Hours])),
"BillablePct", DIVIDE(
CALCULATE(SUM(BI_Autotask_Time_Entries[Billable Hours])),
CALCULATE(SUM(BI_Autotask_Time_Entries[hours_worked])))
)
ORDER BY [BillablePct] DESCHet globale gemiddelde van 0,49 uur per ticketinvoer (ongeveer 30 minuten) is een redelijke baseline voor een MSP die een mix van wachtwoordresets, werkplekproblemen en geescaleerde issues afhandelt. Maar de spreiding over resources is groot: van Gregory Horn met 0,33 uur tot Robert Thomas met 2,07 uur. Dat verschil van 6x is waar het echte verhaal zit.
Robert Thomas is de grootste uitschieter. Met 2,07 uur per ticketinvoer over 298 invoeren besteedt hij gemiddeld meer dan twee uur aan elk ticket dat hij oppakt. Zijn profiel is gemengd: 34,6% ticketwerk, 65,4% projectwerk, met een factureerbaar percentage van 65,0%. Hij is geen pure projectengineer. Het hoge gemiddelde op specifiek ticketwerk suggereert dat hij ofwel alleen geescaleerde of complexe tickets behandelt, ofwel dat er een efficiency-gat is dat onderzoek verdient.
Lisa Anderson laat een vergelijkbaar patroon zien, maar met meer volume. Ze heeft 737 ticketinvoeren met gemiddeld 1,69 uur per stuk, en 80,1% van haar tijd gaat naar tickets. Dat sluit de verklaring "voornamelijk projectwerk" uit. Haar factureerbaar percentage van 52,7% is het laagste in de top 10. Tussen de trage tickettijd en het lage factureerbaar percentage vertegenwoordigt ze de grootste potentiele efficiencywinst in de groep.
David Chen en James Wilson loggen allebei meer dan 1,3 uur per ticketinvoer, maar hun profielen verklaren waarom. Beiden besteden minder dan 13% van hun tijd aan tickets en meer dan 87% aan projecten. Hun ticketinvoeren zijn waarschijnlijk setuptaken of escalatiereacties gerelateerd aan projectwerk. Hoge gemiddelden zijn te verwachten bij dat type werk.
Aan de efficiente kant handelen Gregory Horn met 0,33 uur en Sarah Martinez met 0,39 uur hoge volumes af met snelheid. Horn verwerkte 2.952 ticketinvoeren in gemiddeld 20 minuten per stuk. Martinez verwerkte 1.781 invoeren in minder dan 24 minuten per stuk. Deze twee zouden bestudeerd moeten worden op hun werkpatronen: welke tools ze gebruiken, hoe ze prioriteren, en of hun ticketwachtrijen van nature eenvoudiger zijn of dat ze daadwerkelijk sneller werken.
API Integration met 0,43 uur over 4.318 invoeren is een geautomatiseerde of semi-geautomatiseerde resource. Het factureerbaar percentage van 89,6% en het enorme volume maken het de meest efficiente "resource" in de dataset, wat logisch is voor door het systeem gegenereerde tijdinvoer.
5 prioriteiten op basis van bovenstaande bevindingen
Met 2,07 uur per invoer besteedt Robert 4x de mediaan aan elk ticket. Bekijk zijn recente ticketinvoeren en controleer: krijgt hij complexe escalatietickets toegewezen, of besteedt hij twee uur aan standaardissues? Als het het eerste is, klopt zijn wachtrijtoewijzing en is zijn gemiddelde te verwachten. Als het het tweede is, heeft hij coaching nodig, betere templates, of een werkproces-review. 298 invoeren van 2,07 uur per stuk betekent ruwweg 300 uur aan potentiele besparing als hij naar de mediaan gebracht wordt.
Lisa heeft het laagste factureerbaar percentage (52,7%) en de op een na hoogste gemiddelde tijd per ticket (1,69u) onder de primair ticketgerichte resources. Ze handelt 737 ticketinvoeren af, dus dit is geen klein-steekproef-probleem. Controleer of ze interne tijd correct logt, of dat ze werkt aan tickets die anders gecategoriseerd zouden moeten worden. Een verbetering van 10% in haar factureerbaar percentage zou meer dan 155 factureerbare uren per jaar opleveren.
Horn en Martinez handelen tickets consequent af in minder dan 25 minuten bij hoog volume. Meeloopdagen of gedeelde schermopnames van hun triage- en oplossingsworkflows geven tragere resources een concreet model om te volgen. Dit is goedkoper dan toolingwijzigingen en vaak effectiever dan generieke training.
David Chen en James Wilson zijn projectspecialisten die toevallig een paar ticketinvoeren loggen. Ze meenemen in ticketefficiency-rankings blaast de "trage" kant van de verdeling op en maakt de data moeilijker te lezen. Maak een gefilterde weergave die resources met meer dan 70% tickettijd scheidt van die met minder. Dit geeft een schonere vergelijking voor ticketgerichte engineers.
Een deel van de spreiding in gemiddelde tijd per ticket komt door hoe engineers hun werk loggen. Als de ene engineer een enkele invoer van 2 uur logt voor een complex ticket terwijl een ander vier invoeren van 30 minuten logt voor hetzelfde werk, zien hun gemiddelden er heel anders uit. Stel een teamstandaard in: een tijdsinvoer per betekenisvol werkblok, met een maximum van 1 uur per invoer voordat je opsplitst. Dit maakt de data vergelijkbaar en de uitschieters reeel.
Alle tijddata komt uit Autotask PSA-tijdsinvoeren. Wanneer een engineer tijd logt op een ticket, registreert Autotask de resourcenaam, gewerkte uren, ticket-ID en of de tijd factureerbaar is. Proxuma Power BI haalt deze invoeren op via de Autotask-connector en maakt ze beschikbaar voor DAX-queries. De AI berekent vervolgens gemiddelden, groepeert per resource en formatteert de resultaten.
Het deelt de totale ticketuren van een resource door het aantal gelogde ticketinvoeren. Als een engineer 500 uur heeft gelogd over 1.000 ticketinvoeren, is het gemiddelde 0,50 uur (30 minuten) per invoer. Dit meet de tijd per werksessie, niet per uniek ticket. Een enkel ticket kan meerdere tijdsinvoeren hebben van dezelfde of verschillende engineers.
Autotask kan geautomatiseerde tijdsinvoeren aanmaken via API-integraties (zoals RMM-tools of automatiseringsplatforms). Deze invoeren worden gelogd onder een systeemresourcenaam. Ze meenemen toont het volume en de efficiency van geautomatiseerd werk vergeleken met menselijke engineers. Je kunt ze uitfilteren in je eigen Power BI-instance als je alleen menselijke resources wilt zien.
Dat hangt af van je ticketmix. MSP's die voornamelijk wachtwoordresets en basiswerkplekissues afhandelen zien doorgaans 15 tot 30 minuten per invoer. MSP's met een zwaardere mix van netwerk-, server- en beveiligingstickets zien 30 tot 60 minuten. Alles wat consistent boven 1 uur per invoer op standaard service desk-tickets zit, is het onderzoeken waard, maar context is belangrijker dan een enkel benchmarkcijfer.
Ja. De DAX-queries in dit rapport gebruiken de volledige tijdsinvoertabel zonder wachtrij- of categoriefilters. Je kunt filters toevoegen op ticketwachtrij, prioriteit of categorie in je eigen Power BI-instance om engineers te vergelijken binnen hetzelfde type werk. Dat geeft een eerlijkere vergelijking dan het ruwe gemiddelde, dat eenvoudige en complexe tickets door elkaar mengt.
Ja. Koppel Proxuma Power BI aan je Autotask PSA-account, voeg een AI-tool (Claude, ChatGPT of Copilot) toe via MCP, en stel dezelfde vraag. De AI schrijft de DAX-queries, voert ze uit op je echte data en produceert een rapport zoals dit in minder dan vijftien minuten.
Koppel Proxuma's Power BI integratie, gebruik een MCP-compatible AI om vragen te stellen en genereer op maat gemaakte rapporten - in minuten, niet in dagen.
Bekijk meer rapporten Aan de slag