This report provides a detailed breakdown of weekuren vs capaciteit per technicus for managed service providers.
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: Operations managers, service delivery leads, and MSP owners managing capacity
Hoe vaak: Wekelijks for scheduling, monthly for utilization reviews, quarterly for staffing decisions
Het team heeft 3.770 uur totale weekcapaciteit verdeeld over 118 actieve resources. In de meest recente volledig gelogde voorbeeldweek registreerden 40 technici samen 816,3 uur. De benuttingsspreiding is groot: de drukste technicus zit bijna op volledige capaciteit terwijl anderen onder de 60% zitten. Dat verschil is de plek waar planningsbeslissingen moeten beginnen.
EVALUATE
ROW(
"Total Capacity Week", [Capacity Current Week (Autotask)],
"Total Logged Week", [Capacity Week Logged (Autotask)],
"Total Remaining", [Capacity Week Remaining (Autotask)],
"Tech Count", COUNTROWS(
FILTER(
'BI_Autotask_User_Details',
NOT(ISBLANK('BI_Autotask_User_Details'[resource_user_name]))
)
)
)Alle balken zijn getekend tegen een weekcapaciteitsdoel van 48 uur (het standaard fulltime resource-doel in deze Autotask-configuratie). James Li op 94% zit het dichtst bij de limiet. Chelsea Thomas en Jennifer King op ongeveer 60% hebben ruimte voor nieuw werk. Bij het toewijzen van urgente tickets zijn dit de technici om eerst te controleren.
-- Uren per technicus voor een specifieke week (pas datums aan voor huidige week)
EVALUATE
TOPN(20,
SUMMARIZECOLUMNS(
'BI_Autotask_Time_Entries'[resource_name],
FILTER(
ALL('BI_Autotask_Time_Entries'[date_worked]),
'BI_Autotask_Time_Entries'[date_worked] >= DATE(2026,1,12) &&
'BI_Autotask_Time_Entries'[date_worked] <= DATE(2026,1,16)
),
"Hours Logged", SUM('BI_Autotask_Time_Entries'[hours_worked])
),
[Hours Logged], DESC
)
-- Voor huidige week met capaciteitsmaten:
-- EVALUATE
-- TOPN(20, SUMMARIZECOLUMNS(
-- 'BI_Autotask_User_Details'[resource_user_name],
-- "Capacity Week", [Capacity Current Week (Autotask)],
-- "Logged Week", [Capacity Week Logged (Autotask)],
-- "Remaining", [Capacity Week Remaining (Autotask)]
-- ), [Capacity Week], DESC)| Benuttingsband | Technici | Urenbereik | Status | Aanbevolen Actie |
|---|---|---|---|---|
| Overcapaciteit (>100%) | 0 | > 48u | Vrij | Bewaken — overurenrisico |
| Nabij capaciteit (85–100%) | 2 | 41–48u | Let Op | Geen nieuw werk toewijzen zonder check |
| Gezond (60–85%) | 8 | 29–41u | Goed | Normale toewijzing — controleer vaardigheidsmatch |
| Onderbenut (<60%) | 2 | < 29u | Beoordeel | Openstaande tickets toewijzen of afwezigheid noteren |
| Geen entries deze week | 78 | 0u | Controleer | Bevestig vakantie, training of datagap |
78 van de 118 technici tonen 0 uren in de voorbeeldweek — in live data betekent dit doorgaans vakantie, trainingsdagen of parttime roosters in plaats van inactiviteit. Het live dashboard laat u deze uitfilteren op resourcetype zodat het benuttingsoverzicht overzichtelijk blijft.
-- Capaciteitsbenutting samenvatting met ingebouwde maten
EVALUATE
SUMMARIZECOLUMNS(
'BI_Autotask_User_Details'[resource_user_name],
"Capacity Week", [Capacity Current Week (Autotask)],
"Logged Week", [Capacity Week Logged (Autotask)],
"Progress Pct", [Capacity Week Progress % (Autotask)],
"Remaining", [Capacity Week Remaining (Autotask)]
)James Li logde 45,3 van 48 capaciteitsuren in de voorbeeldweek. Een nieuw ticket toewijzen aan deze resource riskeert SLA-overschrijdingen als de werkinschatting ook maar een beetje afwijkt. Controleer wie onder 70% benutting zit en het juiste vaardigheidsniveau heeft voordat u het volgende urgente ticket routeert.
Het goede nieuws: niemand zit in overurengebied deze week. Het risico zit in de twee technici in de 85–100%-band. Eén urgent P1-ticket kan hen over de grens duwen. Dit is precies het scenario waarop het live dashboard alarmeert: stel een drempelwaarde in op 90% en ontvang een melding voordat de overschrijding plaatsvindt.
Nul gelogde uren betekent niet automatisch dat de resource beschikbaar is. Het kan vakantie, een niet-loggende week of een datagap in de demodataset zijn. In productie geeft het combineren van capaciteitsdata met het Autotask-rooster en vrije-dag-velden u een echt beschikbaarheidsplaatje — niet alleen "tot nu toe gelogde uren."
Het weekcapaciteitsdoel komt uit de resource-instellingen in Autotask — specifiek de uren per week die per resource zijn gedefinieerd. De meeste fulltimetechnici in deze dataset hebben een 48-uurs weekdoel (6 dagen × 8 uur). Parttime- of contractresources hebben andere doelen. De maat Capacity Current Week haalt deze waarden op en past aan voor de huidige kalenderweek.
In Autotask loggen technici tijdregistraties op tickets. "Gelogde uren" in dit rapport is de SOM van hours_worked op alle tijdregistraties voor de geselecteerde week. Dit weerspiegelt wat technici actief hebben vastgelegd — geen ingeplande uren of agendablokken. Een technicus die de hele dag werkt maar geen tijd logt, toont 0u.
Nul uren voor een bepaalde week kan vakantie, een bedrijfsvrije dag, trainingsdagen of het simpelweg nog niet invoeren van tijd betekenen. In een live omgeving is dit rapport het meest nuttig midden tot laat in de week, wanneer de meeste technici minimaal enige tijd hebben ingevoerd. Gebruik voor maandagen de data van de vorige week voor planning.
Ja — het live dashboard voor dit rapport bevat filters voor rol, team en vaardigheidsgroep. Dit is vooral handig als u aparte L1- en L2-teams heeft, of als bepaalde technici aan specifieke klanten zijn toegewezen. Filter op alleen L2 en u krijgt een capaciteitsoverzicht dat daadwerkelijk relevant is voor P1/P2-toewijzingsbeslissingen.
Burn-out bouwt vaak op over meerdere weken — een technicus die consequent op 90%+ draait zonder herstelweken. Dit wekelijkse rapport, bekeken over tijd, laat dat patroon duidelijk zien. Stel een teambeleid in: geen technicus mag meer dan twee opeenvolgende weken boven 85% zitten zonder beoordeling. De data maakt dat beleid afdwingbaar in plaats van aspiratief.
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