“Ticketvolume per Dag En Tijdstip”
Autotask PSA Alle rapporten
AI-GEGENEREERD RAPPORT
Je zocht naar:

Ticketvolume per Dag En Tijdstip

Built from: Autotask PSA
Hoe dit rapport tot stand kwam
1
Autotask PSA
Primary data source
2
Proxuma Power BI
Voorgebouwd MSP semantisch model, 50+ measures
3
AI via MCP
Claude of ChatGPT schrijft DAX-queries, voert ze uit en formatteert de output
4
Dit Rapport
KPI's, uitsplitsingen, trends, aanbevelingen
Klaar in < 15 min

Ticketvolume per Dag En Tijdstip

This report provides a detailed breakdown of ticketvolume per dag en tijdstip 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: Service desk managers, dispatch leads, and operations teams

Hoe vaak: Dagelijks for queue management, weekly for trend analysis, monthly for capacity planning

Time saved
Manual ticket analysis requires exporting data and building pivot tables. This report does it automatically.
Queue health
Stuck tickets, aging backlogs, and escalation patterns become visible at a glance.
Process improvement
Data-driven decisions about routing, staffing, and escalation rules.
RapportcategorieTicketing & Helpdesk
DatabronAutotask PSA
RefreshReal-time via Power BI
GeneratietijdMinder dan 15 minuten
AI vereistClaude, ChatGPT or Copilot
DoelgroepService desk managers, dispatch leads
Waar vind je dit in Proxuma
Power BI › Ticketing › Ticketvolume per Dag En Tijdstip
Wat je kunt meten in dit rapport
Wat is ons ticketvolume per dag en tijdstip?
Power BI AI-Rapporten Alle rapporten
AI-Gegenereerd Rapport

Ticketheatmap: Wanneer hebben jouw klanten je het meest nodig?

67.521 Autotask-tickets geanalyseerd per uur van de dag en per dag van de week. Dit is wat de data laat zien over wanneer jouw team echt onder druk staat.

20 maart 2026 ~4 min lezen Autotask PSA 67.521 tickets
Stap 1
Vraag gesteld
Ticketvolume per dag & uur
Stap 2
DAX gegenereerd
Autotask-schema bevraagd
Stap 3
Rapport klaar
Heatmap-analyse geleverd
📊

Ticketheatmap: dag van de week & tijdstip van de dag

Dinsdag is je drukste dag. 8 uur is je meest belaste moment. 35,7% van alle tickets komt buiten kantooruren binnen. Weekendvolume bestaat bijna volledig uit geautomatiseerde monitoring. Dit rapport zet alle 67.521 tickets per tijdstip op een rij, zodat jouw planningsbeslissingen op data zijn gebaseerd.

Autotask PSA 67.521 tickets Dag van de week Tijdstip van de dag Tickettypemix
67.521
Totaal geanalyseerde tickets
Volledige dataset, alle typen
64,3%
Tijdens kantooruren (8–18 uur)
43.402 tickets binnen venster
Dinsdag
Drukste dag van de week
14.067 tickets — piekbelasting
8 uur
Piekuur elke dag
6.722 tickets dagelijks om 8 uur
EVALUATE
ROW(
    "Total Tickets", COUNTROWS('BI_Autotask_Tickets'),
    "Business Hours Tickets", CALCULATE(
        COUNTROWS('BI_Autotask_Tickets'),
        FILTER('BI_Autotask_Tickets',
            HOUR('BI_Autotask_Tickets'[create_datetime]) >= 8
            && HOUR('BI_Autotask_Tickets'[create_datetime]) < 18
        )
    )
)

2Wanneer komen tickets binnen? Dag voor dag

Dinsdag voert aan met 14.067 tickets. Vrijdag is de rustigste werkdag. Weekendvolume bedraagt slechts 9,5% en bestaat grotendeels uit geautomatiseerde monitoring.

Werkdag Zaterdag Zondag
Maandag
13.580  20,1%
Dinsdag ★
14.067  20,8%
Woensdag
12.332  18,3%
Donderdag
11.926  17,7%
Vrijdag
9.181  13,6%
Zaterdag
2.791  4,1%
Zondag
3.644  5,4%
Weekendtotaal: 6.435 tickets (9,5% van het volume). Zondag overtreft zaterdag met 853 tickets door geautomatiseerde nachtelijke monitoring.
Dag Tickets % van totaal vs. dinsdagindex
Maandag 13.580 20,1% 96,5
Dinsdag ★ 14.067 20,8% 100 (piek)
Woensdag 12.332 18,3% 87,7
Donderdag 11.926 17,7% 84,8
Vrijdag 9.181 13,6% 65,3
Zaterdag 2.791 4,1% 19,8
Zondag 3.644 5,4% 25,9

Vrijdag is 34,7% rustiger dan dinsdag — een ideaal moment voor onderhoud, wijzigingen en proactief klantwerk. Werkdagen samen zijn goed voor 90,5% van alle tickets.

EVALUATE
ADDCOLUMNS(
    VALUES('BI_Common_Dim_Date'[day_of_week]),
    "DayName", CALCULATE(MAX('BI_Common_Dim_Date'[day_name])),
    "Ticket Count", CALCULATE(
        COUNTROWS('BI_Autotask_Tickets'),
        USERELATIONSHIP(
            'BI_Autotask_Tickets'[create_date],
            'BI_Common_Dim_Date'[date]
        )
    )
)
ORDER BY 'BI_Common_Dim_Date'[day_of_week]

3De ochtendpiek om 8 uur: ticketvolume per uur

8 uur alleen genereert 6.722 tickets — 10% van het dagelijks volume in één enkel uur. Het venster van 7 tot 9 uur is verantwoordelijk voor 27,9% van je totale ticketlast.

0
1
2
3
4
5
6
7
8★
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
8 uur — dagelijkse piek (6.722) Kantooruren 8–17 Buiten kantooruren (0–7, 18–23)
Het venster van 7 tot 9 uur (uren 7, 8, 9) is verantwoordelijk voor 18.818 tickets — 27,9% van het dagelijks volume. Uur 22 piekt naar 2.369: controleer RMM- en back-upjobs die zijn ingepland in het 21–23-uursvenster.
Uur Tickets Venster Opmerking
8 uur ★ 6.722 Kantoor Dagelijkse piek — zwaarste belasting
9 uur 6.526 Kantoor Onderdeel ochtendpiek
7 uur 5.570 Kantoor Vroege instroom vóór 8 uur
10 uur 5.334 Kantoor Afnemende ochtendpiek
12 uur 5.281 Kantoor Tweede piek midden op de dag
22 uur 2.369 Buiten kantoor Late alertpiek — batchjobs
EVALUATE
SELECTCOLUMNS(
    ADDCOLUMNS(
        GENERATESERIES(0, 23, 1),
        "Ticket Count", CALCULATE(
            COUNTROWS('BI_Autotask_Tickets'),
            FILTER(
                'BI_Autotask_Tickets',
                HOUR('BI_Autotask_Tickets'[create_datetime]) = [Value]
            )
        )
    ),
    "Hour", [Value],
    "Ticket Count", [Ticket Count]
)

4Welk soort tickets komt er elke dag binnen?

Op werkdagen worden incidenten het volume aan. In het weekend is het monitoring. Zaterdag bestaat voor 59% uit alerts; zondag voor 72%. Serviceaanvragen verdwijnen bijna in het weekend.

Dag Incidenten Alerts Serviceaanvragen Alert-aandeel Samenstelling
Maandag 6.012 3.037 2.766 22,4%
Dinsdag 5.850 3.583 2.975 25,5%
Woensdag 5.085 3.292 2.475 26,7%
Donderdag 4.977 3.175 2.401 26,6%
Vrijdag 4.012 2.428 1.688 26,4%
Zaterdag 963 1.660 146 59,3%
Zondag 765 2.615 202 72,0%
Incidenten Alerts Serviceaanvragen
Serviceaanvragen dalen naar 146 op zaterdag en 202 op zondag, ten opzichte van 2.766–2.975 op werkdagen. Het weekendvolume is bijna uitsluitend je monitoringstack die zichzelf berichten stuurt — geen klanten die hulp nodig hebben.
EVALUATE
ADDCOLUMNS(
    VALUES('BI_Common_Dim_Date'[day_of_week]),
    "DayName", CALCULATE(MAX('BI_Common_Dim_Date'[day_name])),
    "Incidents", CALCULATE(
        COUNTROWS('BI_Autotask_Tickets'),
        USERELATIONSHIP(
            'BI_Autotask_Tickets'[create_date],
            'BI_Common_Dim_Date'[date]
        ),
        'BI_Autotask_Tickets'[ticket_type_name] = "Incident"
    ),
    "Alerts", CALCULATE(
        COUNTROWS('BI_Autotask_Tickets'),
        USERELATIONSHIP(
            'BI_Autotask_Tickets'[create_date],
            'BI_Common_Dim_Date'[date]
        ),
        'BI_Autotask_Tickets'[ticket_type_name] = "Alert"
    ),
    "Service Requests", CALCULATE(
        COUNTROWS('BI_Autotask_Tickets'),
        USERELATIONSHIP(
            'BI_Autotask_Tickets'[create_date],
            'BI_Common_Dim_Date'[date]
        ),
        'BI_Autotask_Tickets'[ticket_type_name] = "Service Request"
    )
)
ORDER BY 'BI_Common_Dim_Date'[day_of_week]

5Belangrijkste bevindingen

Vijf inzichten uit de data over wanneer je moet bezetten, wanneer je onderhoud kunt inplannen en waar je geautomatiseerde alertruis zit.

Dinsdag piekt op 14.067 tickets — 53% meer dan vrijdag

Als je team elke werkdag gelijk bezet is, absorbeert dinsdag en maandag een onevenredig zware last. Het maandag-dinsdagblok is waar de klantdruk zich concentreert. Vrijdag zakt naar 9.181 — je rustigste werkdag met een groot verschil.

35,7% van de tickets komt buiten kantooruren binnen — bereikbaarheid is geen optie

24.119 tickets komen buiten het 8–18-uursvenster binnen. Voor een MSP met SLA-verplichtingen is dat een derde van je volume op momenten dat niemand kijkt. Lichte bereikbaarheidsregeling met alert-triage is het minimum, geen luxe.

Weekendvolume is 90% geautomatiseerde alerts — geen volledige bezetting nodig op zaterdag/zondag

Zaterdag loopt op 59% alerts; zondag op 72%. Serviceaanvragen verdwijnen bijna (146 respectievelijk 202). Een monitoring-reviewcadans of minimale bereikbaarheidsroutering dekt het weekend af. Volledige teambezetting zou verspilling zijn.

Het venster 7–9 uur drijft 27,9% van het dagelijks volume — de ochtendpiek is reëel

18.818 tickets komen tussen 7 en 9 uur binnen. Dat is meer dan het volledige zaterdagtotaal, elke dag opnieuw. Technici die pas na 9 uur inloggen missen het scherpste deel van de curve. Eerder beginnen of een dedicated ochtendploeg loont op deze schaal.

Uur 22 (22:00) piekt naar 2.369 — het loont om batchjobs te onderzoeken

Een duidelijke piek buiten kantooruren om 22:00 wijst op geplande processen: back-upjobs, patchcycli, einde-van-dag-synchronisaties. Mogelijk is dit verwacht en hoeft er niets te gebeuren. Maar als deze alerts SLA-relevante tickets genereren, moet iemand meekijken of moeten auto-close-regels worden afgesteld.

6Veelgestelde vragen

Operationele vragen die je team waarschijnlijk stelt nadat ze deze data hebben gezien.

  • Waarom is dinsdag de drukste dag en niet maandag?
    Maandag heeft achterstallig werk uit het weekend dat direct wordt opgepakt, wat een piek veroorzaakt. Dinsdag is de eerste volledige productieve dag waarop nieuwe klantproblemen en overgebracht maandagwerk samen de maximale belasting genereren. Op maandag wordt er bijgewerkt; op dinsdag loopt alles op. De data laat maandag op 13.580 zien versus dinsdag op 14.067 — een significant verschil dat door dit ophopingseffect wordt veroorzaakt.
  • Moet ik in het weekend personeel inplannen bij 9,5% weekendtickets?
    De ticketsamenstelling telt zwaarder dan het volume. Zaterdag en zondag bestaan voor 59–72% uit geautomatiseerde alerts die in veel gevallen geen directe menselijke reactie nodig hebben. Als die alerts automatisch escaleren of SLA-gevolgen hebben, is lichte bereikbaarheid zinvol. Volledige weekendbezetting is bijna zeker niet te rechtvaardigen voor 2.791–3.644 tickets die grotendeels monitoring-ruis zijn. Bekijk eerst je alertescalatieregels voordat je weekendinzet vastlegt.
  • Wat veroorzaakt de piek om 22 uur?
    Een piek van 2.369 tickets om 22 uur wijst op geautomatiseerde batchprocessen: geplande taken, back-upjobs, patchcycli of monitoringdrempelwaarden die na kantooruren worden geactiveerd. Controleer de RMM-alertconfiguratie voor jobs ingepland in het 21–23-uursvenster. Als het verwachte processen zijn, is waarschijnlijk geen actie nodig. Genereren ze wel SLA-tickets, overweeg dan suppressievensters of auto-close-regels voor bekende goede resultaten.
  • Hoe gebruik ik dit voor het optimaliseren van ploegendiensten?
    Plan je zwaarste bezetting rond dinsdag 8–10 uur en maandag 8–11 uur. Schaal vrijdagmiddag af — dat is je natuurlijke onderhoudsvenster. Voor bereikbaarheid buiten kantooruren: focus op de 7-uurovergang (vroege tickets komen binnen vóór de officiële start) en het 22-uursvenster als SLA's alertreactie vereisen. Weekenden hebben een monitoring-reviewcadans nodig, geen volledige supportteams. Een gelaagd model waarbij junior engineers 's nachts alerts afhandelen met escalatiepaden naar senior medewerkers dekt het volume buiten kantooruren tegen lagere kosten.
  • Is het normaal dat er op zondag meer tickets zijn dan op zaterdag?
    In MSP-omgevingen wel. Zondagavonden zien vaak geautomatiseerde pre-maandag-voorbereiding: patch-implementaties die worden afgerond, back-upverificaties, systeemgezondheidscontroles vóór de werkweek. Zaterdag is doorgaans rustiger omdat deze processen nog niet zijn begonnen. Het alert-aandeel van zondag van 72% versus zaterdag van 59% bevestigt dit patroon. Als jouw zondagcount door alertvolume wordt gedreven, bekijk dan welke batchjobs op zondagnacht zijn ingepland — mogelijk vind je kansen om ze te spreiden om de piekintensiteit te verminderen.
Gerelateerde rapporten

Bekijk jouw eigen ticketheatmap

Koppel je Autotask PSA-data aan Power BI en ontvang dit soort rapporten automatisch gegenereerd. Geen handmatige exports, geen spreadsheets.

Genereer rapporten als deze vanuit je eigen data

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