ITSM のワークフォース最適化 の Demand Forecast コンポーネント

  • リリースバージョン: Washingtondc
  • 更新日 2024年02月01日
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    • ITSM のワークフォース最適化 は、管理する ITSM Manager Workspace デマンド予測ロール、デフォルトの動作を構成するためのプロパティ、構成のデータを収集するためのスケジュール設定済みジョブ、データを格納するテーブル、インシデントとインタラクションのデータを収集するための予測構成、および測定基準データを格納するための保持ポリシーをインストールします。

    予測構成

    名前 説明
    作成されたチャットインタラクション チャットインタラクションのデータを収集します。
    作成された非 P1 インシデント (Non P1 Incidents Created) 優先度 1 としてタグ付けされていない、すべてのインシデントのデータを収集します。
    作成された P1 インシデント (P1 Incidents Created) 優先度 1 のインシデントのデータを収集します。
    作成されたウォークアップインタラクション (Walkup Interactions Created) ウォークアップインタラクションのデータを収集します。

    測定基準保持ポリシー

    WFO 予測時系列評価指標保持ポリシーは、すべての予測構成に対してデフォルトで利用できます。この保持ポリシーでは、デフォルトで、過去 3 年間にわたる 1 時間間隔のデータを保存します。

    リソース予測構成を作成するための計算式

    名前 このリソース予測構成を作成するための計算式
    チャットインタラクションからエージェントへの変換 (Chat Interactions to Agent Conversion) ([FC：作成されたチャットインタラクション] * [FP：平均チャット時間]) / [FP：1 日あたりの平均エージェント作業時間]
    インシデントおよびインタラクションリソース (Incident and Interaction Resources) [FC：エージェント変換に作成されたインシデント] + [FC：チャットインタラクションからエージェントへの変換] + [FC：ウォークアップインタラクションからエージェントへの変換]
    エージェント変換に作成されたインシデント (Incidents Created to Agent Conversion) (([FC：P1 インシデント作成時間] * [FP：P1 の平均インシデント作業時間]) / [FP：1 日あたりの平均エージェント作業時間]) + (([FC：P1 インシデント以外のインシデント] * [FP：P1 以外の平均インシデント作業時間]) / [FP：1 日あたりの平均エージェント作業時間])
    ウォークアップインタラクションからエージェントへの変換 (Walkup Interactions to Agent Conversion) ([FC：作成されたウォークアップインタラクション] * [FP：平均ウォークアップ時間]) / [FP：1 日あたりの平均エージェント作業時間]

    予測パラメーター

    名前 説明
    1 日あたりの平均エージェント作業時間 (Average Agent Work Time Per Day) エージェントが特定の日に作業する平均時間。
    チャットの平均所要時間 (Average Chat Duration) 各インシデントまたはインタラクションのエージェントチャットの平均時間。
    P1 以外の平均インシデント作業時間 (Average Non P1 Incident Work Time) 優先度 1 以外のすべてのインシデントの作業に、エージェントが費やした平均時間。
    P1 の平均インシデント作業時間 (Average P1 Incident Work Time) 優先度 1 のすべてのインシデントの作業に、エージェントが費やした平均時間。
    平均ウォークアップ時間 (Average Walkup Duration) エージェントがウォークアップインタラクションに費やす平均時間。

    予測構成の予測パラメーターを作成すると、予測プロパティセクションにリストされているデフォルトの予測パラメーターの代わりに、構成で設定された値が使用されます。予測パラメーターの構成については、「予測パラメーターを変更して予測データを可視化する」を参照してください。

    予測プロパティ

    名前 説明 例
    sn_agent_forecast.historical_data_points

    予測に使用する時間ごとの履歴データポイント。

    最大許容データポイントは 26280 です。デフォルト値は 8760 で、1 年間の時間ごとのデータポイント (24 時間 x 365 日 x 1 年) を表します。

    例：24 時間 x 365 日 x 3 年 = 26280
    sn_agent_forecast.seasonal_frequency 繰り返しパターンの季節ごとの頻度。デフォルト値は 168 です。
    例を次に示します。
    • 日次データパターン = 1 * 24 = 24
    • 週次データパターン = 7 * 24 = 168
    • 月次データパターン = 30 * 24 = 720
    sn_agent_forecast.forecast_periods 予測する期間/シーズンの数。期間はシーズンの長さです。デフォルト値は 5 です。
    例を次に示します。
    • シーズンの長さが日次 (つまり 24 時間 (1 日)) で、予測期間が 30 の場合、予測する期間の数は 24 * 30 = 720 時間となります。
    • シーズンの長さが週次 (つまり 168 時間 (1 週間)) で、予測期間が 5 の場合、予測する期間の数は 168 * 5 = 840 時間となります。
    sn_agent_forecast.number_of_historical_days_in_timeseries_chart Manager Workspace の時系列グラフにプロットされる履歴日数 たとえば、数値が 90 に設定されている場合、現在の日から 90 日前までの日数がカウントされます。

    Demand Forecastのロール

    ロール タイトル [名前] 説明 ロールを含む
    予測管理者 [sn_agent_forecast.admin] 予測構成テーブルを作成、読み取り、更新、および削除 (CRUD) するための管理権限を付与します。
    • sn_agent_forecast.users
    • clotho_admin
    予測ユーザー [sn_agent_forecast.user] 予測構成テーブルに対する読み取りアクセスを付与します。

    デマンド予測 用のテーブル

    テーブル 説明
    予測構成 [sn_agent_forecast_configuration] データ収集定義とリソース変換式の構成を定義します。
    予測パラメーター [sn_agent_forecast_parameter] 式に必要な予測パラメーターを定義します。
    予測構成グループ [sn_agent_forecast_configuration_m2m_sys_user_group] アサイン先グループをリソース変換式に関連付けます。

    デフォルトで使用可能な予測構成

    デフォルトでは、次のグループに対して予測構成を使用できます。
    • デスクサイドサポート
    • IT サービスデスク
    • アプリケーションサポート
    • テクニカルサポート

    Demand Forecast のスケジュールジョブ

    名前 説明
    Collect historical data for automated forecast configurations
    • 履歴データを収集するためのオンデマンドジョブ
    • 過去 3 年間の 1 時間ごとの履歴データを毎日収集します。
    Collect daily data for automated forecast configurations
    • 毎日午前 2 時に実行されます。
    • データ収集の定義構成で定義されているテーブルごとに、前日のレコードをすべてのグループで 1 時間ごとにフェッチし、MetricBase に保存します。
    • グループ [sys_user_group] テーブルで MetricBase の list コマンドを使用して、収集されたデータの時系列情報にアクセスできます。
    • データ保持には、WFO 予測保持ポリシーを使用します
    Forecast resources for future 収集したデータに基づいて将来の予測リソースを計算します。
    • 毎日午前 3 時に実行されます。
    • 式予測構成のために 1 時間ごとのデータを毎日収集します。
    • MetricBase のエージェント予測測定基準にデータを保存します。
    • 予測プロパティを使用して、データ収集の頻度または期間を設定し、データを保存します。公開された予測パラメーターがデータ収集定義に存在する場合、予測プロパティは使用されません。