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EJERCITO DE TIERRA ESPAÑOL EXTRA MAYO 2016

NUM DESCRIPCIÓN 14 Pedidos que se han adquirido con cargo a expedientes que no se han calculado por el método RBS. Resulta muy complejo medir el impacto de esta herramienta y evaluar qué parte de las incidencias comunicadas ha sido solucionada por el funcionamiento normal del sistema y cuáles se han resuelto gracias a la herramienta. Sin embargo, el alto porcentaje de resolución hace suponer que existe una influencia directa y una creación de conciencia en los usuarios, ya que el número de incidencias que aparece en cada periodo es menor que en el periodo anterior. En los siguientes cuadros se puede ver una comparativa entre las desviaciones comunicadas, las supervisadas y las resueltas para cada una de las alertas activas. −−Desviaciones comunicadas: total de incidencias detectadas y enviadas por la aplicación. −−Desviaciones supervisadas CGMT: incidencias que se han suspendido al ser justificadas por los usuarios. Proporciona una idea del grado de intervención del CGMT. −−Desviaciones solucionadas: incidencias resueltas directamente por los usuarios. Da una idea del volumen de trabajo asumido por los usuarios. c) Calidad del dato: NUM Incidencias comunicadas Incidencias supervisadas CGMT Incidencias solucionadas Resolución (%) 1 5.564 0 5.486 98,60% 2 1.177 0 1.132 96,18% 3 508 0 493 97,05% 4 896 0 852 95,09% 5 222 0 206 92,79% 6 4.204 0 4.204 100,00% 7 2.268 0 2.249 99,16% 8 2.351 0 2.069 88,01% 9 74 0 38 51,35% d) Control de los procesos: 50  REVISTA EJÉRCITO • N. 901 EXTRAORDINARIO MAYO • 2016 NUM Incidencias comunicadas Incidencias supervisadas CGMT Incidencias solucionadas Resolución (%) 1 142.275 95.775 44.727 98,75% 2 20.614 15.989 4.557 99,67% 3 700 25 457 68,86% 4 103 3 35 36,89% 5 38 0 38 100,00% 6 2.610 0 2.213 84,79% 7 1.603 0 1.404 87,59% 8 3.048 0 2.500 82,02% 9 1.367 0 1.341 98,10% 10 8.693 0 7.640 87,89% 11 6.613 2.845 3.458 95,31% 12 1.858 0 0 0,00% 13 74.298 0 58.648 78,94% 14 22.550 0 0 0,00% Asimismo, también se puede observar en los gráficos adjuntos la evolución temporal de dos alertas que sirven como ejemplo para ilustrar la tendencia que siguen casi todas ellas. Esta tendencia se puede resumir en que en el cálculo inicial se detecta un gran número de casos y, tras un breve periodo, estos se ven reducidos drásticamente hasta llegar a unos niveles estables y prácticamente residuales. Estos gráficos demuestran que la herramienta es especialmente efectiva durante los primeros meses tras su implantación y que uno de los retos que se presentan es la detección de áreas de mejora y el desarrollo ágil de nuevas alertas que ayuden a regularizar las situaciones y a alcanzar Alerta de matrículas de bajo porcentaje de filiación


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