Lead Time - Média Móvel

O Lead Time fornece a percepção do cliente do tempo de resposta da equipe do projeto. Por este motivo é uma medida importante de acompanhar.

Vamos gerar um gráfico com a evolução do Lead Time como mostrado a seguir:

Lead Time

Em projetos controlados por Lista de atividades, como descrito neste neste post, o Lead Time deve ser considerado a partir do momento de início da execução da atividade. Nem todo dia haverá uma atividade que está iniciando ou encerrando, ou seja, não temos Lead Time para todo dia de um projeto. Uma alternativa é utilizarmos uma média móvel para identificar o Lead Time a cada dia e trabalhar com a tendência do mesmo no tempo.

O primeiro passo é identificar os feriados para exclui-los da contagem de dias do Lead Time. Esta é a finalidade da função abaixo:

# calc_business_days: 
# Função para contar apenas dias úteis 
# (exluir os fds e feriados)
calc_business_days <- function(start, finish) {
  holiday_list <- as.Date(c(
    "2026-01-01", # Ano Novo
    "2026-01-25", # SP - Aniversário SP
    "2026-02-16", # Carnaval
    "2026-02-17", # Carnaval
    "2026-02-18", # Quarta-Cinzas
    "2026-04-03", # Sexta-feira Santa
    "2026-04-21", # Tiradentes
    "2026-05-01", # Dia do Trabalho
    "2026-06-04", # Corpus Christi
    "2026-07-09", # SP - Revolução Constitucionalista
    "2026-09-07", # Independência
    "2026-10-12", # Nossa Sra Aparecida
    "2026-11-02", # Finados
    "2026-11-15", # República
    "2026-11-20", # Consciência Negra
    "2026-12-24", # pré-Natal
    "2026-12-25", # Natal
    "2027-01-01" # Ano Novo
  ))

  # gera sequência de datas:
  all_days <- seq(start, finish, by = "day")
  # excluir os fds (Sábado = 7, Domingo = 1) e feriados
  biz_days <-
    all_days[!wday(all_days) %in% c(1, 7) & !all_days %in% holiday_list]

  return(length(biz_days))
}

A função abaixo calcula a média móvel do Lead Time e gera um gráfico com a tendência da evolução da mesma.

# get_finished_tasks_lead_time - 
#                 A partir de uma lista de tarefas,
#                 a função devolve a média móvel do 
#                 Lead Time considerando o intervalo
#                 da data mais antiga até a data mais recente
#                 das tarefas concluídas.
# Parâmetros:
#   ldf_raw - lista de atividades contendo ao menos as colunas:
#     status: Aberto, Em Execução, Bloqueado, Encerrado
#     iniciado: POSIXct - data de início
#     encerrado: POSIXct - data de encerramento
get_finish_tasks_lead_time <- function(ldf_raw) {
  lead_time_list <-
    ldf_raw |>
    dplyr::filter(!is.na(encerramento)) |>
    dplyr::select(id, assunto, inicio, encerramento) |>
    dplyr::mutate(
      inicio = as.Date(inicio),
      encerramento = as.Date(encerramento)
    ) |>
    dplyr::mutate(
      lead_time = purrr::map2_dbl(
        inicio,
        encerramento,
        ~ calc_business_days(.x, .y)
      )
    )

  calendar <-
    tidyr::tibble(
      date = seq(
        min(lead_time_list$encerramento),
        max(lead_time_list$encerramento),
        by = "day"
      )
    )

  daily_lead_time <-
    calendar |>
    dplyr::left_join(
      lead_time_list |> dplyr::select(encerramento, lead_time),
      dplyr::join_by("date" == "encerramento")
    )

  daily_lead_time <-
    daily_lead_time |>
    dplyr::mutate(
      rolling_85_quantile_lead_time = slider::slide_index_dbl(
        .x = lead_time,
        .i = date,
        .f = ~ quantile(.x, probs = 0.85, na.rm = TRUE),
        .before = days(30)
      )
    )
}

Por fim, a função a seguir gera um gráfico com o histórico do Lead Time.

plot_lead_time <- function(lead_time_tasks) {
  p <-
    lead_time_tasks |>
    ggplot2::ggplot(aes(
      x = date,
      y = rolling_85_quantile_lead_time,
      group = 1
    )) +
    ggplot2::geom_line(color = "#C85D3D") +
    ggplot2::geom_smooth(color = "#5D7A8C") +
    ggplot2::labs(
      title = "<span style='font-size:11pt'><span style='color:#C85D3D;'>Lead Time - </span><span style='color:#5D7A8C;'>Evolução da Média Móvel</span></span>",
      x = "dia",
      y = "Lead Time"
    ) +
    ggplot2::theme_minimal() +
    ggplot2::theme(
      plot.title = ggtext::element_markdown(lineheight = 1.1),
      legend.text = ggtext::element_markdown(size = 12)
    ) +
    ggplot2::theme(legend.position = 'none')