Saltar al contenido principal

Auditoría de Componentes

Objetivo de esta pagina​

La pagina Auditoria de Componentes, disponible dentro de Analitica, sirve para revisar si los componentes declarados en productos y envases se ven razonables al compararlos con otros casos similares.

Su objetivo no es solo mostrar datos. Sirve para detectar rapidamente:

  • componentes con pesos fuera de lo esperable
  • subcategorias REP con alta variabilidad
  • productos que conviene revisar manualmente
  • posibles diferencias de criterio entre productos parecidos

En simple: esta pagina ayuda a encontrar donde puede haber declaraciones inconsistentes, incompletas o poco comparables.

Cuando conviene usarla​

Conviene usar esta vista cuando:

  • se quiere revisar la calidad de la informacion cargada en linea base
  • se necesita identificar subcategorias REP con mas riesgo
  • se quiere priorizar revision operativa de productos y componentes
  • se necesita entender si una desviacion es puntual o se repite en varios casos

Flujo recomendado de uso​

  1. Seleccionar la empresa correcta.
  2. Elegir el tipo de producto que se quiere revisar.
  3. Aplicar algunos filtros para acotar el analisis.
  4. Ejecutar Analizar.
  5. Revisar primero el resumen.
  6. Pasar al tab Subcategorias para detectar focos de riesgo.
  7. Abrir el detalle de las subcategorias mas sensibles.
  8. Revisar el tab Componentes para bajar al caso especifico.
  9. Confirmar patrones en el tab Graficos.
  10. Si corresponde, abrir el producto y revisar su declaracion.

Antes de analizar: que significan los filtros​

La recomendacion general de la plataforma es no analizar una muestra demasiado amplia. Mientras mas acotados sean los filtros, mas util suele ser la comparacion.

Importancia de usar bien los filtros​

Uno de los puntos mas importantes de esta pagina es entender que el resultado depende mucho de como se arma la muestra.

Si se comparan productos demasiado distintos entre si, la plataforma igual entregara resultados, pero el patron puede verse confuso o poco accionable. En cambio, cuando se filtra bien, especialmente por modelo, marca y familia, se forma una agrupacion de productos mas parecida entre si y eso ayuda a generar un patron reconocible.

Ese patron reconocible permite distinguir mejor:

  • que casos se ven normales dentro del grupo
  • que casos realmente se apartan del comportamiento esperado
  • si una alerta parece ser un error puntual o una diferencia repetida

En terminos operacionales, esto significa que los filtros no solo reducen la cantidad de datos. Tambien mejoran la calidad de la comparacion.

Por que modelo, marca y familia son tan importantes​

Estos filtros suelen ser los mas utiles porque ayudan a juntar productos con una logica similar.

  • Modelo: acerca productos muy especificos o variantes cercanas.
  • Marca: ayuda a comparar productos que suelen compartir criterio de construccion, materialidad o estructura.
  • Familia: agrupa productos con una misma naturaleza comercial u operacional.

Cuando estos filtros se usan bien, es mas facil que el peso tipico, el rango central y las alertas reflejen un comportamiento real y no una mezcla de casos muy distintos.

Que pasa si no se acota bien la muestra​

Si el analisis mezcla productos muy distintos, pueden pasar varias cosas:

  • el rango central se vuelve demasiado ancho
  • la dispersion sube aunque no haya un problema real
  • aparecen mas casos en revisar solo porque la comparacion no era homogenea
  • cuesta reconocer un patron claro para tomar decisiones

Ejemplo practico de agrupacion reconocible​

Ejemplo 1:

  • si se auditan todos los productos de una empresa sin filtrar, puede aparecer una mezcla de formatos, materiales y estructuras
  • en ese escenario, un peso raro puede no ser realmente raro, sino solo distinto a otros productos del mismo universo amplio

Ejemplo 2:

  • si se filtra por una misma familia, una misma marca y un mismo modelo, los productos comparados se parecen mucho mas
  • en ese caso, cuando aparece una desviacion fuerte, la alerta se vuelve bastante mas util para revision operativa

La idea practica es esta: mientras mas comparable sea el grupo, mas reconocible sera el patron y mas facil sera decidir que revisar primero.

Tipo de producto​

Define desde donde se sacara la muestra:

  • Linea Base Domiciliaria
  • Linea Base No Domiciliaria
  • Importaciones
  • Insumos

Este filtro cambia el universo contra el cual se comparan los componentes.

Nivel de envase​

Permite concentrar el analisis en un nivel de envase especifico. Es util cuando se quiere revisar si el comportamiento cambia entre niveles.

Modelo, Marca, Familia, Subfamilia y Tipo​

Sirven para comparar productos parecidos entre si. Son los filtros mas utiles cuando se busca una revision operacional mas confiable, porque ayudan a construir una agrupacion coherente y un patron mas facil de reconocer.

Ejemplo:

  • si se analizan todos los productos de una empresa al mismo tiempo, puede aparecer mucha dispersion natural
  • si se filtra por una misma familia o por un mismo modelo, es mas facil detectar un caso realmente raro
  • si ademas coinciden marca y familia, la comparacion suele ser todavia mas precisa

Subcategoria REP​

Permite revisar una subcategoria puntual sin mezclarla con otras.

Ejemplo:

  • si ya se detecto una alerta en una subcategoria especifica, este filtro ayuda a profundizar solo en esa zona

Años linea base​

Sirve para revisar periodos concretos. Es util cuando se sospecha que un cambio operacional o de carga ocurrio en un ano particular.

Resumen superior: como leerlo​

Despues de analizar, la pagina muestra un bloque de resumen con indicadores rapidos.

Subcategorias analizadas​

Indica cuantas subcategorias REP entraron efectivamente al analisis.

Interpretacion operacional:

  • un numero bajo suele indicar un analisis muy focalizado
  • un numero alto suele indicar una revision amplia y menos especifica

Componentes evaluados​

Es la cantidad total de componentes considerados en la muestra.

Interpretacion operacional:

  • mientras mayor sea la muestra, mas contexto hay
  • pero si la muestra mezcla realidades muy distintas, la comparacion puede perder precision

Productos con componentes​

Muestra cuantos productos participaron con componentes auditables.

Interpretacion operacional:

  • si hay pocos productos, cualquier outlier pesa mucho en la lectura
  • si hay varios productos, la referencia tiende a ser mas estable

Desviacion promedio​

Resume cuanto se alejan, en promedio, los casos respecto del comportamiento esperado.

Interpretacion operacional:

  • una desviacion promedio baja suele indicar consistencia
  • una desviacion promedio alta sugiere que la muestra es heterogenea o que hay varios casos por revisar

Alertas por subcategoria​

Agrupa las subcategorias segun su nivel de severidad:

  • Criticas: conviene revisarlas primero
  • Revisar: tienen senales que ameritan chequeo
  • Ok: no muestran alertas relevantes dentro de la muestra

Alertas por componente​

Muestra la criticidad a nivel de cada componente individual.

Ademas incluye Outliers, que son casos especialmente alejados del comportamiento esperable.

Interpretacion operacional:

  • un volumen alto de outliers no siempre significa error, pero si amerita revisar criterio de carga, unidad de medida o comparabilidad de la muestra

Subcategorias mas variables​

Lista las subcategorias con mayor dispersion.

En esta tarjeta aparecen conceptos clave:

  • Casos comparables: cantidad de registros usados como referencia
  • Valor central: peso tipico de esa subcategoria
  • Rango central: franja donde cae la mitad mas representativa de los casos

Interpretacion operacional:

  • si el rango central es muy ancho, la subcategoria ya es naturalmente variable
  • si el rango central es estrecho, cualquier desvio destaca mas

Tabs de trabajo​

La pantalla se organiza en tres tabs. La forma recomendada de uso es revisar de lo general a lo especifico.

Tab 1: Subcategorias​

Este tab sirve para detectar en que subcategorias REP conviene entrar primero.

Que muestra la tabla​

Cada fila representa una subcategoria REP auditada.

Columnas principales:

  • Subcategoria REP: nombre de la subcategoria. Incluye un boton para ver detalle.
  • Severidad: nivel maximo detectado en esa subcategoria.
  • Codigo: codigo interno o de referencia de la subcategoria.
  • Componentes: cantidad de componentes revisados en esa subcategoria.
  • Productos: cantidad de productos involucrados.
  • Peso promedio: promedio de peso observado.
  • Valor central: referencia tipica de peso para esa subcategoria.
  • Rango central: amplitud de la zona donde cae la mitad mas representativa de los casos.
  • Alertas: resumen de criticos, revisar, ok y outliers.

Como interpretarla​

  • Si una subcategoria tiene severidad Critico, es candidata prioritaria de revision.
  • Si tiene muchos productos y muchos componentes, su impacto operativo puede ser mayor.
  • Si el peso promedio esta lejos del valor central, puede haber inconsistencia en la carga.
  • Si el rango central es pequeno y aun asi hay muchos casos en revisar o critico, la senal es mas fuerte.

Ejemplo practico​

Ejemplo:

  • Subcategoria A
  • 120 componentes
  • 45 productos
  • valor central: 18 gr
  • rango central: 16 gr a 20 gr
  • varios componentes criticos

Lectura sugerida:

  • como el rango central es relativamente acotado, un componente de 30 gr ya no parece una variacion normal
  • conviene abrir el detalle y revisar que productos estan explicando esa desviacion

Boton Ver detalle de subcategoria​

Este boton abre una vista mas completa de la subcategoria seleccionada.

Conviene usarlo cuando:

  • la severidad es critica
  • hay muchos outliers
  • la subcategoria tiene alto volumen y por lo tanto mayor impacto

Detalle de subcategoria​

El detalle sirve para entender mejor una subcategoria puntual.

Indicadores rapidos​

Muestra:

  • componentes totales
  • productos totales
  • peso promedio
  • outliers y cantidad de criticos

Estadisticas de referencia​

Aqui se explica el marco de comparacion de la subcategoria:

  • Casos comparables: cuantos registros se usaron como base de referencia
  • Minimo y maximo: extremos observados
  • Inicio y fin del rango central: zona donde cae la mitad mas representativa
  • Valor central: peso tipico
  • Promedio: media observada
  • Desviacion estandar: cuanto se dispersan los casos
  • Rango esperable: franja donde normalmente deberian caer los casos sin levantar una senal mayor

Como interpretar el rango esperado​

Si un componente cae fuera del rango esperado, no significa automaticamente que este malo, pero si que merece una revision.

Revisar especialmente:

  • posibles errores de digitacion
  • confusion entre gramos y otra unidad
  • componentes declarados en un envase que no corresponde
  • productos realmente distintos que quedaron comparados en la misma muestra

Distribucion por envase​

Esta seccion resume como se comporta la subcategoria segun el envase.

Sirve para responder preguntas como:

  • el problema se concentra en un envase especifico
  • todos los envases muestran el mismo patron
  • hay un envase con pocos productos pero mucha desviacion

Componentes mas riesgosos​

Lista los componentes mas sensibles de la subcategoria.

Muestra para cada uno:

  • nombre del componente
  • codigo de producto
  • envase
  • peso
  • distancia al valor central
  • score
  • severidad

Interpretacion operacional:

  • la distancia al valor central ayuda a entender que tan lejos esta del comportamiento tipico
  • el score ayuda a priorizar revision, no necesariamente a confirmar error

Tab 2: Componentes​

Este tab sirve para bajar al nivel mas operativo y ver el caso puntual.

Que muestra la tabla​

Cada fila representa un componente auditado.

Columnas principales:

  • Codigo producto: se puede copiar y, si esta habilitado, abrir el producto
  • Producto: nombre o descripcion del producto
  • Componente: nombre del componente
  • Subcategoria REP: agrupacion donde cae el componente
  • Envase: envase asociado
  • Caracteristicas: resumen de atributos o descriptores del componente
  • Peso: peso declarado u observado del componente
  • Desviacion %: distancia respecto del valor central esperado
  • Score: ayuda a priorizar
  • Severidad: Critico, Revisar u Ok

Como usar esta tabla​

  • ordenar o filtrar para encontrar primero los casos criticos
  • revisar componentes con desviacion alta aunque no sean muchos
  • copiar el codigo producto para seguimiento operativo
  • abrir el producto para validar si la declaracion tiene sentido

Ejemplo practico​

Ejemplo:

  • producto codigo: ABC123
  • componente: tapa
  • subcategoria: plastico rigido
  • peso: 14 gr
  • valor central esperado de la subcategoria: 5 gr
  • desviacion: 180%
  • severidad: Critico

Lectura sugerida:

  • no conviene corregir de inmediato solo por la alerta
  • primero hay que revisar si la tapa esta bien clasificada, si corresponde a ese envase y si el peso fue digitado correctamente
  • si varios productos similares tienen tapas entre 4 y 6 gr, este caso merece alta prioridad de revision

Tab 3: Graficos​

Este tab ayuda a ver patrones mas rapido que en la tabla.

Grafico 1: Alertas por subcategoria​

Es un grafico de barras horizontales apiladas.

Que muestra​

Para cada subcategoria REP, compara cuantas alertas hay de cada tipo:

  • rojo: critico
  • naranja: revisar
  • verde: ok

Como interpretarlo​

  • barras largas en rojo indican subcategorias a priorizar
  • una barra con mucho naranja sugiere que no todo esta mal, pero hay que revisar consistencia
  • una barra mayoritariamente verde indica comportamiento mas estable

Ejemplo practico​

Ejemplo:

  • Subcategoria X tiene 18 criticos, 7 revisar y 4 ok
  • Subcategoria Y tiene 1 critico, 3 revisar y 22 ok

Lectura sugerida:

  • Subcategoria X deberia revisarse antes
  • Subcategoria Y parece mas estable y puede quedar en una segunda prioridad

Graficos por subcategoria​

Debajo del grafico agregado aparece un grafico por cada subcategoria disponible.

Que representa cada punto​

Cada punto representa un componente de la subcategoria.

El grafico usa:

  • eje X: indice ordenado segun peso
  • eje Y: peso en gramos

Ademas incluye referencias visuales:

  • linea de valor central
  • banda de zona central
  • lineas de rango esperado minimo y maximo

Como interpretar sus referencias​

Valor central​

Es el peso tipico de la subcategoria. Sirve como referencia principal.

Zona central​

Es la banda donde cae la mitad mas representativa de los casos. Si muchos puntos quedan dentro de esta zona, la subcategoria luce consistente.

Rango esperado​

Marca el intervalo donde normalmente se esperaria ver los casos comparables. Puntos fuera de este rango merecen chequeo.

Como leer el grafico operativamente​

  • si la mayoria de los puntos cae dentro de la zona central, hay consistencia
  • si hay pocos puntos muy separados del resto, probablemente hay outliers
  • si casi todos los puntos estan dispersos, puede haber mezcla de realidades distintas en la muestra
  • si un color critico domina fuera del rango esperado, conviene revisar esos productos primero

Interaccion disponible​

Al pasar sobre un punto se ve un tooltip con:

  • componente
  • peso
  • producto
  • envase
  • valor central
  • distancia al valor central
  • severidad

Si la funcionalidad esta habilitada, hacer click en el punto abre el producto.

Ejemplo practico​

Ejemplo:

  • la subcategoria muestra un valor central de 8 gr
  • la zona central va de 7 gr a 9 gr
  • el rango esperado va de 5 gr a 11 gr
  • aparecen tres puntos en 18 gr, 19 gr y 21 gr

Lectura sugerida:

  • esos tres puntos no se ven como variacion normal
  • conviene abrir sus productos y revisar si hubo error de carga, cambio real de material o clasificacion incorrecta

Que significa cada nivel de severidad​

Critico​

Caso con desviacion alta o comportamiento claramente fuera de referencia.

Accion sugerida:

  • revisar primero
  • validar producto, componente, envase, peso y clasificacion

Revisar​

Caso con senal de alerta, pero no necesariamente extremo.

Accion sugerida:

  • revisar despues de los criticos
  • confirmar si el comportamiento se repite en otros productos parecidos

Ok​

Caso alineado con el comportamiento esperado dentro de la muestra.

Accion sugerida:

  • no requiere prioridad inmediata
  • puede servir como referencia para comparar otros casos

Buenas practicas de interpretacion​

  • No sacar conclusiones con muestras demasiado abiertas.
  • Siempre revisar contexto del producto antes de asumir error.
  • Comparar idealmente entre productos parecidos.
  • Mirar primero subcategorias, despues componentes y luego productos puntuales.
  • Usar los graficos para detectar patrones y la tabla para confirmar casos.
  • Considerar que una subcategoria naturalmente variable puede mostrar dispersion sin que eso implique problema.

Checklist operacional sugerido​

Antes de cerrar una revision, conviene responder:

  1. La empresa seleccionada es la correcta.
  2. El tipo de producto corresponde al universo que quiero revisar.
  3. La muestra quedo lo suficientemente acotada.
  4. Ya revise las subcategorias con mayor severidad.
  5. Ya entre al detalle de las subcategorias mas sensibles.
  6. Ya revise componentes criticos y sus productos asociados.
  7. Ya valide si los outliers corresponden a error o a una diferencia real.

Observaciones utiles​

  • El boton Exportar aparece en la pantalla, pero actualmente figura en construccion.
  • Si no hay empresa seleccionada, la auditoria no se puede ejecutar.
  • Si el analisis no devuelve resultados, no necesariamente hay un error: puede significar que con esos filtros no hay muestra suficiente o no hay coincidencias.

Resumen corto​

Si hubiera que resumir la pagina en una sola idea:

Auditoria de Componentes sirve para detectar donde conviene revisar primero la calidad y consistencia de la informacion declarada, pasando de una vista general por subcategoria a una vista puntual por componente y producto.