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AnnaSA
Helper I
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CORRER SUMA POR FECHA POR GRUPO POR CARRIL

Hola a todos,

Espero que te vaya bien.

Estoy luchando mucho con el siguiente problema y apreciaré cualquier ayuda TAN MUCH!!

Quiero calcular la suma corriente de PICK. LOAD_DIFF por hora por hora por tienda por carril.

El confirmation_time hora es el grupo de fecha y hora (ex 26/10/2019 18:00:00)

La columna calculada que tengo:

CummTotal á CALCULATE(SUM(CROSS_TABLE_2[PICK. LOAD_DIFF]),
FILTRO(CROSS_Table,
CROSS_TABLE_2[RANK_LANE] - EARLIER(CROSS_TABLE_2[RANK_LANE])
&& CROSS_TABLE_2[RANK_DSTGROUP] - EARLIER(CROSS_TABLE_2[RANK_DSTGROUP])
&& CROSS_TABLE_2[CONFIRMATION_TIME. HORA] <-EARLIER(CROSS_TABLE_2[CONFIRMATION_TIME. HORA])
))


Este es el dax que intenté, pero está devolviendo el PICK. LOAD_DIFF que estoy tratando de calcular la suma corriente en.

Realmente apreciaré cualquier ayuda.

1 ACCEPTED SOLUTION

Hola @AnnaSA

Por favor, compruebe a continuación los resultados, pbix adjunto.

Measure = CALCULATE(SUM('Table'[PICK.LOAD_DIFF]),FILTER(ALL('Table'),[CONFIRMATION_TIME.HOUR]<=MAX('Table'[CONFIRMATION_TIME.HOUR])&&[Hour]<=MAX([Hour])),VALUES('Table'[LANE_PICKING]),VALUES('Table'[DSTGRP   ]))

6.PNG

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9 REPLIES 9
parry2k
Super User
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@AnnaSA será útil si pone datos de muestra en un archivo de Excel con la salida esperada y los comparte aquí y que se puede utilizar para armar una solución.



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Hola @parry2k

Me disculpo, soy nuevo en PowerBI y esta comunidad.

¿Ayudará esto?

Así que tengo varias tiendas. Una tienda se puede asignar a 2 carriles y puede haber más de una tienda en un carril. Hay unidades que entra y sale durante todo el día. Y tengo que calcular cuántas unidades había en un grupo de horas específico en un día en un carril específico para una tienda específica.

Realmente apreciaré cualquier ayuda.

Por favor, hágamelo saber si necesita más información?

FechaHoraTiendaCarrilEnOUTDiffCUMTOTAL
02/02/202008:00:00ALMACENAMIENTO 1LANE A3211
02/02/202009:00:00ALMACENAMIENTO 1LANE A5412
02/02/202010:00:00ALMACENAMIENTO 1LANE A6157
02/02/202011:00:00ALMACENAMIENTO 1LANE A17-61
02/02/202012:00:00ALMACENAMIENTO 1LANE A101910
02/02/202013:00:00ALMACENAMIENTO 1LANE A61515
02/02/202014:00:00ALMACENAMIENTO 1LANE A00015
02/02/202015:00:00ALMACENAMIENTO 1LANE B09-90
02/02/202016:00:00ALMACENAMIENTO 1LANE B7255
03/02/202017:00:00ALMACENAMIENTO 1LANE B5327
03/02/202018:00:00ALMACENAMIENTO 1LANE B30310
03/02/202019:00:00TIENDA 2LANE C7070
03/02/202020:00:00TIENDA 2LANE C6244
03/02/202021:00:00TIENDA 2LANE C10826
03/02/202022:00:00TIENDA 2LANE C2117
03/02/202023:00:00TIENDA 2LANE C81714
03/02/202000:00:00TIENDA 2LANE C01-113
03/02/202001:00:00TIENDA 2LANE C81720
03/02/202002:00:00TIENDA 2LANE C11020

FechaHoraTiendaCarrilEnOUTDiffCUMTOTAL
02/02/202008:00:00ALMACENAMIENTO 1LANE A3211
02/02/202009:00:00ALMACENAMIENTO 1LANE A5412
02/02/202010:00:00ALMACENAMIENTO 1LANE A6157
02/02/202011:00:00ALMACENAMIENTO 1LANE A17-61
02/02/202012:00:00ALMACENAMIENTO 1LANE A101910
02/02/202013:00:00ALMACENAMIENTO 1LANE A61515
02/02/202014:00:00ALMACENAMIENTO 1LANE A00015
02/02/202015:00:00ALMACENAMIENTO 1LANE B10911
02/02/202016:00:00ALMACENAMIENTO 1LANE B7256
03/02/202017:00:00ALMACENAMIENTO 1LANE B5328
03/02/202018:00:00ALMACENAMIENTO 1LANE B30311
03/02/202019:00:00TIENDA 2LANE C7077
03/02/202020:00:00TIENDA 2LANE C62411
03/02/202021:00:00TIENDA 2LANE C108213
03/02/202022:00:00TIENDA 2LANE C21114
03/02/202023:00:00TIENDA 2LANE C81721
03/02/202000:00:00TIENDA 2LANE C01-120
03/02/202001:00:00TIENDA 2LANE C81727
03/02/202002:00:00TIENDA 2LANE C11027


Veo que hay un pequeño error en la tabla anterior. Este es correcto

@AnnaSA vistazo en la solución adjunta, una tabla denominada Tabla (ignorar otras tablas en pbix) que contiene los datos de ejemplo y el objeto visual de tabla que muestra el total de ejecución, lo hice de dos maneras, por lo que puede elegir y elegir.

Me gustaría elogiossi mi solución me ayudó.👉Si puedes pasar tiempo publicando la pregunta, también puedes hacer esfuerzos para darle a Kudos quien haya ayudado a resolver tu problema. ¡Es una muestra de agradecimiento!



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Muchas gracias por la ayuda @parry2k. Realmente lo aprecio mucho!!

Cuando intento medir los bloqueos visuales de la tabla, y la tienda (DSTGRP) tampoco se incluye.

Aquí hay un chasquido de la tabla real (filtrada en unos pocos días en algunas tiendas).
Elegir. LOAD_DIFF = Picking_HUs - Loading_HUs - OUT_HUs

El RT tendrá que pasar por hora y hora por día por dstgrp, lo que me dificulta encontrar una solución 😞

¿Sabes cómo puedo crear una columna calculada en esta tabla para el total de ejecución de PICK. LOAD_DIFF?

CONFIRMATION_TIME. HoraDSTGRPLANE_PICKINGPicking_HUsLoading_HUsOUT_HUsElegir. LOAD_DIFF
2019/10/01 00:00GC02BB0371001
2019/10/01 00:00GC04JJ0121001
2019/10/01 00:00GC04AA0163003
2019/10/01 00:00GC02MM0650000
2019/10/01 01:00GC04JJ0121100
2019/10/01 01:00GC04AA0162100-8
2019/10/01 01:00GC02BB0371001
2019/10/01 01:00GC02MM0652002
2019/10/01 02:00GC04AA0161100
2019/10/01 02:00GC02BB0370000
2019/10/01 02:00GC04JJ0122002
2019/10/01 02:00GC02MM0650000
2019/10/01 03:00GC04AA0160000
2019/10/01 03:00GC02BB0370000
2019/10/01 03:00GC04JJ0121001
2019/10/01 03:00GC02MM0650000
2019/10/01 04:00GC04AA0164004
2019/10/01 04:00GC02BB0371001
2019/10/01 04:00GC04JJ0122002
2019/10/01 04:00GC02MM0653003
2019/10/01 05:00GC04AA0163003
2019/10/01 05:00GC02BB0372002
2019/10/01 05:00GC04JJ0121001
2019/10/01 05:00GC02MM0651001
2019/10/01 06:00GC04AA0161001
2019/10/01 06:00GC02BB0371001
2019/10/01 06:00GC04JJ0124013
2019/10/01 06:00GC02MM0650000
2019/10/01 07:00GC02BB0371010
2019/10/01 07:00GC04JJ0120000
2019/10/01 07:00GC04AA0161010
2019/10/01 07:00GC02MM0651001
2019/10/01 08:00GC04AA0163012
2019/10/01 08:00GC02BB0373003
2019/10/01 08:00GC04JJ0121001
2019/10/01 08:00GC02MM0650000
2019/10/01 09:00GC04JJ0120000
2019/10/01 09:00GC04AA0160000
2019/10/01 09:00GC02BB0370000
2019/10/01 09:00GC02MM0650000
2019/10/01 10:00GC04AA0162002
2019/10/01 10:00GC02BB0371001
2019/10/01 10:00GC04JJ0121001
2019/10/01 10:00GC02MM0650000
2019/10/01 11:00GC04AA0162002
2019/10/01 11:00GC02BB0370000
2019/10/01 11:00GC04JJ0120000
2019/10/01 11:00GC02MM0651001
2019/10/01 12:00GC04AA0163003
2019/10/01 12:00GC02BB0371010
2019/10/01 12:00GC04JJ0123003
2019/10/01 12:00GC02MM0650000
2019/10/01 13:00GC04JJ0121001
2019/10/01 13:00GC04AA016010-1
2019/10/01 13:00GC02BB0371001
2019/10/01 13:00GC02MM065001-1
2019/10/01 14:00GC04AA0163003
2019/10/01 14:00GC02BB0370000
2019/10/01 14:00GC04JJ0121001
2019/10/01 17:00GC04AA0161001
2019/10/01 17:00GC02BB0370000
2019/10/01 17:00GC04JJ0121001
2019/10/01 17:00GC02MM0650000
2019/10/01 18:00GC04JJ0121001
2019/10/01 18:00GC04AA0160000
2019/10/01 19:00GC04AA0162002
2019/10/01 19:00GC02MM0650000
2019/10/01 20:00GC04AA0160000
2019/10/01 20:00GC02BB0370000
2019/10/01 20:00GC04JJ0121001
2019/10/01 20:00GC02MM065030-3
2019/10/01 21:00GC04JJ0120000
2019/10/01 21:00GC04AA0160000
2019/10/01 21:00GC02BB037040-4
2019/10/01 21:00GC02MM0650000
2019/10/01 22:00GC04AA0161001
2019/10/01 22:00GC02BB0370000
2019/10/01 22:00GC04JJ0121001
2019/10/01 22:00GC02MM0650000
2019/10/01 23:00GC04AA016120-1
2019/10/01 23:00GC02BB0370000
2019/10/01 23:00GC04JJ0121100
2019/10/01 23:00GC02MM0650000
2019/10/02 00:00GC04AA0163003
2019/10/02 00:00GC02BB0372002
2019/10/02 00:00GC04JJ0122002
2019/10/02 00:00GC02MM0651001
2019/10/02 01:00GC04AA0163003
2019/10/02 01:00GC02BB0370000
2019/10/02 01:00GC04JJ0122002
2019/10/02 01:00GC02MM0651001
2019/10/02 02:00GC04AA0161001
2019/10/02 02:00GC02BB0370000
2019/10/02 02:00GC04JJ0121001
2019/10/02 04:00GC04AA0165005
2019/10/02 04:00GC02BB0370000
2019/10/02 04:00GC04JJ0124004
2019/10/02 04:00GC02MM0650000
2019/10/02 05:00GC04AA0161001
2019/10/02 05:00GC02BB0370000
2019/10/02 05:00GC04JJ0121001
2019/10/02 05:00GC02MM0650000
2019/10/02 06:00GC04JJ0120000
2019/10/02 06:00GC04AA0160000
2019/10/02 06:00GC02BB0370000
2019/10/02 06:00GC02MM0650000
2019/10/02 07:00GC02BB0370000
2019/10/02 07:00GC04JJ0120000
2019/10/02 07:00GC04AA0162002
2019/10/02 07:00GC02MM0650000
2019/10/02 08:00GC04AA0161001
2019/10/02 08:00GC02BB0370000
2019/10/02 08:00GC04JJ0121001
2019/10/02 08:00GC02MM0650000
2019/10/02 09:00GC04JJ0120000
2019/10/02 09:00GC04AA0160000
2019/10/02 09:00GC02BB0370000
2019/10/02 09:00GC02MM0650000
2019/10/02 10:00GC04AA0163003
2019/10/02 10:00GC02BB0370000
2019/10/02 10:00GC04JJ0121001
2019/10/02 10:00GC02MM0650000
2019/10/02 11:00GC04AA0161001
2019/10/02 11:00GC02BB0370000
2019/10/02 11:00GC04JJ0121001
2019/10/02 11:00GC02MM0650000
2019/10/02 12:00GC04JJ0120000
2019/10/02 12:00GC04AA0161001
2019/10/02 12:00GC02BB0370000
2019/10/02 12:00GC02MM0650000
2019/10/02 13:00GC04JJ0120000
2019/10/02 13:00GC04AA0162011
2019/10/02 13:00GC02BB0370000
2019/10/02 13:00GC02MM0650000
2019/10/02 14:00GC04AA0160000
2019/10/02 14:00GC02BB0371001
2019/10/02 14:00GC04JJ0121001
2019/10/02 14:00GC02MM0650000
2019/10/02 15:00GC04JJ0120000
2019/10/02 15:00GC04AA0160000
2019/10/02 15:00GC02BB0370000
2019/10/02 15:00GC02MM0650000
2019/10/02 16:00GC04AA0162002
2019/10/02 16:00GC02BB0371001
2019/10/02 17:00GC02MM0651001
2019/10/02 18:00GC04JJ0121001
2019/10/02 18:00GC04AA0160000
2019/10/02 18:00GC02BB0371001
2019/10/02 18:00GC02MM0650000
2019/10/02 19:00GC02BB0370000
2019/10/02 19:00GC04JJ012130-2
2019/10/02 19:00GC04AA0160170-17
2019/10/02 20:00GC04JJ0121001
2019/10/02 20:00GC02MM0650000

Hola @AnnaSA

Por favor, compruebe a continuación los resultados, pbix adjunto.

Measure = CALCULATE(SUM('Table'[PICK.LOAD_DIFF]),FILTER(ALL('Table'),[CONFIRMATION_TIME.HOUR]<=MAX('Table'[CONFIRMATION_TIME.HOUR])&&[Hour]<=MAX([Hour])),VALUES('Table'[LANE_PICKING]),VALUES('Table'[DSTGRP   ]))

6.PNG

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Oh, Dios mío @v-diye-msft , MUCHAS GRACIAS. Sí funciona.

Desafortunadamente, para el propósito de mi análisis, voy a necesitar que como una columna calculada ya que voy a tener que maximizar / encontrar el percentil 90 etc...

¿Sabes qué alteraciones puedo hacer para tener eso como una columna calculada?

Hola @AnnaSA

Por favor, utilice este:

Column = CALCULATE(SUM('Table'[PICK.LOAD_DIFF]),FILTER(ALLEXCEPT('Table','Table'[LANE_PICKING],'Table'[DSTGRP   ]),[CONFIRMATION_TIME.HOUR]<=EARLIER('Table'[CONFIRMATION_TIME.HOUR])&&[Hour]<=EARLIER([Hour])))

8.PNG

Pbix unido.

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