Report Avanzamento

Report Avanzamento — Dashboard Cantieri TLC

Questa skill legge il file tracker_cantieri_tlc.xlsx e produce report di avanzamento in diversi formati.

Comportamento

1. Carica il tracker

Trova e leggi tracker_cantieri_tlc.xlsx con pandas. Se non esiste, suggerisci inizializza-progetto.

2. Tipo di report

In base alla richiesta dell'utente, genera uno dei seguenti:

Report Generale

Mostra:

• Totale siti nel tracker
• Siti completati (tutte le fasi OK o N/A)
• Siti in corso (almeno una fase IN CORSO)
• Siti bloccati (almeno una fase NC)
• % avanzamento medio globale
• % avanzamento medio per operatore

Report per Operatore

Filtra per Iliad / Cellnex / altro e mostra:

• Lista siti dell'operatore con % avanzamento
• Fase corrente (ultima fase OK + 1) per ogni sito
• Siti con NC da risolvere
• Ordinamento per % avanzamento (dal più indietro)

Report Siti Bloccati

Lista di tutti i siti con almeno una fase in stato NC:

• Codice sito + operatore
• Fase bloccata
• Note associate
• Suggerimento azione da intraprendere

Report per Fase

Analisi trasversale: per una specifica fase, mostra quanti siti sono:

• OK (completata)
• IN CORSO
• NC (bloccata)
• Non ancora iniziata
• N/A

Utile per capire i colli di bottiglia (es. "quanti siti sono bloccati sulle autorizzazioni?")

Report Settimanale

Riepilogo per invio al PM o al cliente:

• Siti che hanno avanzato nell'ultima settimana (confronto con note/date)
• Siti fermi
• Prossime milestone previste
• Azioni pendenti

Formato Output

I report possono essere prodotti come:

1. Testo in conversazione — per consultazione rapida
2. File Excel separato — report_avanzamento_[data].xlsx con grafici
3. File HTML — dashboard visuale con tabelle colorate

Default: testo in conversazione. Se l'utente chiede "esporta" o "file" → genera Excel o HTML.

Script Python Tipo per Report Generale

import pandas as pd
from openpyxl import load_workbook

wb = load_workbook('tracker_cantieri_tlc.xlsx', data_only=True)
ws = wb['Tutti i Siti']

data = []
for row in ws.iter_rows(min_row=2, values_only=True):
    if row[0] is None:
        break
    data.append(row)

headers = [cell.value for cell in ws[1]]
df = pd.DataFrame(data, columns=headers)

# Fasi columns
fasi_cols = [c for c in df.columns if c and c.startswith('F')]

totale = len(df)
completati = len(df[df[fasi_cols].apply(
    lambda r: all(v in ('OK', 'N/A') for v in r if v), axis=1
)])
bloccati = len(df[df[fasi_cols].apply(
    lambda r: any(v == 'NC' for v in r if v), axis=1
)])
in_corso = totale - completati - bloccati

print(f"Totale siti: {totale}")
print(f"Completati: {completati}")
print(f"In corso: {in_corso}")
print(f"Bloccati: {bloccati}")

Integrazione con Altre Skill

Quando il report evidenzia criticità, suggerisci le skill appropriate:

• NC su F02 (Autorizzazioni) → "Verifica con skill architetto-beni-monumentali se serve autorizzazione paesaggistica"
• NC su F03 (PSC) → "Aggiorna il PSC con skill psc-coordinamento-sicurezza"
• NC su F09 (Prove GC) → "Controlla deposito strutturale con skill progettista-strutturale"
• NC su F11 (Certificazioni) → "Verifica conformità con skill impianti-elettrici o agibilita"