Studie případu pro analýzu výroby v dodavatelovi automobilů

Jsi uprostřed vzrušující studie případu, která se zaměřuje na analýzu výrobních dat v odvětví dodavatelů pro automobilový průmysl. Firma, ve které pracuješ jako datový analytik, vyrábí různé komponenty pro spalovací motory a elektromotory. V tomto návodu se dozvíš, jak analyzovat relevantní data, získat cenné poznatky a rozeznat trendy.

Nejdůležitější poznatky

V této studii případu se jedná o poskytnutá surová data z výroby, která představují časovou řadu výrobních čísel po určité období. Budeš schopen/a objevit vzory a vztahy mezi směnami, výrobními řediteli a mírou glukální produkce. Na základě těchto dat můžeš získat cenná zjištění o výrobních procesech a identifikovat potenciální optimalizační přístupy.

Krok za krokem průvodce

Rozumění struktuře dat

Před zahájením analýzy je důležité porozumět struktuře dostupných dat. Celkem budeš mít k dispozici přes 1 000 záznamů, které obsahují následující znaky:

• Číslo: Referenční číslo od 1 do 1000 pro identifikaci jednotlivých záznamů.
• Datum a čas: Data byla shromážděna od 2. ledna 2019 do 12. dubna 2020.
• Měsíc a rok: Tyto informace pomáhají časově zařadit data.
• Směna: Výroba probíhá ve třísměnném modelu (ranní, odpolední a noční).
• Produkt: Jsou vyráběny různé produkty jako těsnící prvky nebo zajišťovací prvky.
• Výrobní ředitel: Každý záznam je přiřazen k výrobnímu řediteli (A, B, C).
• Počet kusů: Jedná se o počet vyrobených dílů.
• Glukální produkce: Tato ukazatel určuje, zda došlo ke glukální výrobě ve sledované směně.

Příprava v Excelu

Před zahájením analýzy otevři Excel a nahraj surová data, která máš k dispozici. Tyto data jsou důležitá pro vizualizaci a vyhodnocení specifických informací. Ujisti se, že všechny sloupce mají správné názvy a že jsou v nich správně zapsány jednotlivé údaje. Tím zajistíš jasný a přehledný pracovní prostor před započetím analýzy.

Kontrola množstevních dat

Jakmile jsou data načtena do Excelu, je smysluplné provést první kontrolu množstevních dat. Toho můžeš dosáhnout aplikací jednoduché sumární funkce, abys zjistil/a, zdali součet vyrobených kusů odpovídá reálným hodnotám. Toto je tvůj první krok k identifikaci nesrovnalostí a vyloučení chybně zapsaných hodnot.

Analýza dat o směně

Centrálním bodem tvé analýzy bude porovnání výroby podle směn. Jelikož každá směna je přiřazena různým výrobním ředitelům, můžeš data agregovat k určení celkové produkce každé směny. To ti pomůže odhalit rozdíly nebo vzory ve výrobě, které mohou být způsobeny externími faktory nebo interními procesy.

Studium výrobních ředitelů

V následující fázi analýzy bys měl/a zkoumat vliv jednotlivých výrobních ředitelů. Analyzuj, jak se produktivita liší mezi různými výrobními ředitele a zda existují významné rozdíly ve výtěžnosti. Tyto informace jsou klíčové pro hodnocení výkonu výrobního týmu a identifikaci oblastí, kde by mohly být nutné optimalizace.

Vytvoření analýzy časových řad

Nyní jde o analýzu a vizualizaci časové řady. Využij grafy v Excelu k sledování aktivity výrobců během období. Můžeš využít různé grafy k rozpoznání trendů ve výrobě a zobrazení sezónních výkyvů nebo zvláštností. Toto je klíčové pro vytvoření předpovědí pro budoucí období výroby.

Formulace předpovědí

S analýzou časových řad můžeš nyní formulovat předpovědi. Použij nástroje v Excelu, jako je trendová analýza, k vytvoření odhadů založených na dosavadních datech. Ujisti se, že použiješ aplikaci na různá časová období pro získání přesnějších předpovědí.

Shrnutí zjištění

Po provedení potřebných kroků analýzy bys měl/a věnovat čas shrnutí svých poznatků. Zkuste se zamyslet nad daty, které jsi shromáždil/a a nad vzory, jež jsi identifikoval/a. To ti pomůže formulovat doporučení pro optimalizaci výroby a může přispět i k zlepšení výrobních procesů ve společnosti.

Shrnutí

Prostřednictvím strukturované analýzy výrobních dat v Excelu můžeš získat cenné poznatky o efektivitě různých výrobních směn. Důkladné porozumění různým faktorům ovlivňujícím výrobu ti pomůže provádět smysluplné optimalizace a zvyšovat kvalitu výroby.