Fallstudie zur Produktionsanalyse im Automobilzulieferer

Du befindest dich hier mitten in einer aufregenden Fallstudie, die sich auf die Analyse von Produktionsdaten in der Automobilzuliefererbranche konzentriert. Das Unternehmen, in dem du als Datenanalyst tätig bist, stellt verschiedene Komponenten für Verbrennungs- und Elektromotoren her. In dieser Anleitung wirst du lernen, wie du relevante Daten analysierst, um wertvolle Erkenntnisse zu gewinnen und Trends zu erkennen.

Wichtigste Erkenntnisse

In dieser Fallstudie geht es um die gebotenen Rohdaten aus der Produktion, die eine Zeitreihe von Fertigungszahlen über einen bestimmten Zeitraum darstellen. Du wirst dazu in der Lage sein, Muster und Beziehung zwischen den Schichten, Produktionsleitern und der Ausschussquote zu entdecken. Anhand dieser Daten kannst du wertvolle Rückschlüsse über die Produktionsabläufe und potenzielle Optimierungsansätze gewinnen.

Schritt-für-Schritt-Anleitung

Verstehen der Datenstruktur

Bevor du mit der Analyse beginnst, ist es wichtig, die Struktur der zur Verfügung stehenden Daten zu verstehen. Du wirst insgesamt über 1.000 Datensätze verfügen, die folgende Merkmale enthalten:

• Laufende Nummer: Eine Referenznummer von 1 bis 1000, zur Identifikation der einzelnen Datensätze.
• Datum und Uhrzeit: Die Daten wurden vom 02. Januar 2019 bis zum 12. April 2020 erhoben.
• Monat und Jahr: Diese Angaben helfen, die Daten zeitlich einzuordnen.
• Schicht: Die Produktion erfolgt in einem Dreischichtmodell (Früh-, Spät- und Nachtschicht).
• Produkt: Verschiedene Produkte wie Dichtungselemente oder Sicherungselemente werden hergestellt.
• Produktionsleiter: Jeder Datensatz ist einem Produktionsleiter (A, B, C) zugeordnet.
• Stückzahl: Hierbei handelt es sich um die Anzahl der produzierten Teile.
• Ausschuss: Diese Kennzahl gibt an, ob in der jeweiligen Schicht Ausschussproduktion aufgetreten ist.

Vorbereitung in Excel

Bevor du mit der Analyse beginnst, öffne Excel und lade die Rohdaten, die dir zur Verfügung stehen. Diese Daten sind wichtig, um die spezifischen Informationen zu visualisieren und auszuwerten. Stelle sicher, dass alle Spalten korrekt benannt sind und die einzelnen Datenpunkte richtig eingetragen sind. Du wirst dies tun, um eine klare und übersichtliche Arbeitsumgebung zu schaffen, bevor du mit der Analyse startest.

Überprüfung der Mengendaten

Sobald die Daten in Excel geladen sind, macht es Sinn, eine erste Kontrolle der Mengendaten durchzuführen. Du kannst dies tun, indem du eine einfache Summenfunktion anwendest, um zu sehen, ob die Gesamtsumme der produzierten Stückzahlen realistisch ist. Dies ist dein erster Schritt, um Unstimmigkeiten frühzeitig zu identifizieren und falsch eingetragene Werte auszuschließen.

Analyse der Schichtdaten

Ein zentraler Punkt deiner Analyse wird sein, die Produktion nach Schichten zu vergleichen. Da jede Schicht unterschiedliche Produktionsleitern zugeordnet ist, kannst du die Daten aggregieren, um die Gesamtproduktion jeder Schicht zu ermitteln. Dies hilft dir, Unterschiede oder Muster in der Produktion sichtbar zu machen, die möglicherweise auf externe Faktoren oder interne Abläufe zurückzuführen sind.

Untersuchung der Produktionsleiter

In der nächsten Analysephase solltest du den Einfluss der einzelnen Produktionsleiter untersuchen. Analysiere, wie sich die Produktivität unter verschiedenen Produktionsleitern verhält und ob es signifikante Unterschiede in der Ausschussquote gibt. Diese Informationen sind entscheidend, um die Leistung des Produktionsteams zu bewerten und Bereiche zu identifizieren, in denen Optimierungen notwendig sein könnten.

Zeitreihenanalyse erstellen

Jetzt geht es darum, die Zeitreihe zu analysieren und zu visualisieren. Nutze Diagramme in Excel, um die Produzentenaktivität über den Zeitraum zu verfolgen. Hierbei kannst du verschiedene Grafiken nutzen, um Trends in der Produktion zu erkennen und saisonale Schwankungen oder Auffälligkeiten darzustellen. Dies ist entscheidend, um Prognosen für zukünftige Produktionsperioden zu erstellen.

Prognosen formulieren

Mit deiner Zeitreihenanalyse im Rücken kannst du nun Prognosen formulieren. Verwende Excel-Tools wie die Trendanalyse, um Vorhersagen zu treffen, die auf den bisher gesammelten Daten basieren. Achte darauf, dass du Anwendung auf verschiedene Zeitintervalle anwendest, um genauere Prognosen zu erzeugen.

Zusammenfassung der Erkenntnisse

Nachdem du die notwendigen Schritte zur Analyse abgeschritten hast, solltest du dir Zeit nehmen, um deine Erkenntnisse zusammenzufassen. Reflektiere über die Daten, die du gesammelt hast und über die Muster, die du identifiziert hast. Dies wird dir helfen, Empfehlungen für die Produktionsoptimierung zu formulieren und möglicherweise auch zur Verbesserung der Produktionsprozesse im Unternehmen beizutragen.

Zusammenfassung

Durch die strukturierte Analyse der Produktionsdaten in Excel kannst du wertvolle Erkenntnisse über die Effizienz der unterschiedlichen Produktionsschichten gewinnen. Ein fundiertes Verständnis der verschiedenen Einflussfaktoren wird dir helfen, sinnvolle Optimierungen vorzunehmen und die Qualität der Produktion zu steigern.