Tootmisanalüüsi juhtumiuuring autotarvikute tarnijal

Sa oled siin keset põnevat juhtumiuuringut, mis keskendub tootmisandmete analüüsimisele autotööstustarnijate sektoris. Ettevõte, kus sa tegutsed andmeanalüütikuna, toodab erinevaid komponente sisepõlemis- ja elektrimootoritele. Selles juhendis õpid kuidas analüüsida olulisi andmeid, et saada väärtuslikke teadmisi ja märgata trende.

Olulisemad järeldused

Selles juhtumiuuringus vaatleme tootmisest saadud toortooteid, mis kujutavad endast tootmisnumbrite ajareat kindla perioodi jooksul. Sa suudad tuvastada mustreid ja seoseid erinevate vahetuste, tootmisjuhtide ja vigade arvu vahel. Nende andmete põhjal saad teha väärtuslikke järeldusi tootmisprotsesside ja võimalike optimeerimisvõimaluste kohta.

Samm-sammuline juhend

Andmestruktuuri mõistmine

Enne analüüsi alustamist on oluline mõista kättesaadavate andmete struktuuri. Sul on kokku üle 1 000 andmepunkti, mis sisaldavad järgmisi omadusi:

• Seerianumber: Viide alates 1 kuni 1000, individuaalsete andmepunktide tuvastamiseks.
• Kuupäev ja aeg: Andmed koguti 2. jaanuarist 2019 kuni 12. aprillini 2020.
• Kuu ja aasta: Need andmed aitavad ajaliselt konteksti pakkuda.
• Vahetus: Tootmine toimub kolmes vahetuses (varahommik-, hilishommik ja öövahetus).
• Toode: Valmistatakse erinevaid tooteid nagu tihendus- ja turvaosad.
• Tootmisjuht: Iga andmepunkt on määratud tootmisjuhile (A, B, C).
• Tükkide arv: See tähistab toodetud osade arvu.
• Viga: See näitaja näitab, kas vastavas vahetuses esines vigaseid tooteid.

Ettevalmistamine Excelis

Enne analüüsi alustamist ava Excel ja laadi alla saadaval olevad toorandmed. Need andmed on olulised konkreetse teabe visualiseerimiseks ja hindamiseks. Veendu, et kõik veerud oleksid õigesti nimetatud ja andmepunktid õigesti sisestatud. See ettevalmistus aitab luua selge ja arusaadava töökeskkonna enne analüüsi alustamist.

Koguste andmete kontrollimine

Kui andmed on Excelisse laaditud, oleks mõistlik esmalt kontrollida kogusteandmeid. Seda saab teha, kasutades lihtsat summeerimisfunktsiooni, et näha, kas toodetud osade kogusumma on realistlik. See on esimene samm võimalike ebatäpsuste varajaseks tuvastamiseks ja valesti sisestatud väärtuste välistamiseks.

Vahetuste analüüs

Sinu analüüsi keskne element on tootmine vastavalt vahetustele võrrelda. Kuna igale vahetusele on määratud erinevad tootmisjuhid, saad andmed kokku võtta, et leida iga vahetuse kogutoodang. See aitab sul tuvastada tootmise erinevusi või mustreid, mis võivad olla tingitud välisfaktoritest või siseprotsessidest.

Tootmisjuhtide uurimine

Järgmises analüüsifaasis peaksid uurima individuaalsete tootmisjuhtide mõju. Analüüsi milline on tootlikkus erinevate tootmisjuhtide all ja kas on märkimisväärseid erinevusi vigade arvestuses. Need teadmised on olulised tootmist meeskonna tulemuste hindamisel ja valdkondade tuvastamisel, kus võiks olla vajalikud optimeerimised.

Ajareasaruanalüüsi loomine

Nüüd on aeg analüüsida ja visualiseerida ajareasaart. Kasuta Exceli diagramme tootjate tegevuse jälgimiseks ajaperioodil. Siin saad kasutada erinevaid graafikuid, et märgata tootmise trende ja kajastada hooajalisi kõikumisi või märkusi. See on oluline, et luua prognoose tulevasteks tootmisperioodideks.

Prognooside sõnastamine

Ajareasaruanalüüsi toel saad nüüd sõnastada prognoose. Kasuta Exceli tööriistu nagu trendianalüüs ennustuste tegemiseks, mis põhinevad seni kogutud andmetel. Veendu, et kasutad erinevaid ajavahemikke, et luua täpsemaid prognoose.

Järelduste kokkuvõte

Pärast vajalike analüüsietappide lõpetamist võta aega oma järelduste kokkuvõtmiseks. Reflekteeri kogutud andmete ja tuvastatud mustrite üle. See aitab sul koostada soovitusi tootmise optimeerimiseks ning võimalik, et ka ettevõtte tootmisprotsesside parendamiseks.

Kokkuvõte

Excelis struktureeritud tootmisandmete analüüsimisel võid saada väärtuslikke teadmisi erinevate tootmisvahetuste tõhususe kohta. Põhjalik arusaam erinevatest mõjuteguritest aitab sul teha mõistlikke optimeerimisi ja suurendada tootmise kvaliteeti.