Tuotantotutkimuksen tapaustutkimus autoteollisuuden alihankkijalla

Olet keskellä jännittävää case studyta, joka keskittyy tuotantotietojen analysointiin autojen alihankintateollisuudessa. Yritys, jossa työskentelet tietoanalyytikkona, valmistaa erilaisia komponentteja polttomoottoreihin ja sähkömoottoreihin. Tässä oppaassa opit analysoimaan relevantteja tietoja löytääksesi arvokkaita oivalluksia ja tunnistamaan trendejä.

Tärkeimmät oivallukset

Tässä case studyssä käsitellään raakadataa tuotannosta, joka esittää valmistusmääriä aikasarjana tietyn aikajakson ajan. Pystyt tunnistamaan kuvioita ja suhteita kerrosten, tuotantopäälliköiden ja hukkaprosentin välillä. Näiden tietojen avulla voit saada arvokkaita johtopäätöksiä tuotantoprosesseista ja löytää mahdollisia optimointimahdollisuuksia.

Askeleittainen opas

Tiedon rakenteen ymmärtäminen

Ennen kuin aloitat analyysin, on tärkeää ymmärtää saatavilla olevan datan rakenne. Sinulla on yhteensä yli 1 000 tietuetta, jotka sisältävät seuraavat ominaisuudet:

• Juokseva numero: Viittausnumero 1–1000, joka yksilöi yksittäiset tietueet.
• Päivämäärä ja aika: Data on kerätty 2. tammikuuta 2019–12. huhtikuuta 2020.
• Kuukausi ja vuosi: Nämä tiedot auttavat ajoittamaan datan ajallisesti.
• Kerros: Tuotanto tapahtuu kolmessa kerroksessa (aamu-, päivä- ja yövuoro).
• Valmistettava tuote: Eri tuotteet, kuten tiivisteelementit tai turvaelementit, valmistetaan.
• Tuotantopäällikkö: Jokainen tietue on liitetty tuotantopäällikköön (A, B, C).
• Määrä: Tämä osoittaa valmistettujen osien määrän.
• Hukka: Tämä tunnusluku kertoo, onko kyseisellä kerroksella ilmennyt hylättyä tuotantoa.

Valmistelu Excelissä

Ennen analyysin aloittamista avaa Excel ja lataa raakatiedot, jotka ovat käytettävissäsi. Nämä tiedot ovat tärkeitä, jotta voit visualisoida ja arvioida ​​tarkkoja tietoja. Varmista, että kaikki sarakkeet on nimetty oikein ja yksittäiset datapisteet on kirjattu oikein. Tämä auttaa sinua luomaan selkeän ja järjestelmällisen työympäristön ennen kuin aloitat analyysin.

Määrätietojen tarkastelu

Kun tiedot on ladattu Exceliin, on järkevää tarkistaa aluksi määrätiedot. Voit tehdä tämän käyttämällä yksinkertaista summafunktiota nähdäksesi, onko valmistettujen osien kokonaissumma realistinen. Tämä on ensimmäinen askel epäjohdonmukaisuuksien havaitsemiseen varhaisessa vaiheessa ja väärin kirjattujen arvojen poissulkemiseksi.

Kerrostietojen analysointi

Yksi keskeisistä osista analyysissäsi on verrata tuotantoa eri kerrosten välillä. Koska jokaiselle kerrokselle on määrätty eri tuotantopäälliköt, voit aggregoida datan selvittääksesi kunkin kerroksen kokonaistuotannon. Tämä auttaa sinua havaitsemaan eroja tai kuvioita tuotannossa, jotka saattavat johtua ulkoisista tekijöistä tai sisäisistä prosesseista.

Tuotantopäälliköiden tutkimus

Seuraavassa analyysivaiheessa sinun tulisi tutkia yksittäisten tuotantopäälliköiden vaikutusta. Analysoi, miten tuottavuus vaihtelee eri tuotantopäälliköiden välillä ja ovatko hylättyjen osuuksien välillä merkittäviä eroja. Nämä tiedot ovat ratkaisevia tuotantotiimin suorituksen arvioinnissa ja alueiden tunnistamisessa, joilla optimointeja saattaa olla tarpeen.

Aikasarja-analyysin luominen

Nyt on aika analysoida ja visualisoida aikasarjaa. Käytä Excelissä diagrammeja seurataksesi tuottaja-aktiivisuutta ajanjaksoilla. Voit käyttää erilaisia kaavioita tunnistaaksesi tuotannon trendejä ja esittääksesi kausivaihteluja tai poikkeavuuksia. Tämä on ratkaisevan tärkeää ennusteiden luomisessa tuleville tuotantokausille.

Ennusteiden laatiminen

Aikasarja-analyysin perusteella voit nyt laatia ennusteita Voit käyttää Excelin työkaluja, kuten trendianalyysiä, ennusteiden tekemiseen kerättyjen tietojen perusteella. Varmista, että sovellat eri aikavälejä saadaksesi tarkempia ennusteita.

Oivallusten yhteenveto

Kun olet suorittanut tarvittavat vaiheet analyysin tekemiseen, sinun tulisi ottaa aikaa tiivistääksesi havaintosi. Pohdi keräämiäsi tietoja ja tunnistaamiasi malleja. Tämä auttaa sinua muotoilemaan suosituksia tuotannon optimoimiseksi ja mahdollisesti myös edistämään tuotantoprosessien parantamista yrityksessä.

Tiivistelmä

Järjestelmällisesti analysoimalla tuotantotietoja Excelissä voit saada arvokkaita oivalluksia eri tuotantovuorojen tehokkuudesta. Hyvä ymmärrys eri vaikuttajatekijöistä auttaa sinua tekemään järkeviä optimointeja ja parantamaan tuotannon laatua.