Esettanulmány a járműalkatrész-gyártás elemzéséhez

Egy izgalmas feladatértékelés kellős közepén találod magad, ami a termelési adatok elemzésére összpontosít az autóipari beszállítói szektorban. Az a vállalat, ahol adatelemzőként dolgozol, különféle alkatrészeket gyárt belsőégésű- és elektromotorokhoz. Ebben a leírásban megtanulod, hogyan analizálhatod az releváns adatokat, hogy értékes megállapításokat tegyél és trendeket felismerj.

Legfontosabb megállapítások

Ebben a feladatértékelésben a termelési adatokból származó nyers adatokkal foglalkozunk, amelyek egy gyártási számok idősorát ábrázolják egy meghatározott időszak alatt. Lesz lehetőséged mintázatokat és kapcsolatokat felfedezni a műszakok, a termelésvezetők és a hulladékadalék között. Ezekkel az adatokkal értékes következtetéseket vonhatsz le a termelési folyamatokról, valamint lehetséges optimalizációs lehetőségekről.

Lépésről lépésre útmutató

Az adatstruktúra megértése

Mielőtt elkezdenéd az elemzést, fontos megérteni a rendelkezésre álló adatok struktúrát. Összesen több mint 1.000 adatról fogsz rendelkezni, amelyek az alábbi jellemzőket tartalmazzák:

• Üzembehelyezés sorszáma: Egyedi azonosítási szám 1-től 1000-ig, az egyes adatok azonosítására.
• Dátum és idő: Az adatokat 2019. január 2-től 2020. április 12-ig gyűjtötték össze.
• Hónap és év: Ezek az adatok segítenek az időbeli adatalap megértésében.
• Műszak: A termelés három műszakban történik (reggel, délután és éjszaka).
• Termék: Különféle termékek, mint tömítő elemek vagy biztosítóelemek készülnek.
• Termelésvezető: Minden adatsorhoz egy termelésvezető (A, B, C) van hozzárendelve.
• Darabszám: Ez a gyártott alkatrészek száma.
• Hulladék: Ez a mutató azt jelzi, hogy az adott műszakban hulladéktermelés történt-e.

Felkészülés az Excelben

Mielőtt elkezdenéd az elemzést, nyisd meg az Excelt és töltsd be a rendelkezésre álló nyers adatokat. Ezek az adatok fontosak az egyedi információk vizualizálásához és értékeléséhez. Győződj meg róla, hogy az összes oszlop megfelelően elnevezett, és az egyes adatpontok helyesen vannak beírva. Ezt azért teszed, hogy tiszta és átlátható munkakörnyezetet teremts az elemzés megkezdése előtt.

Mennyiségi adatok ellenőrzése

Amint az adatok betöltésre kerülnek az Excelben, érdemes elvégezni az első ellenőrzést a mennyiségi adatoknál. Ezt egyszerű összegzési funkcióval teheted meg, hogy láthasd, hogy az összes gyártott darabszám összege reális-e. Ez az első lépésed a problémák korai azonosítása és a helytelenül beírt értékek kizárására.

Műszakadatok elemzése

Elemzésed egyik központi pontja az lesz, hogy összehasonlítsd a termelést a műszakok szerint. Mivel minden műszakhoz más-más termelésvezető van hozzárendelve, összegezheted az adatokat annak érdekében, hogy az egyes műszakok teljes termelését meghatározd. Ez segít a termelésben lévő különbségek vagy mintázatok láthatóvá tételében, amelyek esetleg külső tényezőkre vagy belső folyamatokra vezethetők vissza.

Termelésvezetők vizsgálata

A következő elemzési fázisban érdemes megvizsgálnod az egyes termelésvezetők hatását. Elemezd, hogy az produktivitás hogyan alakul különböző termelésvezetőknél, és hogy jelentős különbségek vannak-e az elutasítási arányban. Ezek az információk lényegesek ahhoz, hogy értékeljed a termelési csapat teljesítményét, és azon területeket azonosítsd, ahol optimalizálásra lehet szükség.

Idősor-elemzés készítése

Most az idősor elemezésével és vizualizálásával kell foglalkoznod. Használj diagramokat az Excelben, hogy nyomon kövesd a termelés aktivitását az időszak során. Különféle grafikonokat alkalmazhatsz, hogy felismerd a termelésben lévő trendeket, és bemutassad a szezonális ingadozásokat vagy rendellenességeket. Ez elengedhetetlen lépés a jövőbeli termelési időszakokra vonatkozó előrejelzések elkészítéséhez.

Előrejelzések kialakítása

Az idősor-elemzés alapján most készíthetsz előrejelzéseket. Használj Excel-eszközöket, mint a trendelemzés, hogy olyan előrejelzéseket tegyél, amelyeket a korábban begyűjtött adatok alapján hozol létre. Ügyelj arra, hogy különféle időintervallumokra alkalmazzad a módszert, hogy pontosabb előrejelzéseket készíts.

Megállapítások összefoglalása

Miután végigjártad a szükséges lépéseket az elemzés során, időt kell szánnod arra, hogy összefoglald az eredményeidet. Reflektálj az összegyűjtött adatokra és azon mintázatokra, amelyeket azonosítottál. Ez segít majd abban, hogy javaslatokat fogalmazz meg a termelés optimalizálására, és esetleg hozzájáruljon a vállalat gyártási folyamatainak javításához is.

Összefoglalás

A strukturált Excel alapú termelési adatelemzés során értékes megállapításokat tehetsz a különböző termelési műszakok hatékonyságáról. Az eltérő befolyásoló tényezők mélyreható megértése segít ésszerű optimalizációkat végrehajtani és javítani a termelés minőségét.