자동차 공급업체의 생산 분석 사례 연구

여러분은 자동차 공급 업계의 생산 데이터 분석에 초점을 맞춘 흥미로운 사례 연구를 진행 중입니다. 데이터 분석가로 일하고 있는 회사는 연소 및 전기 엔진용 다양한 부품을 제조하는 회사입니다. 이 가이드에서는 관련 데이터를 분석하여 가치 있는 인사이트를 얻고 추세를 파악하는 방법을 배웁니다.

주요 결과

이 사례 연구는 특정 기간 동안의 생산량 시계열을 나타내는 원시 생산 데이터에 관한 것입니다. 교대 근무, 생산 관리자, 불량률 간의 패턴과 관계를 발견할 수 있습니다. 이 데이터를 사용하여 생산 프로세스 및 잠재적인 최적화 접근 방식에 대한 귀중한 결론을 도출할 수 있습니다.

단계별 가이드

데이터 구조 이해하기

분석을 시작하기 전에 사용 가능한 데이터의 구조를 이해하는 것이 중요합니다. 다음과 같은 특성을 포함하는 총 1,000개의 데이터 레코드가 있습니다:

• 시퀀스 번호: 개별 데이터 레코드를 식별하기 위한 1에서 1000까지의 참조 번호입니다.
• 날짜 및 시간: 데이터는 2019년 1월 02일부터 2020년 4월 12일까지 수집되었습니다.
• 월 및 연도: 이 정보는 데이터를 시간순으로 분류하는 데 도움이 됩니다.
• 교대 근무: 생산은 3교대 모델(조기, 늦은, 야간 근무)로 이루어집니다.
• 제품: 씰링 요소 또는 잠금 요소와 같은 다양한 제품이 제조됩니다.
• 생산 관리자: 각 데이터 레코드는 생산 관리자(A, B, C)에게 할당됩니다.
• 개수: 생산된 부품의 개수입니다.
• 스크랩: 이 주요 수치는 해당 교대조에서 스크랩 생산이 발생했는지 여부를 나타냅니다.

Excel에서 준비하기

분석을 시작하기 전에 Excel을 열고 사용 가능한 원시 데이터를 로드합니다. 이 데이터는 특정 정보를 시각화하고 평가하는 데 중요합니다. 모든 열의 이름이 올바르게 지정되어 있고 개별 데이터 포인트가 올바르게 입력되어 있는지 확인하세요. 분석을 시작하기 전에 명확하고 간결한 작업 환경을 만들기 위해 이 작업을 수행합니다.

수량 데이터 확인

데이터를 Excel에 로드한 후에는 수량 데이터의 초기 점검을 수행하는 것이 좋습니다. 간단한 합산 함수를 적용하여 생산된 총 단위의 양이 현실적인지 확인할 수 있습니다. 이는 불일치를 조기에 식별하고 잘못 입력된 값을 배제하기 위한 첫 번째 단계입니다.

교대 근무 데이터 분석하기

분석의 핵심은 교대별 생산량을 비교하는 것입니다. 각 교대조는 서로 다른 생산 관리자에게 할당되므로 데이터를 집계하여 각 교대조의 총 생산량을 확인할 수 있습니다. 이렇게 하면 외부 요인이나 내부 프로세스로 인한 생산량의 차이 또는 패턴을 시각화하는 데 도움이 됩니다.

생산 관리자 조사

다음 분석 단계에서는 개별 생산 관리자의 영향력을 조사해야 합니다. 생산 관리자에 따라 생산성이 어떻게 달라지는지, 그리고 불량률에 유의미한 차이가 있는지 분석하세요. 이 정보는 생산 팀의 성과를 평가하고 최적화가 필요할 수 있는 영역을 파악하는 데 매우 중요합니다.

시계열 분석 만들기

이제 시계열을 분석하고 시각화할 차례입니다. Excel의 차트를 사용하여 시간 경과에 따른 프로듀서 활동을 추적하세요. 다양한 그래프를 사용하여 생산량의 추세를 파악하고 계절적 변동이나 이상 징후를 표시할 수 있습니다. 이는 향후 생산 기간에 대한 예측을 작성하는 데 매우 중요합니다.

예측 공식화

시계열 분석을 바탕으로 이제 예측을 공식화할 수 있습니다. 추세 분석과 같은 Excel 도구를 사용하여 지금까지 수집한 데이터를 기반으로 예측을 작성하세요. 보다 정확한 예측을 생성하려면 다양한 시간 간격에 적용해야 합니다.

결과 요약하기

분석에 필요한 단계를 모두 거쳤다면 이제 시간을 내어 결과를 요약해야 합니다. 수집한 데이터와 파악한 패턴을 다시 한 번 생각해 보세요. 이를 통해 생산 최적화를 위한 권장 사항을 수립하고 회사의 생산 프로세스를 개선하는 데 기여할 수 있습니다.

요약

Excel에서 생산 데이터를 구조화된 방식으로 분석하면 다양한 생산 교대 근무의 효율성에 대한 귀중한 인사이트를 얻을 수 있습니다. 다양한 영향 요인에 대한 올바른 이해는 합리적인 최적화를 수행하고 생산 품질을 향상하는 데 도움이 됩니다.