Gadījuma izpēte par ražošanas analīzi automobiļu ražošanas nozares piegādātājā

Jūs esat pa vidu aizraujošam gadījuma pētījumam , kura uzmanības centrā ir ražošanas datu analīze automobiļu piegādes nozarē. Uzņēmums, kurā jūs strādājat kā datu analītiķis, ražo dažādas iekšdedzes un elektrisko dzinēju sastāvdaļas. Šajā rokasgrāmatā uzzināsiet, kā analizēt attiecīgos datus, lai gūtu vērtīgu ieskatu un noteiktu tendences.

Galvenie secinājumi

Šis gadījuma pētījums ir par sniegtajiem neapstrādātajiem ražošanas datiem, kas atspoguļo ražošanas datu laikrindas noteiktā laika periodā. Jūs varēsiet atklāt likumsakarības un sakarības starp maiņām, ražošanas vadītājiem un lūžņu rādītājiem. Jūs varat izmantot šos datus, lai izdarītu vērtīgus secinājumus par ražošanas procesiem un iespējamām optimizācijas pieejām.

Soli pa solim

Izpratne par datu struktūru

Pirms sākat analizēt, ir svarīgi izprast pieejamo datu struktūru. Jums būs pieejami 1000 datu ieraksti, kas satur šādus parametrus:

• kārtas numurs: atsauces numurs no 1 līdz 1000, lai identificētu atsevišķus datu ierakstus.
• Datums un laiks: dati tika vākti no 2019. gada 2. janvāra līdz 2020. gada 12. aprīlim.
• Mēnesis un gads: šī informācija palīdz datus klasificēt hronoloģiski.
• Maiņa: ražošana notiek trīs maiņu režīmā (agrā, vēlā un nakts maiņa).
• Ražojums: Tiek ražoti dažādi produkti, piemēram, blīvējošie elementi vai bloķēšanas elementi.
• Ražošanas vadītājs: katrs datu ieraksts ir piešķirts ražošanas vadītājam (A, B, C).
• Gabalu skaits: tas ir saražoto detaļu skaits.
• Atkritumi: Šis galvenais skaitlis norāda, vai attiecīgajā maiņā ir ražots lūžņi.

Sagatavošana programmā Excel

Pirms analīzes uzsākšanas atveriet Excel un ielādējiet pieejamos izejas datus. Šie dati ir svarīgi, lai vizualizētu un novērtētu konkrēto informāciju. Pārliecinieties, ka visas kolonnas ir pareizi nosauktas un atsevišķi datu punkti ir ievadīti pareizi. To darīsiet, lai pirms analīzes sākšanas izveidotu skaidru un kodolīgu darba vidi.

Daudzuma datu pārbaude

Kad dati ir ielādēti programmā Excel, ir lietderīgi veikt sākotnējo daudzuma datu pārbaudi. To var izdarīt, piemērojot vienkāršu summēšanas funkciju, lai pārbaudītu, vai kopējais saražoto vienību skaits ir reāls. Tas ir pirmais solis, lai jau agrīnā posmā noteiktu neatbilstības un izslēgtu nepareizi ievadītas vērtības.

Maiņas datu analīze

Galvenais analīzes punkts būs salīdzināt ražošanas apjomu pa maiņām. Tā kā katra maiņa ir piešķirta dažādiem ražošanas vadītājiem, jūs varat apkopot datus, lai noteiktu katras maiņas kopējo ražošanas apjomu. Tas palīdzēs jums vizualizēt ražošanas atšķirības vai likumsakarības, ko var izraisīt ārēji faktori vai iekšējie procesi.

Izpētiet ražošanas vadītājus

Nākamajā analīzes posmā jāizpēta atsevišķu ražošanas vadītāju ietekme. Analizējiet, kā produktivitāte mainās dažādu ražošanas vadītāju vadībā un vai ir būtiskas atšķirības lūžņu rādītājos. Šī informācija ir ļoti svarīga, lai novērtētu ražošanas komandas sniegumu un noteiktu jomas, kurās varētu būt nepieciešama optimizācija.

Izveidojiet laika rindu analīzi

Tagad ir pienācis laiks analizēt un vizualizēt laikrindas. Izmantojiet diagrammas programmā Excel, lai izsekotu ražotāja darbību laika gaitā. Varat izmantot dažādus grafikus, lai atpazītu ražošanas tendences un parādītu sezonālās svārstības vai anomālijas. Tas ir ļoti svarīgi, lai veidotu prognozes turpmākajiem ražošanas periodiem.

Prognožu formulēšana

Kad laika rindu analīze ir pabeigta, tagad varat formulēt prognozes. Izmantojiet Excel rīkus, piemēram, tendenču analīzi, lai, pamatojoties uz līdz šim apkopotajiem datiem, sagatavotu prognozes. Pārliecinieties, ka izmantojat dažādus laika intervālus, lai radītu precīzākas prognozes.

Rezultātu apkopošana

Kad esat veicis nepieciešamos analīzes posmus, veltiet laiku savu secinājumu apkopošanai. Pārdomājiet savāktos datus un konstatētos modeļus. Tas palīdzēs jums formulēt ieteikumus ražošanas optimizācijai un, iespējams, arī palīdzēs uzlabot uzņēmuma ražošanas procesus.

Kopsavilkums

Strukturēti analizējot ražošanas datus programmā Excel, jūs varat iegūt vērtīgu ieskatu par dažādu ražošanas maiņu efektivitāti. Laba izpratne par dažādiem ietekmējošiem faktoriem palīdzēs jums veikt saprātīgu optimizāciju un uzlabot ražošanas kvalitāti.