Je bevindt je hier midden in een spannend casestudy, die zich richt op de analyse van productiedata in de auto-onderdelenindustrie. Het bedrijf waarin je als data-analist werkt, produceert verschillende componenten voor verbrandings- en elektromotoren. In deze handleiding leer je hoe je relevante data analyseert om waardevolle inzichten te krijgen en trends te herkennen.
Belangrijkste inzichten
Deze casestudy draait om de ruwe data uit de productie, die een tijdsreeks van productiecijfers over een bepaalde periode vertegenwoordigen. Je zult in staat zijn om patronen en verbanden tussen de ploegen, productieleiders en het uitvalpercentage te ontdekken. Aan de hand van deze gegevens kun je waardevolle conclusies trekken over de productieprocessen en mogelijke optimalisatiemogelijkheden.
Stapsgewijze handleiding
Begrip van de datastructuur
Voordat je begint met de analyse, is het belangrijk om de structuur van de beschikbare data te begrijpen. Je zult in totaal over 1.000 datasets beschikken, die de volgende kenmerken bevatten:
- Lopend nummer: Een referentienummer van 1 tot 1000 ter identificatie van de individuele datasets.
- Datum en tijd: De data zijn verzameld van 2 januari 2019 tot 12 april 2020.
- Maand en jaar: Deze informatie helpt om de data in de tijd te plaatsen.
- Ploeg: De productie vindt plaats in een drieploegensysteem (ochtend-, middag- en nachtploeg).
- Product: Diverse producten zoals afdichtings- of vergrendelingselementen worden geproduceerd.
- Productieleider: Elke dataset is toegewezen aan een productieleider (A, B, C).
- Aantal stuks: Dit is het aantal geproduceerde onderdelen.
- Uitval: Dit cijfer geeft aan of er in de betreffende ploeg sprake was van afvalproductie.
Voorbereiding in Excel
Voordat je begint met de analyse, open Excel en laad de ruwe data die tot je beschikking staat. Deze data is van belang om de specifieke informatie te visualiseren en te evalueren. Zorg ervoor dat alle kolommen correct zijn benoemd en de individuele datapunten juist zijn ingevoerd. Doe dit om een duidelijke en overzichtelijke werkomgeving te creëren voordat je met de analyse begint.
Controle van de hoeveelheidsdata
Zodra de data in Excel is geladen, is het zinvol een eerste controle van de hoeveelheidsdata uit te voeren. Dit kun je doen door een eenvoudige somfunctie toe te passen om te zien of het totaal van de geproduceerde aantallen realistisch is. Dit is je eerste stap om discrepanties vroegtijdig te identificeren en foutief ingevoerde waarden uit te sluiten.
Analyse van de ploegdata
Een centraal punt van je analyse zal zijn om de productie per ploeg te vergelijken. Aangezien aan elke ploeg verschillende productieleiders zijn toegewezen, kun je de data aggregeren om de totale productie van elke ploeg te bepalen. Dit helpt je om verschillen of patronen in de productie bloot te leggen die mogelijk toe te schrijven zijn aan externe factoren of interne processen.
Onderzoek van de productieleiders
In de volgende fase van analyse dien je de invloed van de individuele productieleiders te onderzoeken. Analyseer hoe de productiviteit varieert onder verschillende productieleiders en of er significante verschillen zijn in het uitvalpercentage. Deze informatie is cruciaal om de prestaties van het productieteam te beoordelen en gebieden te identificeren waar optimalisaties nodig zouden kunnen zijn.
Creëren van tijdsreeksanalyse
Nu is het tijd om de tijdsreeks te analyseren en te visualiseren. Gebruik grafieken in Excel om de productieactiviteit gedurende de periode te volgen. Hierbij kun je verschillende grafieken gebruiken om trends in de productie te ontdekken en seizoensgebonden schommelingen of opvallende kenmerken weer te geven. Dit is essentieel om voorspellingen te maken voor toekomstige productieperioden.
Opstellen van voorspellingen
Met je tijdsreeksanalyse als basis kun je nu voorspellingen opstellen. Gebruik Excel-tools zoals trendanalyse om voorspellingen te maken op basis van de verzamelde data tot nu toe. Zorg ervoor dat je deze toepast op verschillende tijdsintervallen om nauwkeurigere voorspellingen te genereren.
Samenvatting van de bevindingen
Nadat je de nodige stappen voor de analyse hebt doorlopen, moet je de tijd nemen om je bevindingen samen te vatten. Reflecteer over de gegevens die je hebt verzameld en over de patronen die je hebt geïdentificeerd. Dit zal je helpen aanbevelingen te formuleren voor de optimalisatie van de productie en mogelijk ook bij te dragen aan verbetering van de productieprocessen binnen het bedrijf.
Samenvatting
Door de gestructureerde analyse van productiegegevens in Excel kun je waardevolle inzichten krijgen over de efficiëntie van de verschillende productielagen. Een grondig begrip van de verschillende invloedsfactoren zal je helpen zinvolle optimalisaties door te voeren en de kwaliteit van de productie te verhogen.
Veelgestelde vragen
Hoeveel datasets zitten er in de casestudy?Er zijn in totaal 1.000 datasets beschikbaar.
Welke tijdsperiode bestrijken de gegevens?De gegevens zijn verzameld van 2 januari 2019 tot 12 april 2020.
Welk model wordt er in de productie gebruikt?Het bedrijf werkt met een drieploegenmodel.
Zijn er verschillende productieleiders?Ja, de gegevens zijn toegewezen aan productieleiders A, B en C.
Hoe kan ik de productie per ploeg vergelijken?Je kunt de gegevens aggregeren en de totalen voor elke ploeg berekenen.
