Case study om produksjonsanalyse i biltilverker

Du befinner deg midt i en spennende case-studie som fokuserer på analysen av produksjonsdata i bilkomponentindustrien. Selskapet der du jobber som dataanalytiker produserer ulike komponenter for forbrennings- og elektriske motorer. I denne veiledningen vil du lære hvordan du analyserer relevante data for å få verdifulle innsikter og oppdage trender.

Viktigste funn

I denne case-studien handler det om rådataene fra produksjonen, som består av en tidsrekke med produksjonstall over en bestemt periode. Du vil være i stand til å oppdage mønstre og relasjoner mellom skiftene, produksjonslederne og andelen defekte produkter. Basert på disse dataene kan du få verdifulle innsikter om produksjonsprosesser og potensielle muligheter for optimalisering.

Trinn-for-trinn-veiledning

Forstå strukturen av dataene

Før du starter analysen er det viktig å forstå strukturen til de tilgjengelige dataene. Totalt vil du ha tilgang til over 1 000 datasett som inkluderer følgende egenskaper:

• Løpenummer: En referansenummer fra 1 til 1000 for å identifisere hvert enkelt datasett.
• Dato og tidspunkt: Dataene ble samlet inn fra 2. januar 2019 til 12. april 2020.
• Måned og år: Disse opplysningene hjelper med å kategorisere dataene over tid.
• Skift: Produksjonen skjer i et trelagsmodell (morgen-, ettermiddag- og nattskift).
• Produkt: Forskjellige produkter som tetnings- eller sikringselementer produseres.
• Produksjonsleder: Hvert datasett er tilordnet en produksjonsleder (A, B, C).
• Antall enheter: Dette er antall produserte deler.
• Defekt: Dette tallet indikerer om det har vært defekte produksjoner i det gitte skiftet.

Forberedelse i Excel

Før du starter analysen, åpne Excel og last inn de rådataene du har tilgjengelig. Disse dataene er viktige for å visualisere og evaluere spesifikke informasjoner. Forsikre deg om at alle kolonnene er riktig navngitt og at de enkelte datapunktene er riktig fylt inn. Dette vil bidra til å skape et klart og oversiktlig arbeidsmiljø før analysen begynner.

Gjennomgang av mengdedata

Når dataene er lastet inn i Excel, er det fornuftig å gjennomgå mengdedataene for å kontrollere. Dette kan gjøres ved å bruke en enkel summeformel for å se om det totale antallet produserte enheter er realistisk. Dette er ditt første steg for å identifisere eventuelle uregelmessigheter tidlig og utelukke feilinnførte verdier.

Analyse av skiftdata

En sentral del av analysen din vil være å sammenligne produksjonen etter skift. Ettersom hver skift er tildelt ulike produksjonsledere, kan du aggregere dataene for å bestemme totalproduksjonen for hvert skift. Dette vil hjelpe deg med å visualisere forskjeller eller mønstre i produksjonen som kan være forårsaket av eksterne faktorer eller interne prosesser.

Undersøkelse av produksjonsledere

I den neste analysenfasen bør du undersøke innflytelsen fra de individuelle produksjonslederne. Analyser hvordan produktiviteten varierer blant forskjellige produksjonsledere og om det er signifikante forskjeller i defektandelen. Denne informasjonen er avgjørende for å evaluere produksjonsteamets ytelse og for å identifisere områder hvor optimalisering kan være nødvndig.

Opprettelse av tidsseriedanalyse

Nå handler det om å analysere og visualisere tidserien. Bruk diagrammer i Excel for å følge produsentaktiviteten over tidsperioden. Du kan bruke ulike grafer for å oppdage produksjonstrender og fremheve sesongmessige svingninger eller unormaliteter. Dette er avgjørende for å lage prognoser for fremtidige produksjonsperioder.

Formulering av prognoser

Med din tidsserieanalyse som støtte kan du nå formulere prognoser. Bruk Excel-verktøy som trendanalyse for å lage forutsigelser basert på de innsamlede dataene. Vær nøye med å bruke forskjellige tidsintervaller for å lage mer nøyaktige prognoser.

Oppsummering av funn

Etter at du har fullført de nødvendige trinnene for analysen, bør du ta deg tid til å oppsummere dine funn. Reflekter over dataene du har samlet og mønstrene du har identifisert. Dette vil hjelpe deg med å formulere anbefalinger for produksjonsoptimalisering og muligens bidra til forbedring av produksjonsprosessene i selskapet.

Oppsummering

Ved å strukturert analysere produksjonsdataene i Excel kan du få verdifulle innsikter om effektiviteten i de ulike produksjonsskiftene. En grundig forståelse av de ulike påvirkningsfaktorene vil hjelpe deg med å gjøre meningsfulle optimaliseringer og øke produksjonskvaliteten.