Studium przypadku analizy produkcji w branży dostawców samochodowych

Jesteś teraz środku ekscytującego studium przypadku, które skupia się na analizie danych produkcyjnych w branży dostawców do branży motoryzacyjnej. Firma, w której pracujesz jako analityk danych, produkuje różne elementy do silników spalinowych i elektrycznych. W tym przewodniku dowiesz się, jak analizować odpowiednie dane, aby uzyskać cenne wnioski i rozpoznać trendy.

Najważniejsze wnioski

W studium przypadku analizowane są dostarczone surowe dane produkcji, przedstawiające szereg czasowy produkcji w określonym okresie czasu. Będziesz w stanie odkryć wzorce i zależności między zmianami, kierownikami produkcji i wskaźnikiem wad. Na podstawie tych danych będziesz mógł wyciągnąć cenne wnioski dotyczące procesów produkcyjnych i potencjalnych punktów optymalizacji.

Krok po kroku

Zrozumienie struktury danych

Zanim rozpoczniesz analizę, ważne jest zrozumienie struktury dostępnych danych. Będziesz dysponować ogółem ponad 1 000 rekordami, które zawierają następujące cechy:

• Numer bieżący: Numer od 1 do 1000 służący do identyfikacji poszczególnych rekordów.
• Data i godzina: Dane zostały zebrane od 2 stycznia 2019 do 12 kwietnia 2020 roku.
• Miesiąc i rok: Te informacje pomagają określić czasowo dane.
• Zmiana: Produkcja odbywa się w trzyzmianowym modelu (zmiana poranna, popołudniowa i nocna).
• Produkt: Wytwarzane są różne produkty, takie jak elementy uszczelniające czy zabezpieczające.
• Kierownik produkcji: Każdy rekord jest przyporządkowany do kierownika produkcji (A, B, C).
• Ilość sztuk: Stanowi to liczbę wyprodukowanych części.
• odrzucony: Ta wartość mówi, czy w danej zmianie doszło do produkcji wadliwej.

Przygotowanie w programie Excel

Przed rozpoczęciem analizy otwórz Excel i załaduj surowe dane, które masz do dyspozycji. Te dane są istotne do wizualizacji i oceny konkretnych informacji. Upewnij się, że wszystkie kolumny są właściwie nazwane, a poszczególne punkty danych są poprawnie wpisane. Zrób to, aby stworzyć klarowne i przejrzyste środowisko pracy przed rozpoczęciem analizy.

Sprawdzenie danych ilościowych

Jeśli dane zostały załadowane do programu Excel, warto dokonać pierwszej kontroli danych ilościowych. Możesz to zrobić stosując prostą funkcję sumy, aby sprawdzić, czy całkowita liczba wyprodukowanych części jest realistyczna. To pierwszy krok w identyfikacji ewentualnych niezgodności i wykluczeniu błędnie wprowadzonych wartości.

Analiza danych zmianowych

Jednym z kluczowych aspektów twojej analizy będzie porównanie produkcji według zmian. Ponieważ każdej zmianie przypisani są różni kierownicy produkcji, możesz zebrać dane w celu określenia całkowitej produkcji każdej zmiany. To pomoże ci w identyfikacji różnic lub wzorców w produkcji, które mogą wynikać z czynników zewnętrznych lub wewnętrznych.

Badanie kierowników produkcji

W następnej fazie analizy warto zbadać wpływ poszczególnych kierowników produkcji. Sprawdź, jak wydajność różni się w przypadku różnych kierowników produkcji i czy istnieją istotne różnice w wskaźniku odrzutu. Te informacje są kluczowe do oceny wydajności zespołu produkcyjnego i identyfikacji obszarów, w których mogą być konieczne optymalizacje.

Tworzenie analizy szeregów czasowych

Teraz czas na analizę i wizualizację szeregu czasowego. Wykorzystaj wykresy w programie Excel do śledzenia aktywności producentów w określonym okresie czasu. Możesz użyć różnych grafik, aby zauważyć trendy w produkcji oraz przedstawić sezonowe wahania lub anomalie. To kluczowe w tworzeniu prognoz dotyczących przyszłych okresów produkcyjnych.

Formułowanie prognoz

Mając analizę szeregów czasowych za sobą, teraz możesz formułować prognozy. Skorzystaj z narzędzi Excela, takich jak analiza trendów, do tworzenia prognoz opartych na zebranych danych. Upewnij się, że stosujesz te narzędzia do różnych przedziałów czasowych, aby uzyskać bardziej dokładne prognozy.

Podsumowanie wniosków

Po przejściu przez niezbędne kroki analizy, powinieneś poświęcić czas na podsumowanie swoich wniosków. Zastanów się nad zebranymi danymi i wzorcami, które zidentyfikowałeś. To pomoże ci sformułować zalecenia dotyczące optymalizacji produkcji i ewentualnie przyczynić się do poprawy procesów produkcyjnych w firmie.

Podsumowanie

Dzięki strukturalnej analizie danych produkcyjnych w Excelu możesz zdobyć cenne wnioski dotyczące efektywności różnych zmian produkcyjnych. Solidne zrozumienie różnych czynników wpływu pomoże ci dokonać sensownych optymalizacji i podnieść jakość produkcji.