Studiu de caz privind analiza producției la un furnizor auto

Te afli aici, în mijlocul unui studiu de caz captivant, care se concentrează pe analiza datelor de producție din industria furnizorilor auto. Compania la care lucrezi ca analist de date produce diverse componente pentru motoare cu ardere internă și electrice. În acest ghid vei învăța cum să analizezi date relevante pentru a obține insights valoroase și pentru a identifica tendințe.

Concluzii cheie

Acest studiu de caz se concentrează pe datele brute disponibile din producție, care reprezintă o serie de timp a cifrelor de producție pe o anumită perioadă de timp. Veți putea descoperi modele și relații între schimburi, liderii de producție și rata de rebuturi. Utilizând aceste date, puteți deduce informații valoroase despre procesele de producție și despre posibilele abordări de optimizare.

Ghid pas cu pas

Înțelegerea structurii datelor

Înainte de a începe analiza, este important să înțelegi structura datelor disponibile. Veți avea în total peste 1.000 de înregistrări, care includ următoarele caracteristici:

• Număr de referință: Un număr de referință de la 1 la 1000, pentru identificarea fiecărei înregistrări individuale.
• Data și ora: Datele au fost colectate între 02 ianuarie 2019 și 12 aprilie 2020.
• Lună și an: Aceste informații ajută la încadrarea temporală a datelor.
• Schimb: Producția se desfășoară într-un model cu trei schimburi (schimbul de dimineață, schimbul de după-amiază și schimbul de noapte).
• Produs: Diverse produse precum elemente de etanșare sau elemente de siguranță sunt fabricate.
• Lider de producție: Fiecare înregistrare este atribuită unui lider de producție (A, B, C).
• Număr de piese: Acesta reprezintă numărul de piese produse.
• Rebut: Această valoare indică dacă producția de rebuturi a avut loc în respectivul schimb.

Pregătire în Excel

Înainte de a începe analiza, deschide Excel și încarcă datele brute disponibile. Aceste date sunt importante pentru a vizualiza și evalua informațiile specifice. Asigură-te că toate coloanele sunt denumite corect și că punctele de date individuale sunt introduse corect. Aceasta va ajuta la crearea unui mediu de lucru clar și organizat înainte de a începe analiza.

Verificarea datelor de cantitate

Odată ce datele sunt încărcate în Excel, are sens să faci o primă verificare a datelor de cantitate. Poți face acest lucru aplicând o simplă funcție de sumă pentru a vedea dacă suma totală a pieselor produse este realistă. Acesta este primul pas pentru a identifica în mod timpuriu orice discrepanțe și a exclude valorile introduse greșit.

Analiza datelor de schimb

Un punct central al analizei tale va fi compararea producției pe schimburi. Deoarece fiecare schimb are lideri de producție diferiți, poți să agregi datele pentru a determina producția totală a fiecărui schimb. Aceasta te va ajuta să evidențiezi diferențe sau modele în producție care ar putea fi atribuite factorilor externi sau procedurilor interne.

Examinarea liderilor de producție

În faza următoare a analizei, ar trebui să examinezi influența fiecărui lider de producție. Analizează cum se comportă productivitatea sub diferiți lideri de producție și dacă există diferențe semnificative în rata de rebuturi. Aceste informații sunt cruciale pentru a evalua performanța echipei de producție și pentru a identifica domenii în care ar putea fi necesare optimizări.

Crearea analizei seriei temporale

Acum este momentul să analizezi și să vizualizezi seria temporală. Folosește diagrame în Excel pentru a urmări activitatea producătorilor pe parcursul timpului. Poți utiliza diverse grafice pentru a identifica tendințe în producție și pentru a prezenta fluctuațiile sezoniere sau anomalii. Aceasta este crucială pentru a face prognoze pentru perioadele de producție viitoare.

Formularea de prognoze

Având analiza seriei temporale în spatele tău, poți acum formula prognoze. Folosește instrumente din Excel precum analiza trendului pentru a face prognoze bazate pe datele colectate până acum. Asigură-te că aplici acestea pe diferite intervale de timp pentru a obține prognoze mai precise.

Sumarizarea concluziilor

După ce ai parcurs pașii necesari pentru analiză, ar trebui să-ți iei timp pentru a-ți sintetiza concluziile. Reflectă asupra datelor pe care le-ai adunat și a tiparelor pe care le-ai identificat. Acest lucru te va ajuta să formulezi recomandări pentru optimizarea producției și, eventual, să contribui la îmbunătățirea proceselor de producție în companie.

Rezumat

Prin analiza structurată a datelor de producție în Excel, poți obține cunoștințe valoroase despre eficiența diferitelor schimburi de producție. Înțelegerea temeinică a diferiților factori de influență te va ajuta să faci optimizări sensibile și să crești calitatea producției.