Кейс по анализу производства в автомобильном поставщике

Вы находитесь здесь посреди захватывающего кейс-стади, который сосредоточен на анализе производственных данных в автомобильной отрасли поставщиков. Компания, в которой вы работаете в качестве аналитика данных, производит различные компоненты для двигателей внутреннего сгорания и электродвигателей. В этом руководстве вы узнаете, как анализировать релевантные данные для получения ценных знаний и обнаружения трендов.

Основные выводы

В этом кейсе идет речь о предоставленных исходных данных из производства, представляющих собой временной ряд показателей производства за определенный период времени. Вы сможете выявить шаблоны и взаимосвязи между сменами, управляющими производством, и процентом брака. На основе этих данных вы сможете сделать ценные выводы о производственных процессах и потенциальных способах оптимизации.

Пошаговое руководство

Понимание структуры данных

Перед тем как приступить к анализу, важно понять структуру доступных данных. У вас будет около 1000 записей, содержащих следующие характеристики:

• Порядковый номер: Ссылочный номер от 1 до 1000 для идентификации отдельных записей.
• Дата и время: Данные были собраны с 2 января 2019 года по 12 апреля 2020 года.
• Месяц и год: Эта информация помогает временно классифицировать данные.
• Смена: Производство осуществляется в трехсменном режиме (утренняя, дневная и ночная смена).
• Продукт: Производятся различные продукты, такие как уплотнительные элементы или защитные элементы.
• Управляющий производством: Каждая запись связана с управляющим производством (A, B, C).
• Количество: Это количество произведенных деталей.
• Брак: Этот показатель указывает, была ли производственная бракованная продукция на определенной смене.

Подготовка данных в Excel

Прежде чем начать анализ, откройте Excel и загрузите исходные данные, которые у вас есть. Эти данные важны для визуализации и анализа конкретной информации. Убедитесь, что все столбцы названы правильно и что каждая точка данных введена верно. Вы будете делать это, чтобы создать четкую и удобную рабочую обстановку перед началом анализа.

Проверка данных о количестве

Как только данные загружены в Excel, имеет смысл провести первичную проверку данных о количестве. Вы можете сделать это, применяя простую функцию суммирования, чтобы убедиться, что общее количество произведенных деталей адекватно. Это ваш первый шаг к идентификации несоответствий и исключения неверно введенных значений.

Анализ данных о сменах

Одной из ключевых точек вашего анализа будет сравнение производства по сменам. Поскольку каждая смена связана с разными управляющими производством, вы можете агрегировать данные, чтобы выявить общее производство каждой смены. Это поможет вам сделать видимыми различия или шаблоны в производстве, которые могут быть связаны с внешними факторами или внутренними процессами.

Исследование управляющих производством

В следующей фазе анализа вам следует изучить влияние каждого управляющего производства. Проанализируйте, как меняется производительность при разных управляющих производством и есть ли существенные различия в проценте брака. Эта информация критически важна для оценки производительности производственной команды и выявления областей, где могут понадобиться оптимизации.

Создание анализа временных рядов

Теперь настало время проанализировать и визуализировать временной ряд. Используйте диаграммы в Excel, чтобы отслеживать активность производства за время. Вы можете использовать различные графики для выявления трендов в производстве и представления сезонных колебаний или аномалий. Это критически важно для создания прогнозов на будущие периоды производства.

Формулирование прогнозов

Имея анализ временных рядов за плечами, вы теперь можете сформулировать прогнозы. Используйте инструменты Excel, такие как анализ трендов, для создания прогнозов на основе собранных данных. Обратите внимание, что нужно применять к разным временным интервалам, чтобы создавать более точные прогнозы.

Резюме выводов

После того как вы завершили необходимые шаги анализа, вы должны уделить время, чтобы подвести итоги ваших выводов. Проведите рефлексию над данными, которые вы собрали, и над выявленными вами паттернами. Это поможет вам сформулировать рекомендации по оптимизации производства и, возможно, приведет к улучшению производственных процессов в компании.

Резюме

Путем структурированного анализа производственных данных в Excel вы можете получить ценные знания об эффективности различных производственных смен. Глубокое понимание различных факторов влияния поможет вам вносить обоснованные оптимизации и повышать качество производства.