Fallstudie om produktionsanalysen hos en fordonsunderleverantör

Du befinner dig mitt i en spännande fallstudie som fokuserar på analysen av produktionsdata inom bilverkstadsbranschen. Företaget där du arbetar som dataanalytiker tillverkar olika komponenter för förbrännings- och elmotorer. I den här guiden kommer du att lära dig hur du analyserar relevanta data för att få värdefulla insikter och upptäcka trender.

Viktigaste insikter

I denna fallstudie handlar det om rådata från produktionen som visar en tidsserie av tillverkningsantal under en specifik period. Du kommer att kunna upptäcka mönster och relationer mellan skiften, produktionschefer och utsättningsfrekvensen. Med dessa data kan du dra värdefulla slutsatser om produktionsprocesserna och eventuella optimeringsmöjligheter.

Steg-för-steg-guide

Förstå datastrukturen

Innan du påbörjar analysen är det viktigt att förstå strukturen av de tillgängliga data. Totalt kommer du att ha över 1 000 dataposter som inkluderar följande attribut:

• Löpnummer: Ett referensnummer från 1 till 1000 för att identifiera varje datapost individuellt.
• Datum och tidpunkt: Data samlades in från den 2 januari 2019 till den 12 april 2020.
• Månad och år: Denna information hjälper till att tidsbestämma data.
• Skift: Produktionen sker i ett treskiftsystem (morgon-, kvälls- och nattskift).
• Produkt: Olika produkter som packningar eller skyddselement tillverkas.
• Produktionschef: Varje datapost är kopplad till en produktionschef (A, B, C).
• Antal enheter: Detta är antalet tillverkade delar.
• Utskott: Denna parameter indikerar om det har förekommit utsättningsproduktion under det aktuella skiftet.

Förberedelse i Excel

Innan du påbörjar analysen, öppna Excel och ladda de rådata som är tillgängliga för dig. Denna data är viktig för att visualisera och utvärdera specifik information. Se till att alla kolumner är korrekt namngivna och att de individuella datapunkterna är korrekt angivna. Detta gör du för att skapa en klar och överskådlig arbetsmiljö innan du börjar med analysen.

Granskning av volymdata

När datan är laddad i Excel är det meningsfullt att först kontrollera volymdatan. Detta kan göras genom att tillämpa en enkel summeringsfunktion för att se om den totala summan av tillverkade enheter är realistisk. Detta är ditt första steg för att identifiera oegentligheter tidigt och utesluta felaktigt angivna värden.

Analys av skiftdata

En central del av din analys kommer att vara att jämföra produktionen per skift. Eftersom varje skift är kopplat till olika produktionschefer kan du aggregera datan för att få fram den totala produktionen för varje skift. Detta hjälper dig att upptäcka skillnader eller mönster i produktionen som kan vara relaterade till externa faktorer eller interna processer.

Undersökning av produktionschefer

I nästa analysfas bör du undersöka påverkan av varje enskild produktionschef. Analysera hur produktiviteten skiljer sig mellan olika produktionschefer och om det finns betydande skillnader i utsättningsfrekvensen. Denna information är avgörande för att utvärdera produktionsteamets prestation och identifiera områden där eventuella optimeringar kan behövas.

Skapa tidsserieanalys

Nu är det dags att analysera och visualisera tidsserien. Använd diagram i Excel för att följa produktionsaktiviteten över tidsperioden. Här kan du använda olika grafer för att upptäcka trender i produktionen och visa säsongsmässiga variationer eller anomalier. Detta är avgörande för att kunna göra prognoser för framtida produktionsperioder.

Formulera prognoser

Med din tidsserieanalys som grund kan du nu formulera prognoser. Använd Excel-verktyg som trendanalys för att göra prognoser baserade på tidigare datainsamlingar. Se till att tillämpa det på olika tidsintervaller för att generera mer exakta prognoser.

Summering av insikter

Efter att du har genomfört de nödvändiga stegen för analysen, bör du ta dig tid att sammanfatta dina insikter. Reflektera över de data du har samlat in och över de mönster du har identifierat. Detta kommer att hjälpa dig att formulera rekommendationer för produktionsoptimering och eventuellt också bidra till förbättring av produktionsprocesserna i företaget.

Sammanfattning

Genom att göra en strukturerad analys av produktionsdata i Excel kan du få värdefulla insikter om effektiviteten i de olika produktionsskikten. En gedigen förståelse för olika påverkansfaktorer kommer att hjälpa dig att göra meningsfulla optimeringar och öka produktionskvaliteten.