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作为专业数据分析师，相信大家都深谙数据在决策制定和业务优化中的至关重要性。而高效的生产管理分析不仅仅是对企业内部生产过程的监控和预警，更是推动企业优化生产效率、提升产品质量以及促进创新的不可或缺的关键要素。

关注我们的个人读者与企业客户，大部分都是BI数据分析工具的忠实用户。那么，如何利用BI进行生产管理分析呢？本文将通过一个详细的案例，为您梳理生产管理分析的逻辑，从产值达标情况、影响实动率因素、生产质量三个方向进行分析（思维导图如下所示），并展示BI数据处理、分析以及可视化的具体流程，详解如何充分利用BI进行生产管理分析。

我们期望这篇文章不仅是知识的传递，更是对您实际工作的指导与支持。

数据处理

本次数据分析所使用的企业数据已经通过脱敏处理，以确保数据的隐私和安全。在进行具体分析之前，我们必须对现有数据进行适当的加工，以获得最终可供分析的数据表。

 

为了进行产值完成情况的深入分析，我们需要构建按月生产产值完成情况表。因此，我们首先对生产入库的详细数据进行分组和汇总。随后，通过将这些数据与经过加工的产值目标月度汇总以及产值目标年度汇总进行左右关联，得到最终的数据表。

 

这一系列处理步骤旨在确保获得准确、全面的数据，以支持对产值完成情况的全面评估。

 

未完产值及在制在库情况的综合分析涉及将未完产值按部门进行汇总，并将其与在制在库产值按部门进行汇总的数据进行上下合并，从而实现行列转换的效果。

 

在未完工单超期情况分析表上面增加跳转设置，可以跳转到对应的明细数据。

 

在仪表盘里面根据在制在库与未完产值的占比进行了数据过滤，并根据不同指标选择不同的图表。

 

基于近几月的报工明细数据，我们将针对每月的设备台数、机动时间进行提取。随后，通过对这些数据进行左右合并，我们可以得到一个综合的数据表。在这个数据表中，我们将引入一个新的公式，计算每月的实动率。

 

实动率=实际切削时间/（设备台数*24小时*60分钟*实际天数)

 

实动率可以帮助我们更全面地了解设备的利用效率，以及在实际生产中的运行情况。通过将这一公式应用于每月的数据，我们能够得出每月的实动率，为企业提供关键的生产效率指标。

 

将调试、维修、装夹时间按月度汇总后，分别用自身数据/(24*实际天数*60*设备台数)得出时间占比等等基础数据，经过汇总合并过滤等得到组件数据。

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数据分析及可视化报告

1、生产指标完成情况的总览

采用KPI指标卡的方式，可以以简洁明了的形式直观地呈现今年产值指标的完成情况。通过截至18号的本月完成率的分析，我们发现需要进一步提高生产效率，以实现本月产值目标。

2、产值完成情况及交期的分析

制作本年产值完成与产值目标的趋势图分析是一种有效的手段，可以直观比较完成产值与KPI指标的变化趋势。为了更清晰地展示这种对比，我们选择使用柱形图，在柱形图中，每个柱代表一个特定时间点（例如，每月或每季度），柱的高度表示当月或当季的产值完成情况。

同时，我们将产值目标以线形图的形式叠加在柱形图上，以便直观对比完成情况与目标的差距。

 

确保物料充足是产值完成的基础保障之一。为了深入了解未完产值的分布情况，我们选择使用饼图进行占比分析。这种图表直观地展示了未完产值在整体生产中的主要分布情况，使管理层能够迅速了解生产概况。

 

确保产值完成的同时维持客户的交期是至关重要的。为了全面了解交期情况，我们选择使用玫瑰图进行逾期天数的汇总，并特别突出显示超期3个月以上的部分。同时，我们设置了跳转功能，使用户能够点击图表中的特定区域，快速跳转至具体的明细信息，及时了解超期情况。

 

为了具体了解哪些工作中心存在缺料问题以及哪些工作中心的负荷较高，我们选择使用组合图表进行分析。在这个组合图表中，我们采用了折线图展示占比（占比低于25%），并通过柱形图展示指标值（占比大于100%）。为了更清晰地呈现信息，我们按照占比升序的方式展示这些工作中心的数据。

 

折线图可以直观地显示占比低于25%的工作中心，而柱形图则用于展示占比大于100%的工作中心的指标值。这样的组合图表设计使得用户能够一目了然地看到缺料和负荷较高的工作中心，并且通过占比的升序排列，更容易识别出重要的信息。

 

分析报告：

• 2022年度，该部门的产值目标为8772万元，月度目标为745万元。截至4月中旬，年度目标完成率为26.56%，月度目标完成率为51.14%。根据当前趋势，为实现本月目标，需进一步提升生产效率。公司每年将总产值目标分解为各部门的月度目标，以监督各部门的工作。然而，月度产值一直未显示出明显增长，而是在目标范围内波动。
• 通过分析总未完产值和在制在库情况，发现总未完产值为2509.64万元，而在制在库产值为962.16万元，占总未完产值的38.34%。这暗示存在物料短缺的问题。未完产值主要集中在V带轮等产品类型，其他产品类型的占比相对较低。
• 针对未完工单交货期超期情况的分析显示，未完工单总数为4272条，超期工单占比为59.71%；其中，超期3个月以上的工单有695条，占总超期工单的27.24%。这表明拖延交期问题严重，且存在长时间的拖延，导致准时交货的问题日益突出。这不仅延长客户等待交货时间，降低合作度，还进一步影响公司接单额的增长。
• 从工作中心未完产值及在制在库的角度来看，有15个工作中心的占比小于25%，而有5个工作中心的占比大于100%。这说明物料短缺和产能负荷不均衡是当前亟需解决的重点问题。

 

 

3、实动率分析

实动率=实际切削时间/（设备台数*24小时*60分钟*实际天数)

调试、装夹、维修占比同以上公式

 

为了清晰展示总体实动率的趋势，我们选择使用面积图，并在图表中增加目标警戒线。

面积图可以有效展示实动率的变化趋势，而添加目标警戒线则使得用户能够直观地比较实际表现与设定目标之间的关系。目标警戒线的设定有助于迅速识别实动率是否达到了预期水平，以便及时采取调整措施。

 

为了深入了解影响实动率的因素，我们重点关注了维修、调试和装夹这几个关键点，并进行了占比分析。考虑到指标较多，我们选择使用多维度柱状图，以清晰展示每个指标在24小时内的占比情况。

 

为了剖析实动率低的工作中心，我们选择使用瀑布图进行每日数据的展示。

在瀑布图中，每个条块代表一个工作日的实动率数据，从而形成一个连续的视图。通过观察瀑布图，管理层可以直观地识别出哪些工作日的实动率较低，从而分析出现问题的时间点和周期。这有助于深入剖析实动率低的原因，是否存在特定的工作日或时间段导致实动率下降。

 

分析报告：

• 实动率是通过对三班24小时进行分析得出的。总体而言，从整体月度变化来看，实动率没有明显增长，且通常保持在相对较低的水平，每月都未达到42%的实动率目标。
• 通过对当月按天划分的工作中心实动率数据进行分析，发现有多个工作中心的实动率低于20%的天数较多。例如，以LJ71707工作中心为例，从4月9日到4月14日，该工作中心的实动率数据为空，表明该工作中心连续5天未进行生产报工。存在这样长时间停滞的工作中心较多，生产部门需要关注这些工作中心并及时进行调整，因为设备长时间不生产将导致实质的资金浪费。
• 实动率受多种因素影响，包括物料短缺、员工请假过多导致缺乏机动人员、产前准备不足、装夹换型调试时间过长，以及机床故障等。这些因素会导致实动率降低，进而影响产值无法达到预期。这些问题之间相互关联。今年公司领导层开始关注设备维修、调试时长，从4月开始系统接入设备维修时长的统计。按调试、维修、装夹、切削时间占24小时的比例来看，调试时间占比急剧上升，达到20%；而维修时间所占比例为3%（实际一个月下来维修占比大于此值）。这显示了公司对设备维修和调试时长的关注以及可能需要调整的领域。

 

4、质量分析

为了展示废品价值和不合格率的总体趋势，我们选择使用组合图表，其中面积图能够生动展示废品价值的变化趋势，而折线图则直观反映不合格率的波动情况。为了确保清晰表达两者的趋势，我们将它们分别设置在不同的轴上。

将这两个图表组合在一起，既能全面了解废品价值和不合格率的总体趋势，又能够清晰地比较它们之间的关系。

 

为了分析废品的来源类型，我们选择使用饼图进行总体比较，分为毛坯不良和生产不良两个类型。饼图能够直观地展示各类型废品金额的占比情况，帮助管理层快速了解哪个类型的废品金额较多。

 

为了分析缺陷类型的TOP10，我们选择使用漏斗图进行可视化展示。漏斗图能够清晰展示各个缺陷类型的数量排名，直观呈现TOP10的缺陷类型。

 

分析报告：

• 根据近几个月的月度废品价值分析，不合格率逐步下降，总体呈现良好的趋势。
• 在加工不良和毛坯不良的详细分析中，发现加工不良是主要的不良来源，而毛坯不良则相对较次要。在加工不良中，内孔直径、刀伤和盘厚是最常见的缺陷类型，而毛坯不良主要表现为跳动超差。
• 总体而言，排名前十的缺陷类型都是需要特别关注的。这些问题涉及到技术层面，因此需要与技术部门的人员合作，进一步分析具体导致废品的原因。这种综合的废品分析有助于确定优先处理的问题，并采取相应的改进措施，以继续改善产品质量。

 

5、总体结论及建议：

根据综合分析，我们得知存在一系列问题，包括物料短缺、工作中心负荷不均衡，导致托交期严重延误。此外，生产过程中调试时间占比较长，设备利用率较低。值得注意的是，维修时间可能导致实动率降低，但需要进一步观察以得出结论。

 

如何提高产值、提高实动率、解决交期问题、提高生产质量，有以下建议：

合理计划和均衡生产：

• 分析生产计划，确保合理分配资源，避免生产负荷不均衡。
• 制定灵活的生产计划，以适应市场需求和工作中心的实际情况。

 

减少换型时间：

• 通过优化设备设置和加强培训，减少换型时间。
• 使用标准化工具和流程，提高换型效率。

 

员工提前交接班和产前准备：

• 要求员工提前半小时进行交接班，确保设备状态正常，物料齐全。
• 加强产前准备，减少生产开始前的等待时间，提高工作效率。

 

机动人员配备和轮岗制度：

• 配足机动人员，确保有足够的替代人员以应对请假情况。
• 实施轮岗制度，保证生产不间断，并合理安排员工轮岗。

 

处理拖交期严重的工单：

• 设置机动工作中心，控制插单量，制定交期考核制度。
• 采取措施确保严格执行交期，以避免交货延误问题。

 

处理负荷过高或过低的工作中心：

• 对于负荷过高的工作中心，考虑扩能、增加工作中心、降低库存计划量。
• 对于负荷过低的工作中心，加大坯件库存量，批量生产，调整工作中心，确保资源充分利用。

 

解决毛坯短缺问题：

• 加快新产线的模具工艺设计，提高试模速度，加强现场试模与工艺设计人员的沟通。
• 通过扩大铸造产能解决毛坯短缺问题，缓解铸造瓶颈。

 

优化维修和调试时间：

• 安排设备配件库管上夜班，保证设备维修科能随时领取配件。
• 分白班夜班的方式组织维修员，缩短等待维修时间，提高维修效率。
• 增加调试人员，设置考核制度，合理合单批量生产，减少调试换型次数。

 

加强毛坯质量控制：

• 对外购毛坯，强化进货检验，要求供应商提供高质量的货品。
• 针对自产毛坯，优化铸造工艺，提高工艺出品率，深入研究和解决反复问题。

 

CNC机加工艺程序的优化：

• 规范操作，控制切削厚度等参数。
• 定期对员工进行检验培训，强化员工自检能力，确保产品质量。
• 定期检查机床，进行维修保养，使用高质量的切削液。
• 调整刀具和工艺参数，提高机床的抗振性，以优化机加工艺程序。

 

 

结语

在本文中，我们深入探讨了如何利用BI工具进行生产管理分析。通过细致的生产数据处理、分析和可视化流程，我们能够全面了解生产过程，从而优化资源配置、提高效率和质量。从生产完成情况、设备利用率到废品和缺陷类型的分析，BI工具为管理层提供了直观、清晰的数据支持，帮助他们迅速识别问题、制定改进策略。通过这些分析，企业能够更好地应对物料短缺、工作中心负荷不均、托交期延误等挑战，实现生产过程的优化与持续改进。

由此可见，BI工具的应用不仅提升了生产管理的效能，也为企业实现可持续发展奠定了坚实基础！

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