1. 业务背景与需求痛点 业务背景： 本报告针对某制造企业的生产线进行8月4日生产数据分析。该企业专注于精密零部件的生产，对生产效率和质量有严格要求。日常管理中，需要实时监控生产线的运行状态，确保生产计划按时完成，并及时发现和解决生产过程中出现的问题。 需求痛点： 生产计划执行情况不明晰： 需要准确掌握每日生产计划的完成情况，包括计划产量、实际产量及完成率。 订单进度难以追踪： 多个订单同时进行，需实时了解每个订单的排产数、已生产数及完成进度。 生产效率分析不足： 需要评估生产线的工作效率，如单小时产出、劳产率等指标，以便优化生产资源配置。 人员出勤与工作量匹配度低： 需要合理安排人员出勤，确保人力资源的有效利用。 2. 数据来源 企业数据（脱敏处理）： 生产记录表： 包含订单编号、计划产量、实际产量、生产时间等字段。 员工考勤表： 包含线别、实际出勤人数等字段。 生产线信息表： 包含生产线编号、工作时长、单小时产出等字段。 参考数据： 参考了公司内部的生产管理标准和KPI考核指标，如计划完成率、订单完成进度、单小时产出等。 3. 分析思路 拿到数据后的思考过程： 围绕“如何全面评估8月4日的生产表现”这一核心问题，拆解分析方向如下： 生产计划执行情况： 计划完成率：实际产量与计划产量的比值。 生产数与排产数对比：验证生产任务是否按计划执行。 订单完成进度： 每个订单的排产数、已生产数及完成进度。 识别是否存在延期或未完成的订单。 生产效率分析： 单小时产出：评估生产线在单位时间内的产出能力。 劳产率：分析人均生产效率，判断人力资源配置合理性。 人员出勤情况： 总出勤人数：当日实际出勤的员工数量。 工作时长：生产线实际运行时间，用于计算单小时产出。 具体分析主题： 计划完成率：反映整体生产计划的执行效果。 订单完成进度：细化到每个订单的生产状态。 平均单小时产出：衡量生产线的即时效率。 劳产率：评估人力资源的利用效率。 4. 数据处理 在FineBI中使用自助数据集进行以下关键处理： 数据合并： 将生产记录表、员工考勤表和生产线信息表进行关联，构建综合分析数据集。 字段计算： 计划完成率：实际产量 / 计划产量 * 100% 完成进度：已生产数 / 排产数 * 100% 单小时产出：总产量 / 工作时长 劳产率：总产量 / (总出勤人数 * 工作时长) 异常值处理： 检查并修正数据中的异常值，如负数产量、超长工作时长等。 分组与汇总： 按订单编号对生产数据进行分组，计算每个订单的排产数、已生产数及完成进度。 按生产线别汇总总产量、工作时长等指标。 5. 可视化报告 （1）数据含义表达与图表排版布局 看板设计逻辑： 采用“概览 → 详细 → 分析”的三层结构，便于用户快速获取关键信息并深入探究细节。 组件设计与颜色设置： 组件 业务含义 图表类型 颜色设置 设计意图 计划完成率 整体生产计划的完成情况 指标卡 绿色（达标）、红色（未达标） 直观展示目标达成情况 排产数与生产数 订单的计划与实际产量对比 数字卡片 蓝色 清晰对比计划与实际 工作时长与单小时产出 生产线的运行时间和效率 数字卡片 白色 突出核心运营指标 总出勤人数与劳产率 人力资源的投入与产出 数字卡片 白色 评估人员效率 订单完成进度 各订单的生产状态 柱状图+折线图 蓝色（排产数）、浅蓝（已生产数）、绿色（完成进度） 细化展示每个订单的进展 平均单小时产出 不同生产线的效率对比 柱状图 紫色、橙色 对比分析各生产线表现 交互设计： 筛选器：提供“选取生产线别”筛选器，支持用户按需查看特定生产线的数据。 联动分析：点击订单完成进度图中的任意柱状图，可联动显示该订单的详细生产记录。 （2）分析结论与业务价值 主要结论： 生产计划执行情况： 计划完成率为100.00%，表明当日生产任务全部按时完成，无延期现象。 排产数与生产数均为4,331，计划与实际高度一致，生产控制精准。 订单完成进度： 所有订单的完成进度均为100%，无未完成订单。 订单2003142879 和 订单2003143720 的产量较高（分别为1,587和1,029），可能是当日的重点生产任务。 生产效率分析： 单小时产出为393.73，表示生产线每小时平均产出393.73个产品，效率较高。 劳产率为9.16，即每人每小时平均产出9.16个产品，显示出良好的人力资源利用效率。 人员出勤情况： 总出勤人数为43人，结合工作时长11小时，可以合理推算生产线的人力配置情况。 带来的业务价值： 维度 成果 发现问题 本次分析未发现明显问题，所有指标均达标，但需持续监控以保持稳定生产。 提升效率 通过FineBI可视化看板，生产管理人员可在几分钟内掌握当日生产全貌，相比传统报表节省大量统计时间。 影响决策 数据显示生产线效率较高，未来可考虑适当增加产能或优化排产策略，进一步提升整体产出。 6. 学习总结 （1）学习经历 熬夜学习： 在制作这份报告的过程中，为了完善每一个细节，我多次加班到深夜，反复调试图表样式和数据链接。 结交新朋友： 在学习班的群里认识了许多志同道合的同学，我们一起讨论如何优化看板设计，互相分享学习资源。 感谢的人： 特别感谢助教唐老师，他们耐心解答我的每一个问题，帮助我克服了多个技术难点。 有趣的事儿： 在调整颜色方案时，我进行了多次“色彩大战”，最终选出了最符合业务场景的配色方案。 （2）个人成长 掌握的技能和方法： 熟练使用FineBI进行数据连接、清洗、建模和可视化。 掌握了多种图表类型的使用场景和设计技巧。 学会了如何根据业务需求设计合理的分析框架。 最印象深刻的内容： 是老师讲的那句：“数据可视化不仅是展示数据，更是讲述故事。” 这句话让我意识到，一个好的看板应该能够清晰传达业务逻辑，引导观众理解数据背后的含义。 学习初衷实现程度： 初衷是“能够独立完成一份专业的生产分析报告”，现在不仅完成了，而且得到了老师的认可和同学的好评，目标已实现100%！ 是否有信心拿下FCP考试： 非常有信心！ 经过这次系统的学习和实践，我已经掌握了FineBI的核心功能和常用分析方法，相信能够在考试中取得好成绩。 个人的心得体会：坚持的意义 这次作业让我深刻体会到：坚持不仅是一种态度，更是一种能力。 在遇到困难时，只要坚持不懈，就一定能够找到解决问题的方法。数据分析这条路虽然充满挑战，但只要不断努力，就一定能收获成长和成功。