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用户Q3037671(uid:372119)
职业资格认证:FCA-FineBI
BI菜鸟小试牛刀,关于企业生产故障分析
1、学习初衷 (1)个人介绍 帆软uid 372119,目前就职于XX大型国有化工企业,我司专注于高端精细化学品的研发与生产。目前从事生产管理工作,主要涉及日常生产管理、生产消耗分析、节能降耗分析与执行。个人对数据分析、生产优化及能效管理有着浓厚的兴趣,期待与更多同行交流心得。 学习初衷: ①肯定是为了更好的做好工作、更好的服务企业。 ②一个字“卷”,技多不压身。 最初接触到信息化建设是finerport的运用,前两年公司开始推行finerport,各种报表的开发与运用,我惊奇的发现原来工作还可以这么做,这让我对数据分析、对帆软产生了浓厚的兴起。 学习背景:随着国家对环保和能效要求的不断提高,我司正积极寻求通过数据分析优化生产流程、降低能耗的途径。我的工作需要更加深入地运用数据分析工具,来精准识别生产过程中的消耗热点,提出并实施有效的节能降耗措施。同时,我也希望通过学习,拓宽视野,提升自我,为公司创造更大的价值。 2、作品简介 (1)业务背景/需求痛点 简述业务背景:我司作为大型化工企业,拥有众多生产装置,其稳定运行对于公司整体运营至关重要。然而,非计划停车事件时有发生,不仅影响生产进度,还可能带来安全隐患和经济损失。因此,对全公司非计划停运数据进行深入分析,识别非计划停车的原因及频次,成为提升生产稳定性和安全性的重要手段。 (2)数据来源 数据来源于公司内部的生产管理系统,涵盖了2023年和2024年所有装置的非计划停车记录,包括停车原因、停车时间、频次等详细信息。 注:此次分析采用的数据是本公司现有的日常数据进行清洗、脱敏(公司敏感信息不允许外发),所以该分析模板只能作为分析方向的参考,不具有真实性。 (3)分析思路 拿到数据后,我首先按照时间、装置、停车原因等维度进行了数据分类和整理。接着,我使用了频次分析、趋势分析等方法,对非计划停车的次数、原因及分布进行了深入剖析。为了更直观地展示分析结果,制作了柱状图、饼图等图表,以便管理层能够轻松理解数据背后的含义。 (4)可视化报告 数据含义表达和图表排版布局: 我先使用KPI指标卡展示了两年来总的次数,然后使用了饼图展示了在2023年和2024年的非计划停车次数。使用条形图展示了各个专业领域停车次数,以便管理层能够了解非计划停车的主要原因,使用图云展示了停车具体原因。再使用交叉报表来具体展示各年各季度的详细数据。使用了成长色系的颜色搭配和图表大小,确保报告整体美观且易于阅读。 通过分析得出的结论: (5)发现问题通过数据分析:   我发现某些装置类型的非计划停车次数明显高于其他类型,且某些停车原因(如工艺操作、设备故障问题等)占据了较大比例。 (6)解决方案   建议对频繁发生非计划停车事件的装置进行重点排查和维修,同时加强设备的维护,确保设备的稳定性。此外,还可以加强员工培训,提高员工对设备维护和故障排查的能力。 (7)影响决策    该分析结果直接影响了公司的生产稳定性和安全性决策,为公司提供了有价值的决策支持。 3、学习总结 (1)学习经历       在这个学习班中,我经历了无数个熬夜学习的夜晚,但每次看到自己的进步都感到无比欣慰。结交了许多新朋友,大家在学习上互相帮助,共同进步。同时感谢班主任和助教老师的耐心指导,让我在遇到问题时能够及时得到解决。 课程建议:希望未来能够增加更多贴合我们公司经营管理相关的实战案例的分析和讲解,让我们能够更好地将所学知识应用到实际工作中。 (2)个人成长       通过学习,我掌握了FineBI的基本操作和数据分析方法,能够独立完成数据分析任务。最让我印象深刻的是数据分析的严谨性和逻辑性,这让我在处理问题时更加有条理。学习的初衷已经实现了大部分,我不仅掌握了技能,还提升了工作效率和决策质量。对于结课考试,我有信心通过努力备考来取得好成绩。 个人的心得体会:学习是一个不断积累和提升的过程,只有坚持学习,才能不断进步。我相信终身学习的理念,并会将其践行到底。            
自助:这种做去年同期对比值的图表咋做。
 
个人成就
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