【2023BI数据分析大赛】生产要素智慧洞察看板
生产要素智慧洞察看板
一、团队介绍
1.团队介绍
团队名称:逸起非
团队组成:
润泽:队长,团队的高级项目经理。他的杰出成就之一是编制了《某汽车企业工业4.0》标准,为公司的数字化转型奠定了基础。他在项目管理方面经验丰富,擅长规划和执行复杂的数据分析项目,并具有卓越的领导能力。
思逸:队员,团队的技术架构师,专注于数据集成、ETL(抽取、转换、加载)、分析展示等技术问题。他具备广泛的技术知识和丰富的实践经验,在数据架构设计和数据工程方面表现出色。他的工作使得团队能够高效地处理和分析海量数据,为业务决策提供有力支持。
节奏:队员,项目管理高级经理,牵头负责公司的数据化转型。他深入了解数据分析应用的重要性,善于抓住机遇并提供战略性见解。他在整合公司内部数据资源、优化数据管理流程以及推动数据驱动决策方面发挥着重要的作用。
静波:队员,团队的需求分析师,他在实现指标设计、驾驶舱看板设计和实施方面具有卓越能力。他善于通过深入的数据分析和用户研究,理解业务需求,并将其转化为可操作的解决方案。他的工作为团队提供了准确且有针对性的数据分析应用,帮助企业实现战略目标
以上是对团队成员的重新描述和扩展。每位成员都在数据分析应用方面发挥着重要的作用,共同努力推动公司的数字化转型和业务发展。
二、作品介绍
1、业务背景/需求痛点
业务背景
S电池公司是一家专注于生产充电式锂电池的制造商。产品广泛应用于移动设备、电动工具等领域。由于市场需求的增长以及技术的不断进步,S电池公司面临着生产规模的扩大和生产效率的提升的压力。在过去的几年里,S电池公司取得了显著的增长,但也面临着一些业务挑战。其中一个挑战是供应链管理。由于原材料采购和供应商交付的不确定性,S电池公司经常面临着库存管理和生产计划方面的困扰。他们需要更好地与供应商合作,优化物料拉动和库存控制,以保持生产线的稳定运作。
随着产品种类的增加和制程复杂度的提升,S电池公司需要确保每个生产批次的一致性和品质稳定性。他们需要建立完善的质量管理体系,包括制定标准操作规程、进行严格的产品检测和不良品处理,以确保产品符合客户的要求和行业标准。此外,S电池公司还面临着人力资源管理的挑战。随着生产规模的扩大,他们需要招募更多的员工,并确保员工的技能和培训与工艺的要求相匹配。他们也希望通过提供良好的工作环境和激励机制,吸引和保留优秀的员工,以推动组织的持续发展。
为了解决这些业务挑战,S电池公司决定引入先进的生产管理看板系统。该系统将集成供应链管理、质量控制和人力资源管理等功能,提供实时的数据分析和决策支持,帮助他们优化生产计划、提高产品质量,并实现生产效率的最大化。通过引入这个系统,S电池公司期望能够更好地满足市场需求,提升竞争力,并取得更大的商业成功。
需求痛点
之前管理一直存在着以下几个主要问题:
人力管理痛点:
技能匹配:不同工序和岗位对不同的技能要求,但可能存在技能短缺或不合理的人员分配,导致生产效率低下或质量问题。
培训和转岗:电池组装工艺技术更新快,需要定期组织培训和转岗,但可能存在培训计划不完善、培训资源不足或培训成效不理想的问题。
设备管理痛点:
设备故障:电池组装过程中使用的设备可能出现故障,导致停工或影响产能。及时的设备维护、保养和故障处理非常重要。
设备兼容性:电池组装生产线上的不同设备,如点胶机、焊接设备等,需要保证兼容性和协调性,以确保生产流程的顺利进行。
物料管理痛点:
供应链风险:电池组装行业涉及到大量的原材料和零部件供应,供应链中的延迟、质量问题或供应中断可能对生产造成影响。
质量控制痛点:
一致性和稳定性:电池组装过程需要保证产品的一致性和稳定性,但可能存在制程参数不稳定、工艺漂移或异常变化的问题。
2、数据来源(企业数据)
ERP订单与预测
APS人力需求
MES人员上岗刷脸明细
MES设备点检计划与点检明细
QMS直通率
MES时段生产数据
MES叫料系统
温湿度报表数据
3、分析思路
(1)分析思路
总体分析思路/呈现逻辑为:
数据总览——>项目开展各环节明细信息;
项目开展逻辑顺序:人员——设备——物料——环境——线边叫料——直通率
具体见思维导图:
(2)部分关键指标说明
人员:
1.1 基础数据是客户、成品编码、标准时段产能、线体、标准人数,通过ERP输入订单和客户预测,在APS系统中输出人力需求,作为计划人员对人员需求的提出,和HR对近三个月人力统筹。
1.2 再细化到车间层面,具备人员上岗扫码环节,以线体、工位、上岗资质为基础,每个工位上岗都要扫描人脸识别人员岗位资质,与工位进行绑定上岗,上岗数据可以同时输出当天人员数量差异,数据可以用来记录人员与产品的关系,为后续计划做排产依据,让熟练度高的人员到合适的岗位产出更优质的电池
设备:
2.1 设备每天需要进行点检,体现当日点检计划,系统告知技术员哪些设备点检的项目,在规定时间内未通过点检的关键设备,线体不可开启生产,直至关键设备点检结束。
2.2 在QMS品质系统中进行工位预警,设备和工位是绑定的,看板展示出设备SN、设备名称、当天预警类型,提供给品质人员进行重点关注设备对电池品质的影响。
物料
3.1 体现时段产能,基础数据是车间、线体、标准产能、标准人数、每个小时的产出,对每个小时的产出和标准产能进行对比分为80%、90%、100%达成率的颜色展示,红黄绿三个颜色,红色为最需要得到关注的80%;
3.2 基于标准产能的生产节拍,设计了电芯、保护板这类关键物料的叫料看板,解决物料拉动问题。
环境
一些产品对环境温湿度的变化非常敏感,所以车间具备温湿度系统,按照规定的温湿度上下限设定,对数据进行自动控制,看板显示当天温湿度情况,对有异常波动的进行关注,可以确保产品在生产过程中的稳定性和质量。
直通率
直通率是一种用来衡量生产过程或业务流程的质量和效率的指标,按照规定的标准直通率设定目标线,对数据进行自动控制。看板显示15天总直通率情况,对有异常波动的进行关注,识别生产或服务过程中存在的问题,例如质量控制、工艺改进、培训需求等。通过监测直通率的变化和趋势,可以采取相应的措施来提高生产或服务的质量和效率,从而提升客户满意度和业绩表现。
(3)排版布局设计
4、数据处理
(1)汇总:汇总每日工厂总人数,请假人数,离职人数
(2)左右合并:每日生产需求和人力情况结合
(3)汇总:计算出每日的需求人力
(4)公式列计算:计算人力差距
(5)公式列计算:过滤掉无效数据
5、结果展示
总览
1,主要内容:数据总览,依据项目生命周期各环节先后顺利进行展示,包含生产人力需求情况、设备点检情况、环境温湿度情况、时段产能、线边叫料以及直通率情况。
2,核心指标:最高温度、最低温度、各车间排程量、设备未通过数。
3,展示效果/分析结论:整体为简洁的科技风风格,以指标卡的形式清晰地展现目前车间工作总体开展情况。目前项目正有序平稳开展。但各环节开展情况还需细化观察。
(1)Chapter1,汇总指标
1,主要内容:通过指标卡显示
2, 核心指标:最高温度、最低温度、车间排程、设备未通过数
3, 展示效果/分析结论:指标卡布局应简洁明了,突出关键数据,以简洁明了的形式展示关键性能指标或数据指标,使用户能够快速理解所呈现的数据。
(2)Chapter2,生产人力需求
1,主要内容:包含三部部份内容,一部分是在职人数日趋势图,一个部分是目前车间需求人力情况,另一部分是从在职人数和需求人力的差异分析图表。
2, 核心指标:在职人数、需求人数、差异人数、偏差线图。
3,展示效果/分析结论:直观地展示在职人数和需求人数之间的比较和趋势,差异分析超过了10%,需要思考下原因,提升规划科学性。
(3)Chapter3,设备点检情况
1,主要内容:此处分为两部分,一部分是各设备类型的设备点检情况,一部分是点击某类设备类型的设备点检明细
2,核心指标:各设备类型点检的次数,某一类型设备点检的通过or不通过的明细;
3,展示效果/分析结论:各设备类型点检,可以点击某一类设备点检情况,使用不同的颜色来区分不同的柱子,代表设备点检的情况。
(4)Chapter4,环境温湿度情况
1,主要内容:包含了两个部分,一部分上下限制温度,每10分钟统计四个区域最大温度和最低温度,是否在允许的温度范围内,另一部分一部分上下限制湿度,每10分钟统计四个区域最大湿度和最低湿度,是否在允许的湿度范围内。
2,核心指标:最高温度,最低温度,最高湿度,最低湿度。
3,展示效果:数据可视化方式,用于直观地展示不同温度和湿度之间的比较和趋势,红线代表高压线,可以为相关技术部起到预警作用,通过观察图表,一眼可发现异常,代表他们可以迅速处理异常。
(5)Chapter5,时段产能
1,主要内容:当天车间线体排程、产出、排程达成率、达成损失、各个时间段产出情况。
2,核心指标:排程、产出、排程达成率、达成损失
3,展示效果:列举各线体排程、产出、达成率相关数据的详细信息,使用百分比显示排程达成率,用户直观了解生产进度。
(6)Chapter6,线边叫料
主要内容:目前生产的制令单,生产线缺料情况
核心指标:制令单、线体、成品料号、工序、剩余量、时间产能、安全库存、可用数据
展示效果:提示用户当前生产缺料情况,及时发现处理。
(7)Chapter7,直通率情况
1,主要内容:包含两部分,一部分是正常工单近15天总直通率,另一部分是正常、二检工单近15天总直通率;
2,核心指标:目标直通率,总直通率;
3,展示效果:以折线图表的形式能够突出展示近15天总直通率趋势。红线代表高压线,可以为相关技术部起到预警作用,及时发现处理问题。
(7)总结
(1)汇总指标:强调和优先显示关键数据:将重点指标放在看板顶部可以使其在视觉上更加显眼,提高信息传递效率,突出业务重要性和目标导向;
(2)生产人力:生产人力的数据显示了工作人员在生产线上的分布和数量。通过观察这些数据,可以评估生产线的工作效率和资源利用率。如果发现某个阶段的人力不足,可以采取措施进行调整,以确保生产过程的顺利进行;
(3)设备点检:设备点检的数据反映了设备的维护情况和运行状况。通过定期进行设备点检并记录结果,可以及时发现设备存在的问题或潜在的故障,并采取相应的维修或更换措施,以减少生产线的停机时间和提高设备稳定性;
(4)环境温度趋势图:环境温度趋势图显示了生产环境中温度的变化情况。这些数据对于需要特定温度条件的生产过程非常重要。通过监控环境温度的趋势,可以确保生产环境始终保持在适宜的范围内,以避免对产品质量和生产效率的不良影响;
(5)时段产能:时段小时产能数据展示了单位时间内的产出量。这些数据对于评估生产线的效益和生产能力非常重要。通过分析每小时产能,可以确定生产线的瓶颈和短板,并采取相应的改进措施来提高整体生产效率。
(6)线边叫料:线边叫料数据显示了生产过程中所需材料的供应情况。通过监控线边叫料的及时性和准确性,可以确保生产线上的材料供应充足,避免因缺料而导致的停产或延误。
(7)直通率:直通率是指通过质量检验的产品占总产出数量的比例。直通率数据反映了生产线上产品质量的稳定性和一致性。通过关注直通率,可以发现质量问题,并及时采取纠正措施,以提高产品质量和降低废品率;
综上所述,在设计的看板中,生产人力、设备点检、环境温度趋势图、每小时产能、线边叫料和直通率等数据都提供了对生产过程的关键指标进行监控和评估的能力。这些数据可以帮助您及时发现问题、优化生产流程,并最终提高生产效率和产品质量。
(8)亮点功能
在这个看板中,一个亮点功能可以是自动化报警和异常通知功能。通过结合传感器和实时数据监测,系统可以自动检测到生产人力、设备点检、环境温度趋势图、每小时产能、线边叫料和直通率等指标的异常情况。
当系统检测到异常时,它可以立即触发报警或发送通知给相关人员,以便他们能够及时采取行动。例如,如果生产人力不足或超出预定范围,系统可以自动发送警报,通知管理人员进行人手调配;如果设备点检出现故障或异常,系统可以发送通知给维修人员以便及时修复;如果直通率低于设定的目标值,系统可以触发报警提醒质量控制团队进行分析和改进等。
这个自动化报警和异常通知功能能够大大提高问题的发现和解决的速度,减少因异常情况未及时处理而产生的生产延误或质量问题。同时,它也能够帮助管理层更好地监控生产过程,及时了解关键指标的变化,并做出实时的决策和调整。
总之,通过自动化报警和异常通知功能,这个看板可以更加智能化和响应性,从而帮助企业实现高效的生产运营和优质的产品输出。
6、项目价值
订单人员需求与在职差异:
通过比较订单所需的人员数量和实际在职人员数量,可以评估和规划人力资源需求,确保生产线的顺畅运作,避免因人力不足或过剩而导致的生产延误或浪费。
设备开线点检:
设备的开线点检数据可以帮助监控设备状态,及时发现潜在问题并进行维修,从而减少生产线的停机时间,提高生产效率和设备稳定性。
时段生产情况:
时段生产情况的数据可以显示不同时间段的产量、生产效率等指标,帮助管理层了解生产线的高峰期和低谷期,进行生产计划和资源调配,优化生产流程,提高生产线的利用率和效益。
关键物料叫料:
关键物料叫料数据可以提供物料库存水平和供应链配送的信息,帮助管理层做出准确的物料采购决策,避免物料短缺或过剩的情况,确保生产持续进行,并降低库存成本。
温湿度实时管控:
温湿度实时管控数据可以监测生产环境的温度和湿度,确保在合适的条件下进行生产,以避免对产品质量的不良影响,并保障员工的工作环境健康与安全。
直通率看板:
直通率看板反映了产品通过率,即一次通过生产线的产品所占比例。这个数据指标可以帮助发现生产过程中存在的问题或缺陷,及时采取措施改进,提高产品质量和生产效率。
三、参赛总结
1、工具应用
FineBI提供了丰富的可视化组件和模板,通过利用FineBI工具,企业可以更好地理解和利用自己的数据资产,实现数据驱动的决策和业务优化,能够帮助用户快速准确地获取数据洞察力,并将复杂的数据转化为可视化的结果,从而提高决策的精度和效率。
2、心得体会
在项目期间学习到了很多东西。包括:
(1)综合视角:将各项指标结合在一个看板中,可以提供一个全面的生产数据视角。这种综合视角使我能够一目了然地了解整个生产流程的各个方面,并及时发现可能存在的问题或瓶颈;
(2)关注数据关联:通过观察不同指标之间的关联性,我可以更好地理解它们对生产效率和质量的影响。例如,生产人力可能与每小时产能和直通率相关。了解这些关联性可以帮助我更准确地识别出潜在的改进空间,并采取相应的措施;
(3)实时监控:通过定期更新和显示实时的数据,我能够随时了解生产过程的状态和变化。这种实时监控使我能够迅速做出反应,及时解决问题,并采取必要的措施来调整和优化生产线的运作;
(4)重视质量和效率:直通率和每小时产能是两个重要的指标,它们分别反映了产品质量和生产效率。通过密切关注这两个指标的变化,我能够更好地平衡质量和效率之间的关系,并制定相应的策略来提高生产线的整体绩效;
(5)数据驱动决策:这些数据给我提供了决策所需的事实依据,而不仅仅是凭直觉或猜测。以数据为基础的决策可以帮助我更加客观、准确地评估当前状况,并制定出更科学和有效的改进措施。
通过设计这个看板并观察其中的数据,我认识到数据在生产管理中的重要性。它们不仅能够帮助我了解生产过程的状态和绩效,还能指导日常运营决策,并为持续的质量改进提供支持。有了这些数据作为参考,我能够更好地优化生产流程,提高生产效率,确保产品质量,并实现更好的业务绩效。