【2023BI数据分析大赛】物料质量前置+智能化解决方案套表
物料质量前置+智能化解决方案套表
一、选手简介：
1、个人介绍：
笔名：流年
帆软社区用户名：流年的你我
目前就职于HX控股股份有限公司，是生产智造、房地产、航空航天、光通信、医疗设备、教育等行业的多元化企业，目前从事数据分析师工作
个人感兴趣的领域：大数据、AI、RPA、六西格玛
个人照片：
2、参赛初衷：
希望在全国比赛的舞台上切磋、学习。学习优秀的可视化报表，带给公司实现管理上的再次提升。拓宽视野，俗话说：山外有山，人外有人。如果不经历失败，只能说明自己的改进还不够大，通过这次全国BI大赛，让自己走出去带回来。期待这次大赛的精彩作品，互相学习，一起加油！
二、作品介绍：
1、业务背景：
在大数据、AI时代下，以及工业4.0无人化工厂的趋势下，人工统计总是与现有的时代格格不入。公司从19年重点发展大数据分析，经过四年的数据分析演变，已经从最开始的报表呈现、报表分析到现在的报表场景。在这段发展过程中，人工统计、智能化低、数据追溯差、共享程度低成了大数据道路上的拦路虎。迫切需要一款可以集成数据分析、报表共享、降低人工分析的软件。
需求痛点：
①供方生产信息无法获取，导致公司工程师经常半夜打电话确认风险批次。而供应商落实进度在3-6小时，导致影响损失扩大
②公司物料保证室的检验员在物料检验工作、流程闭环，往往需要每天拿出2小时来点检。造成人员分析上的浪费
③公司过程保证室的IPQC在统计报表、分析日报，往往需要每天2小时，收集数据、分析报表，且无法在现场使用报表造成实时性不高
④公司部品认定室的工程师在供方的月报、日报上，每天需要耗费1小时查询所负责供方的来料质量表现，造成人员浪费
2、数据来源：
企业数据：
①供方制程信息表，简述：将供方的上料、生产、检验、包装、维修信息通过MES系统或其他（如：ERP等）系统抛数据至公司服务器的API端口，实现供方数据的抓取。
②QMS检验报告信息表，简述：日常检验员检验报告的原始数据表，使用QMS系统储存在ORACLE数据库
③过程首检、巡检信息表，简述：公司IPQC检验员对于生产异常问题、作业手法不规范、人员检验能力的原始数据收集，使用MES系统储存在ORACLE数据库
④供方来料信息表，简述：供方来料详细信息包括产品代码、时间、数量、使用阶段等，使用QMS系统储存在ORALE数据库
3、分析思路：
①供方物料质量前置管理：
抓取供方数据实现从无到有，供方的制程可视化报表管控、质量预警、8D分析。
提前识别供方库存、厂内风险物料的信息追溯。将供方-厂内数据打通，精准抽样。
结合Minitab软件的SPC控制图，实现供方制程异常预警，提升供方来料质量。
1.1供方制程信息主图（示例图表为模拟数据）：
适用人员，部门长整体查看供方制程信息情况、预警闭环情况、各版块细分报表
1.2各板块数据（示例图表为模拟数据）：
适合各版块工程师单独使用，包括供方来料制程良率、IQC检验抽检情况
1.3精准抽样表（示例图片数据为测试数据）
用于检验员的精准抽样，具体要抽检哪一箱。实现检验员工作的精准抽样。
②物料保证室智数化解决方案：
从省人的出发点，固化报表逻辑，将人工点检、人工预警、人工查询的复杂步骤交给BI系统。报表上线后人工只负责最后结果的通报。
③过程保证室移动端智能方案：
通过报表实现数据的实时分析，点检闭环进度。免除人工分析、统计，报表上线后方便人员在PAD移动端操作，减少在电脑端的使用，提升人员效率
④部品认定室指标自动化方案：
日报、月报总是让人头大，把工程师忙的都要裂开了。通过固化报表逻辑、邮件推送、预警，实现线上报表可视化分析，报表上线后减少3小时的数据分析工作量。
4、数据处理：
左合并、新增汇总列、新增公式列、过滤。其中在用SPLIT函数时，遇到\这个字符就是怎么都无法分割，提示错误，通过百度才知道在函数中代表转义符，需要\\\\才能代表一个\符号。
5、可视化报告：
①每个报表的第一行数据点评，第二行是KPI指标卡数据显示
②板块分析内容分割，各板块专项分析
③集成化门户管理，入口区分各版块。
2、分析得出结论：
效益：解决方案中的物料前置板块实现减员6人，BI报表任务推送板块减少人工时费2.06万元，共计为公司减少人工时费62万元。线下报表80%转为线上报表。提升分析效率，改善生产制程质量。
作品PPT介绍：
帆软全国BI数据分析师大赛.pptx (3.63 M)
三、参赛总结：
1、亮点功能：FineBI工具的公共链接是相对于竞品比较亮眼的功能，这个功能真的好用。
小白式的拖拉拽报表制作，也是降低了入门门槛
智能图表生成，在制作单个组件时可以实时展示数据形态，图表美化SO easy
吐槽：
SPLIT函数不能在实时数据中使用，还是有点不便。需要把数据从实时转为抽取。
不能自定义预警，比如对单个指标的邮件预警功能。希望能够考虑增加上，那就更加完美了。
2、切磋学习：
通过参加比赛也是看到了各行各业的小伙伴的努力和认真，也感谢帆软提供这个比赛的平台，能够让我们以赛促学。不断督促自己在前进的道路上努力学习，每当遇到一个任务、一个改善需要用到报表而不能解决时，逛逛论坛、看看大咖的分享视频。再查找学习一些SQL、函数等，往往就能茅塞顿开。也验证了一句话：如果没有遇到失败，只能说自己提升的高度不够。也希望大家在使用BI工具不断地突破使用场景，能够带来管理、业务上的提效。大家相互切磋，共同提升！
