一、生产制造的数据，不是越多越好，而是看你能不能“解释业务现象”😎\n很多人一做数据分析就陷入“报表堆砌模式”：\n一堆图，一堆表，看起来很热闹；\n但看完之后你发现：还是不知道为什么订单交不出、哪条产线最拖效率、库存为啥越来越重……🤷♂️\n数据分析真正的价值，在于回答业务问题。\n二、制造业数据分析，到底该从哪几个维度下手？\n1、 产能维度：能不能产、产得满不满？🧐\n核心就是看两个点：\n👉理论产能 vs 实际产能\n👉产能利用率、设备开工率\n \n2、效率维度：干得顺不顺？有没有卡点？🚦\n关键指标有：\n👉OEE\n👉单位节拍效率 / 每小时产出\n👉换线换模时间\n👉停机时间 / 损失工时\n3、质量维度：做得出，能不能用？✅\n质量维度特别重要，建议重点关注：\n👉一次合格率 / 直通率：一次生产能直接出货的比例。\n👉不良品率 / 报废率\n4、 交付维度：能不能按时交货？客户满意不满意？📦\n说到底，制造业是交付型业务，交不出货，前面都白搭。\n交付维度的分析主要解决两个问题：\n👉为什么延期？\n👉是不是按节奏完成了计划？\n5、成本维度：这活干下来，值不值？💸\n数据分析一定不能停留在生产车间，还要看制造成本端的控制情况：\n👉单位制造成本（按产品）\n👉材料损耗率（尤其是关键原料）\n四、制造企业常用的6种数据分析方法\n1. 趋势分析：看变化、抓异常📈\n比如每周设备开机率趋势图，一旦突然下滑，就要追查：是不是设备在出问题？❓\n2. 结构分析：看分布、找主因🧩\n比如质量不良结构图，显示70%的不良都集中在某个工序，那就不用乱查了，精准打击\n3. 对比分析：横向比、看差异🔍\n4. 甘特图/排产分析：查瓶颈、优化节奏⏳\n5. 五大浪费法分析🔧\n分析制造环节是否存在过度加工、等待、搬运等浪费，每一项浪费都是看得见的钱💸\n6. 鱼骨图（因果分析法）🐟\n三、怎么用BI做好生产指标分析？\n1）第一步：从“图表堆叠”转向“问题导向式设计”🔄\n2）第二步：让看板能“下钻、预警、联动”，才是真分析🔍\n3）第三步：分析输出不能只有图，还得有“结论”和“建议”📝#FineBI #数字化 #数字化企业 #生产管理 #数据驾驶舱
