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一、学习初衷
（1）个人介绍
- 帆软社区用户名2322848，目前就职于某制造企业；目前从设备基础管理工作，个人感兴趣的方向和领域为数据分析、建模。
（2）学习初衷
- 学习背景：工作需要、个人尤为喜欢数据分析一步步探索及逻辑指标拆解的过程。
二、作品简介
（1）分析背景：
1.解决 TPM 任务的 “可视化 & 精细化管理” 痛点
TPM 自主保全涉及大量设备的点检、清洁、维护任务，分散在多班组 / 产线中，传统 Excel 统计难以直观呈现 “任务分布、负荷差异、工时投入” 等数据，FineBI 可通过仪表盘快速整合多维度数据（班组、产线、周期等），让 TPM 任务的规模、分布、效率一目了然。
2.支撑 TPM 体系的 “数据驱动决策” 需求：
推进 TPM 的目标是降低设备故障、提升稼动率，但要先明确 “哪些设备 / 班组的保全任务过重？哪些资源闲置？工时投入是否合理？”——FineBI 的多图表联动（如各科占比、班组项目数、频次 & 工时数），能快速定位 TPM 执行中的问题，为任务优化、资源调配提供数据依据。
3.适配 TPM “全员参与” 的管理场景：
TPM 需要各班组协同执行，FineBI 的可视化报表（含查询窗口）可让不同层级人员（基层班组、管理部门）快速获取对应维度的 TPM 数据（如班组任务量、产线工时），提升各环节对 TPM 任务的认知与执行效率。
（2）分析思路
（3）数据处理
本次分析以项目全量数据为基底，覆盖 27 个班组、94 条产线、983 台设备及 131961.33H 年度总工时，通过 FineBI 搭建多维度分析模型，重点拆解系别、班组、产线、周期等维度的任务分布与工时结构，直观呈现核心板块保全负荷、资源配置现状。分析核心价值在于精准定位任务负荷不均、工时结构失衡等问题，结合 TPM 管理逻辑拆解根因，预判 2026 年保全执行风险，并输出任务均衡分配、流程优化、差异化保全标准等可落地方案，为提升设备稼动率、降低故障风险、优化资源投入提供数据支撑，助力 TPM 体系从 “按流程执行” 向 “按数据优化” 闭环升级。
全流程数据处理：
1.全量数据整合与基底构建：汇总 2026 年 TPM 自主保全全量核心数据，涵盖项目数（9420 项）、组织维度（27 个班组、94 条产线）、设备维度（983 台设备）、工时 / 频次维度（年度总工时 131961.33H 及周 / 月 / 年周期数据），形成结构化分析数据集，为后续挖掘奠定基础。
2.多维度数据拆解与分类：按 “系别、班组、产线、执行周期” 四大核心维度对数据进行拆分归类，明确各维度下任务量、工时占比等关键指标分布，实现从整体到局部的精细化数据切片。
3.数据清洗与标准化处理：剔除无效 / 重复数据（如异常工时、重复统计项目），统一指标统计口径（如工时单位统一为 “H”、周期划分标准一致），确保数据准确性与可比性。
FineBI 适配与可视化建模：将结构化数据导入 FineBI，搭建多维度分析模型，通过关联字段（如班组 - 产线 - 设备对应关系）实现数据联动，支撑占比图、趋势图、对比表等可视化呈现，让分散数据转化为直观管理信息。
4.关键指标提炼与衍生计算：基于核心数据衍生 “负荷率（任务量 / 班组人力）、工时占比（各周期工时 / 总工时）、任务密度（项目数 / 设备台数）” 等分析指标，精准量化 TPM 执行现状与问题。
（4）核心分析维度（全覆盖 TPM 管理核心视角）
本次分析围绕TPM 自主保全落地成效、资源配置、执行效率三大核心目标，拆解 6 大核心分析维度，实现数据穿透、层层深挖，全面覆盖业务管理需求：
1. 整体规模维度（全局总览）
聚焦 TPM 项目整体布局，把控保全工作总投入与覆盖范围，核心分析指标：项目总数、覆盖设备台数、涉及班组 / 产线数量、年度保全总工时、任务总频次。
2. 业务板块维度（系别拆分）
按生产系别划分，定位核心保全业务板块，核心分析指标：各系项目数量及占比、各系工时投入及占比、系别保全任务密度。
3. 组织执行维度（班组 + 产线）
这是本次分析的核心维度，精准匹配 TPM 全员执行的管理要求，核心分析指标：各班组 / 产线项目量排名、工时分布、负荷占比、单班组 / 产线人均保全任务量。
4. 时间周期维度（频次 + 工时）
贴合 TPM 自主保全「日 / 周 / 月 / 年」阶梯式保全要求，核心分析指标：周 / 月 / 年各周期任务频次、各周期工时投入及占比、周期任务人均工时。
5. 资源匹配维度（设备关联）
锚定 TPM「以设备为核心」的本质，核心分析指标：单台设备保全项目数、核心设备 / 辅助设备保全工时差异、产线设备保全任务饱和度。
6. 问题 & 成效维度（对比分析）
属于衍生分析维度，基于前 5 类维度数据做交叉对比，核心分析方向：高负荷 / 低负荷主体对比、核心 / 非核心板块保全投入对比、标准保全要求与实际执行数据偏差分析。
（5）可视化报告
三、学习总结
（1）这段FineBI学习之旅，是痛并快乐着的充电时光。作为职场人，白天被工作填满，深夜与周末便成了我的专属学习场。曾为复杂的数据关联逻辑熬夜攻关，为公式报错反复调试，也在终于流畅搭建出自助数据集、设计出清晰仪表板时，收获了破晓时分的豁然开朗。这份成就感，让所有辛苦都有了意义。更珍贵的是结识了一群志同道合的伙伴，学习群里我们为一个问题深夜探讨，毫无保留分享技巧，互相打气鼓劲。特别感谢团队的搭档们，项目作业中的默契协作与思维碰撞，让学习之路不再孤单，也让我收获了远超工具技能的成长。
（2）在此，我还要由衷地感谢各位老师的帮助：
- 授课老师：您不仅传授知识，更传授了数据思维的“道”。您总能把复杂的理论讲得生动有趣，用一个个接地气的商业案例，让我们明白“为何而学，如何致用”。那句“不要只做数据的搬运工，要做业务的翻译官”，我至今铭记于心。
- 班主任老师：您是我们学习路上的“加油站”和“计时器”。每次课前贴心的提醒，每次课后详细的总结，以及对大家学习状态的密切关注，都让我们感受到了被重视的温暖。您的催促是我们坚持打卡的最大动力！
- 助教老师：您是我们技术攻坚的“消防员”。无论多晚提出技术问题，总能得到您及时、专业的解答。您耐心的答疑解惑，帮我们扫清了无数个学习路上的“拦路虎”。
课程建议与小小吐槽：
整体的课程体系非常完善，如果非要提点建议的话，希望后续能增加更多不同行业的真实数据分析案例库，供我们课后拓展练习。
3）个人成长：
1.FineBI技能从“会用”到“活用”，数据处理效率实现质的飞跃。项目初期，我虽掌握基础操作，但面对TPM项目多数据源（设备清单、班组分工、工时台账等）的关联整合时，常出现数据冗余、关联失败的问题。通过反复调试、梳理“项目-班组-产线-设备”的数据链路，我熟练掌握了多源数据清洗、衍生字段精准计算、业务包合理搭建的技巧。后续搭建TPM多维度分析看板时，已能根据业务需求快速匹配图表类型，灵活设置维度联动与钻取，让分散的数据高效转化为直观的可视化信息，真正发挥了FineBI“低代码、高灵活”的工具价值。
2.建立“业务驱动数据”的核心思维，打破工具与业务的壁垒。最初接触项目时，我曾陷入“只关注数据操作，忽略业务逻辑”的误区，盲目堆砌图表却无法精准支撑决策。在逐步深入TPM自主保全的业务逻辑后，我学会从“保障设备稼动率、优化资源配置”的核心目标出发，拆解出规模、组织执行、时间周期等关键分析维度，再反向匹配数据资源与分析方法。比如通过对比核心班组与低负荷班组的任务量差异，定位出资源错配问题；结合TPM“周度基础保全、年度深度维护”的业务特性，解读工时结构占比的合理性。这种思维转变，让我彻底跳出“工具操作者”的定位，成长为能让数据服务于业务决策的“数据分析参与者”。
3.业务认知从“模糊”到“深刻”，实现数据语言与业务语言的高效转化。此前我对TPM自主保全的认知仅停留在“设备维护”的表层，通过本次分析，我深入理解了不同系别、班组、产线的保全职责差异——核心系别（如底盘科）任务集中源于设备稼动率高、保全标准严，低负荷班组（如中子班）任务少则因负责辅助设备。这种业务认知的深化，让我能精准将“高负荷班组工时占比过高”的数据结论，转化为“拆分基础任务、平衡资源配置”的业务建议；也能从“周度工时占比56.4%”的数据分析中，提炼出“优化周度保全流程、提升基础操作效率”的落地方向，实现了数据洞察与业务需求的精准对接。
4.问题解决与抗压能力显著提升，培养了系统化的攻坚思维。项目推进中，我曾因复杂分析维度下的看板联动逻辑混乱、数据偏差等问题陷入瓶颈。但我不再像以往那样急于求成，而是学会系统化拆解问题：先梳理维度层级关系，再分步设计看板布局；针对数据偏差，逐一校验数据源、清洗规则与计算逻辑。同时，面对“白天处理日常工作、夜晚深耕数据分析”的高强度节奏，我也学会了优化时间分配，将大任务拆解为每日可完成的小目标，在压力中调整心态、稳步推进。这种“拆解-攻坚-复盘”的系统化思维，不仅助力本次项目顺利完成，更让我能更从容地应对后续复杂工作的挑战。
5.对FCP考试的信心：
是的，我有信心！ 这份信心并非空穴来风，它源于每一次课程的认真听讲，源于每一个作业的反复打磨，源于对官方模拟题的深入研究。我已经做好了充分准备，渴望在考场上检验自己的学习成果，用一纸证书为自己的努力正名。
四、总结：
于我而言，这场FineBI数据学习之旅，收获的不仅是FineBI技能的精进与项目实践的经验，更沉淀了一套“业务锚定-数据拆解-精准洞察”的系统化分析思维。感恩项目推进中各位老师的悉心指导，也感谢伙伴们协作与经验分享，让这段成长之路温暖且充实。未来，我将带着这份宝贵收获，在数据分析的赛道上继续深耕，以数据为舟，在更多业务场景的海洋中探索未知价值，让数据赋能业务的脚步走得更稳、更远。 | 
