以数驱动精益制造，以智赋能生产升级 ——FineBI 制造业专项学习结业总结

（1）学习初衷

（1）个人介绍

帆软社区用户名3562202，目前工作为一线生产员工，我司是发电机制造行业；个人感兴趣的方向和领域为使用电脑软件（如Excel，RAP等）提高生产效率，解决一线生产与电脑软件使用问题。

（2）学习初衷

为匹配集团精益制造，数字化转型要求，我计划快速吃透 FineBI 全流程操作，高效完成数据建模、可视化分析与报表自动推送等工作，持续提升数据输出的效率与质量。此外，我将通过系统学习融合FineBI 的分析逻辑，打破工具壁垒，拓宽数据分析思路，力求让数据洞察更精准地赋能业务决策，辅助生产部门实现管理升级与运营优化。

（2）作品简介（作业10）

我司生产各类发电机，作为半流水线性质的制造业，公司希望通过数据分析来优化产线产能，精益制造，实现以下业务目标：

1、了解客户订单情况：了解客户计划订单的增加或者减少的趋势。

2、可视化工厂制造情况：将各类发电机产能的情况体现在看板上，以便老板精准查找对应生产线的生产情况。

3、分析生产节拍：找出各道工序的生产节拍情况，通过“人机料法环”分析解决。

4、评估产能提升：分析各产线的产能情况，寻找提升效率增长点。

5、自选数据：这是某发电机在2025年1月至6月的生产情况（数据经AI脱敏）

该公司主要生产40,42等等机型发电机。数据包含生产日期，发电机序列号，不同生产工序的节拍时长等字段。

（3）分析思路

遵循 “业务理解 — 数据处理 — 数据建模 — 多维分析 — 可视化呈现 — 颜色一致性原则 — 统一分析逻辑“ 的完整思路，从数据接入、维度与指标定义，到看板制作、图表设计完成全流程实战。

（4）数据预处理：

1、数据收集与处理：

①收集各机型，各工序的工作日的节拍时间，通过时间差核算出该工序所需的工作时间长度；客户订单即计划生产数量。

②将两张表格通过模型视图，以日期作为创建关系的相连字段，以“1：N”的关系，将两张表格数据相联系。

③通过SUM_AGG函数计算出每月计划生产的对应机型台数；通过count_AGG函数计算每月实际生产的对应机型台数

④增加时间参数，并加入到各图表的过滤器内，以便后续仪表盘可以跳转显示对应月份的生产情况

 

分析维度：

1、整体订单情况分析：

KPI指标卡：40机型计划总台数；42机型计划总台数

2、整体生产情况分析：

KPI指标卡：40机型实际总台数；42机型实际总台数

3、计划与实际差值分析

组合图：柱形图-40机型计划&实际生产台数趋势分析，柱形图-42机型计划&实际生产台数趋势分析；

4、生产产能情况分析

柱形图-40机型生产台数增长率与折线图-40机型生产台数量，柱形图-40机型生产台数增长率与折线图-40机型生产台数量；

5、各工序节拍分析

柱形图-40机型各工序节拍时间，柱形图-42机型各工序节拍时间；明细表-40机型工位节拍时间，明细表-42机型工位节拍时间。

（5）可视化报告

由于公司制造产品多样，通过TAB组件，将示例40与42机型分开，以便显示时保持统一逻辑。

40机型：

42机型：

（6）异常分析

本图表谨遵正常为绿色，异常为黄色与红色的判定逻辑，通过可视化现分析以下问题：

1、40机型

①异常问题：整体计划与实际生产情况，按照精益生产理论，二者相差无几，但在5月份增长率呈现下降的红色，通过点击分析发现CNC工位节拍时间超出规定的“60分钟标准节拍”，平均达到70分钟

②处理解决：进一步了解到，其超出标准节拍工时的原因在于，该CNC员工新入职，未对设备操作充分掌握，存在操作生疏问题，管理者对其培训后，在5月底回归至正常生产节拍。

2、42机型

①异常问题：前三个月产能稳中有升，但在4月份出现增长率呈现下降的红色，通过点击发现4月份底无节拍时间，即无生产的情况

②处理解决：进一步了解到，其原因在于设备损坏，无法正常生产，通过维修已经恢复生产

③处理解决：对其落后的产能将安排5月份初排班生产，即也是该月增长率呈现异常的黄色原因

3、未来订单计划量分析

整体计划台数的环比增长率和计划台数均呈现稳步提升情况，对此该工厂管理者应对的措施有：引进新设备，招聘新员工入场，开发新的物料供应商等“人机料法环”分析提升产能，以应对未来客户订单增加的利好情况。

（7）学习总结

在本次学习过程中，我从一名 FineBI 零基础学习者，逐步完成了从基础操作、数据建模、可视化制作到高阶应用的全流程学习与实践，实现了技能上的显著突破。尽管作为一位一线生产员工，日常工作繁忙、昼夜倒班影响，学习时间较为零散，但我始终坚持利用业余及晚间时间系统学习、反复练习，不断巩固提升。

从陌生到熟悉，从会用到用好，我不仅熟练掌握了 FineBI 工具的核心功能，更在学习中拓宽了数据分析思路，提升了运用数据解决实际问题的能力。目前，我已能够独立完成业务报表搭建、多维度分析看板制作，并熟练运用报表调度与自动推送功能，切实将数据成果应用到业务中，真正实现数据赋能、效率提升。

在此，衷心感谢帆软提供的优质课程与专业支持，特别感谢BI助教史老师在学习群内全天候耐心细致地解答学习中遇到的各类问题，让我在有限时间内实现高效学习与快速成长。同时，也感谢公司给予这次宝贵的学习机会，让我接触并掌握了更便捷、更先进的数据分析方法。

未来，我将继续深耕 FineBI 在实际业务中的落地应用，不断提升分析深度与报表质量，把所学技能切实运用到工作中，以更专业的数据分析能力支撑业务决策，为企业数字化转型贡献力量。