摘要：这篇详细拆解制造企业的5大类生产数据都是什么？该怎么分析？不论你是工厂的老板、生产主管、数据分析师，甚至是刚入行的小白，这篇内容你都能看明白，而且能用得上！
这篇详细拆解制造企业的5大类生产数据都是什么？该怎么分析？不论你是工厂的老板、生产主管、数据分析师，甚至是刚入行的小白，这篇内容你都能看明白，而且能用得上！
先说个通俗的比喻：你不分析生产数据，就像闭着眼睛开车，你不知道车速、油量，也不知道是不是往沟里跑。这种开车方式，迟早出事。
所以生产数据分析到底图啥？ 图的就是“降本增效”。
降成本：看看是不是有原材料浪费，是不是人工效率低，哪道工序老出问题。增效率：哪台设备最能打？哪道工序是瓶颈？有没有人摸鱼、有没有流程可以优化。提质量：哪种产品最容易返修？哪种原材料的良率更高？控风险：是不是快缺料了？设备是不是快坏了？有没有质量事故的苗头？一句话，你分析得越细，越精准，决策就越科学，赚钱的概率就越高。
分析之前得知道你有啥数据。不同工厂、不同产品线，数据种类略有不同，但万变不离其宗，大概可以分成这几类：
每天/每周/每月生产什么产品，生产多少。排产计划，设备安排，人员安排。这些数据，大部分现在都能通过MES、ERP、SCADA、PLC系统抓取，甚至有些先进工厂还上了IoT设备和AI识别系统。
先看整体，再看局部；先看结果，再找原因；再看趋势，最后做预测。
下面我们就按照这个思路，一步步往下拆。
整个生产线有没有完成任务？哪些产线效率高？哪些效率低？有没有拖后腿的环节？你这个月的计划产量是10万件，实际做了9万5，达成率95%，表面上还行。但你一看良率只有90%，意思是有10%是废品，那你真正能交货的只有8.55万件。问题就来了，差的这1万多件去哪补？
比如你发现喷涂工序的良率只有80%，远低于别的工序的95%，你就要深入研究：
是设备喷嘴堵了？是油漆配比不对？是操作工人没培训好？还是喷涂时间控制不准？你得对症下药。
你看甲班一天做500件，乙班只做420件，同样的人、同样的设备，那你就要追一追了。是不是乙班摸鱼？还是甲班超负荷？还是乙班有设备频繁停机？
不良率是不是逐月升高？——是不是材料质量在下降？停机时间是不是越来越长？——是不是设备要报废了？人员效率是不是波动大？——是不是培训跟不上？产品返修率突然飙升？——是不是质量体系出了问题？你得看数据的“走向”，别光盯着“当前”。
最后一步，数据分析不能停留在Excel表格和PPT上，得落地！得拿来解决问题！
发现喷涂工艺差 → 优化喷涂流程、调设备参数。发现夜班效率低 → 加强培训、调整轮班制度。发现设备出故障频率高 → 提前做预测性维护。发现材料损耗高 → 优化配料比例、更换供应商。数据不光是用来看的，更重要是用来“管人、管事、管设备”的！
虽然用Excel也能干点事，但有些数据量大、维度多的情况，建议配套用点专业工具，效率翻几倍。
制造企业生产数据分析，说白了就是一句话：
“把生产现场的真实状况搞清楚，把影响成本、效率、质量的问题一个个找出来，再一个个解决掉。”
你得会用数据看问题、找差距、做对比、盯趋势、出决策。分析方法也不复杂，关键是要动手、动脑、动脚：
动手：动手去整理数据。动脑：动脑分析逻辑，理解数据背后的业务。动脚：下车间，去现场，听一线员工的反馈。数据分析不是IT的专利，不是理工科才懂，它其实就是一套“用数字讲故事、解决问题”的方法论，谁都能学，谁都能用。
希望对大家有用。
来源：IT战士不挨踢一点号