工业零件不良率、残次率的智能数据分析和数字化管理
导读：在工业生产过程中，零件的不良率、残次率直接关系到企业的成本控制。每一件不良品的背后，都是原材料、人工和时间的浪费。如果不良率居高不下，生产线上的损耗会迅速累积，给企业带来巨大的经济压力。通过分析不良率，我们能够定位问题的根源，找到生产流程中的薄弱环节，并采取针对性措施进行优化。这种精细化管理不仅能降低废品率，还能显著提高资源利用率，为企业节省大量成本。作为一名从事传统工业领域的数据分析师，我深刻认识到“工业不良率分析”在生产管理中的重要性。我们部门投入了大量精力，专注于统计和优化工厂对不良率的分析方法。同时，我也想借此机会分享我们部门在不良率分析过程中积累的经验和方法，希望能为大家提供一些有价值的参考和帮助。
一、明确目标
老板对我们数据分析团队的要求颇高，他并不是需要一堆冷冰冰的数字、图表、数据面板，而是这些数字背后的意义，以及它们能为公司决策提供的实际价值，如下所示：
[*]月报：每月需要有“不良率”的分析月报
[*]多维度分析：月报中按照不同来源、不同等级分类，并且需要归责到TOP3的人员名单
[*]定责 & 改进：协助业务主管定责并且撰写改进计划
[*]数字化建设：所有月报、改进计划、进展皆可有迹可循
[*]智能化：能对我们的生产流程做深度的数据挖掘
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（1）分析思路
如下图所示，我们“工厂不良率”的主要来源分为：（1）供应商提供残次的原材料；（2）设计图纸不规范或失误；（3）工艺不达标。同时，我们需要对这三个来源分“严重”、“一般”的等级，方便对Top5的事件进行跟进和改进。
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为了更好地满足老板和业务人员的需求，我们在选择工具时必须严格遵循以下几个关键要求：
[*]多模态支持：平台需具备多样化功能，支持技术人员用SQL查询数据、业务人员通过拖拉拽制作分析图表、生成文字报告，满足不同场景需求。
[*]高效协同：平台要能促进技术人员和业务人员协作，从数据分析到后续跟进优化，实现无缝对接，确保双方高效配合，降低沟通成本。
[*]全面数字化：数据管理必须与时俱进，支持数据上云，并实现云端的统一管理和操作。
[*]智能化能力：工具需要具备一定的智能数据挖掘功能，能够帮助我们从海量数据中快速发现潜在规律或异常点，辅助决策，为业务创新提供更多可能性。
经过我们一系列的调研，我们找到了一款阿里云下比较贴合我们需求的产品（DataV Note）。官网介绍：DataV Note（智能数据分析文档）——这是一款以Notebook文档形式为基础、由强大AI模型驱动的智能分析、支持多模态数据展示和处理、允许多人协作的数据可视分析平台。
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在接下来的分析过程中，我将使用DataV Note平台作为演示工具。
二、分析过程
（1）数据准备
业务部门从采购部、设计部、生产部把数据按照统一的格式采集并录入数据库，技术部门会从数据库中导出当月的Excel（类似一张大宽表）给我们分析。然后，我们会将这个Excel上传到云端中进行分析。
平台支持多种数据接入方式，既可实现与数据库的直接连接，也兼容Excel、CSV等常见文件格式，满足多样化数据处理需求。
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（2）数据清洗、过滤
我们对业务数据面板的需求进行了梳理，初步确定需要以下指标：
[*]供应商不良率的明细数据
[*]设计不良率的明细数据
[*]工艺不良率的明细数据
[*]供应商、设计、工艺不良率的求和占比
在平台中，可以基于前一阶段的分析结果开展二次分析。以“供应商不良率”为例，我们能够通过简单的交互操作，对数据进行过滤，从而快速筛选出所有与供应商不良率的明细数据。
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（3）制作分析图表
基于上述过滤后的数据集（result_2），我们即可通过简单的拖拽操作进行了可视化分析，按照不同严重等级对各供应商的不良率进行排序和展示。
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此外，需对不良率排名前五的供应商进行重点跟进，并设定不良数量为30的警戒线，以强化监控和管理。
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（4）跟进进展
首先，我们需要进行每月的大盘分析，全面掌握总体不良率情况，并分别对“供应商”、“设计”以及“工艺”三个维度的不良率总况进行详细呈现。在平台中预览模式下，提供了一项“排版模式”功能，可以通过简单的拖拽操作，快速将图表排版成美观的数据面板。
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其次，需对“供应商”、“设计”以及“工艺”三个维度中不良率排名前五的责任人进行统计分析，并由业务主管制定改进计划。
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（5）数字化建设
如下图所示，我们会将每月的分析报告统一上传至云端进行管理和操作，确保数据可追溯且责任明确。此外，由于分析方法相对固定，在平台中只需复制上月的分析流程，替换为当月数据后，重新运行即可完成更新。
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令我们惊叹的是该平台在预览态中，提供了丰富的定制化功能，包括主题选择、布局调整、样式优化和水印添加等，确保展示材料既专业又美观。与此同时，还支持导出为Png、Pdf、Word、PPT格式，并可通过钉钉、微信或邮件轻松分享，满足多样化的汇报需求。
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（6）智能化探索
今年我们正式启动了智能化领域的探索工作，我们尝试将现有数据输入到大模型中，借助其强大的分析能力和算法优势，辅助我们完成数据分析任务。通过这种方式，我们希望能够挖掘出一些以往可能被忽略的潜在规律或灵感，从而为业务决策提供更加全面和深入的支持。
提示词：请分析其中零件的不良率情况，对数据进行深度挖掘，并提出建议。
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在上图中，大模型尝试对不同零件之间的不良率关联性进行深入分析，尝试挖掘需要进一步加强监督和管理的关键零件。为我们提供了新的分析视角，弥补了我们在思路和方法上的不足。
三、未来展望
未来绝对是智能化的时代。尽管目前借助DataV-Note平台，我们已经显著提升了数据分析和管理的效率，但我们对其功能的期待远不止于此。我们希望该平台能够进一步深化其智能化能力，从日常分析任务和管理项目中自动挖掘出潜在的规律与有价值的洞察，为企业的决策提供更具前瞻性和精准性的支持。通过这种方式，我们期望能够真正实现企业管理的智能化转型，将数据价值最大化地转化为实际的业务成果，从而在竞争日益激烈的市场环境中占据更有利的地位。
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