数据工厂在制造行业的四大妙用


数据工厂是简道云中处理数据的神器,可以实现多表数据的整合、汇总、计算、筛选等。

我们采访了多家制造行业的用户,包括生产制造业、化工制造业,最终得到了数据工厂在制造行业的四大妙用。

制造行业的道友们,快来掌握新技能吧~


妙用一:生产管理数据化

生产管理是制造行业中最为重要的环节之一,影响到产品的质量、成本等重要因素。
一般生产分为计划、生产、质检3个主要步骤,数据分别分散在「生产计划」、「生产工单」、「质检工单」3张表单。
生产车间每天都会安排大量的生产计划,一旦发生质量问题,数据分散,很难追溯到某个生产计划的具体情况。
这时,某知名生产制造企业借助数据工厂,实现多表数据汇总分析,实现生产进度追踪,随时查看计划完成情况。

本妙用模版应用安装链接: 生产管理

实现思路如下:
①首先,借助数据工厂的字段设置,分别修改「生产计划」、「生产工单」、「质检工单」的提交时间字段显示名为计划发布时间、报工时间、质检时间,避免在最后的数据中出现理解错误。 ② 紧接着,借助数据工厂的横向连接,通过2次横向连接,实现「生产计划」、「生产工单」、「质检工单」3表的数据合并。 ③然后,借助数据工厂的字段设置-添加计算字段,实现不良率、计划待完成、计件工资等的自动化计算。 ④最后,将输出的数据在仪表盘中展示,一旦产品质量出现异常,输入单号便可查询完整档案。

妙用二:跟踪采购情况,欠料问题早发现

制造企业或多或少都出现过采购欠料 —— 因物料不能及时到位,导致生产进度跟不上,不仅生产的产品品质容易出现问题,出货期也要延迟从而不能满足客户的要求。

为了减少此类事件的发生带来的不良影响,您可以利用了数据工厂来统计采购订单的欠料情况:

① 首先,将采购物料入库单和不良物料退货单分别进行分组汇总,得出每笔采购订单中每种物料的总入库量和总退货量。 ② 然后,通过两次横向连接,将采购订单内每种物料的采购量、总入库量和总退货量全部整合到一条数据里。 ③ 接着,利用字段设置节点添加计算字段,算出物料的缺货数量和缺货占比,就得到了每笔订单中每种物料的采购情况。 ④ 最后,将得到的数据通过仪表盘进行展示,即可方便地跟踪采购订单的欠料情况,从而可以尽早发现、提前应对。

妙用三:设备借用超期催还

生产力设备,如扫码枪、对讲机等,是制造行业重要的固定资产。一般是由公司统一采购,员工申请使用。

但由于种种因素,很容易产生员工借用逾期的情况。这会导致资产紧张,影响生产效率,甚至导致额外的设备增购,增加企业成本。

因此要及时催促逾期员工归还相关设备。这需要设备负责人从大量数据中筛选出超期未归还的员工清单。

但每次都从大量数据中筛选,造成了额外的重复劳动。

为了提高设备负责人的工作效率,某生产制造企业结合数据工厂,实现了自动筛选统计输出超期员工清单。

具体思路如下:

①首先,借助数据工厂的数据筛选,筛选出「借用中」且「上周」应该归还的设备清单。
②然后,借助数据工厂的分组汇总,分别统计员工借用的设备总数和设备明细。

③接着,借助数据工厂的横向连接,统计出每个员工的设备借用情况。
④最后,借助数据工厂的字段设置调整字段,如修改名称、重新排序等。之后将输出的数据在仪表盘中展示,设备负责人直接对照仪表盘数据联系员工催还即可。

妙用四:自动统计设备已检漏检情况,杜绝问题设备

每个制造型企业都有成百上千的设备需要定期的巡检。
设备巡检不仅是企业的高频需求,也是企业长期稳定发展的重要支撑。
过去因为问题设备漏检导致企业停产的事件层出不穷,给企业造成巨大的损失。
如今某企业借助数据工厂将设备信息与巡检信息汇总统计,自动计算每台设备每天的应检已检漏检情况,快速定位漏检问题,杜绝问题设备。

本妙用模版应用安装链接: 设备巡检

具体实现思路如下:
①首先,借助数据工厂的分组汇总来自动计算出每台设备每天的已检次数。 ②接着,借助数据工厂的横向连接,将设备巡检信息和设备档案信息进行合并。 ③然后,借助数据工厂的字段设置来自动计算设备的漏检次数。 ④最后,将得到的数据通过仪表盘进行展示,即可方便查看每台设备每天的应检已检漏检情况。


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以上就是数据工厂在制造行业的四大妙用啦,您是否受到了启发呢?

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