生产执行跟踪
1. 简介
1.1 看板简介
生产执行跟踪看板是对生产计划后续执行情况的统计与分析。
1.2 应用场景
生产执行跟踪看板主要应用场景有:
- 计划生产数量、派工数量、报工数量、合格品数量等的统计与查询。
- 生产计划执行跟踪情况的监控与查询,具体包括:装配、生产、委外、采购等环节。
- 装配、生产、委外工单执行跟踪情况的监控与查询。
1.3 预期效果
生产执行跟踪看板包括「生产计划执行跟踪」、「生产计划-装配执行跟踪」、「生产计划-生产执行跟踪」、「生产计划-委外执行跟踪」以及「生产计划-采购执行跟踪」。如下图所示:
2. 生产执行跟踪看板
2.1 生产计划执行跟踪
在生产计划执行跟踪看板中,可以查询与监控各生产计划的完成进度。
由于离散制造中产品的生产方式为,先通过生产、委外、采购等方式获取各种组件,最终将所有组件装配到一起。因此,在监控生产计划的成品进度时,直接关注生产计划的装配进度即可。如下图所示:
该看板的数据计算思路与搭建明细请参考:装配数据统计 中的【2.1 节 生产计划-装配执行跟踪】。
1)通过 指标图 明确关键指标,包括:计划委外数量、委外派工数量以及委外派工目标完成情况等。
2)使用 明细表 展示生产计划的执行明细。
2.2 生产计划-装配执行跟踪
该看板的数据计算思路与搭建明细请参考:装配数据统计 中的【2.1 节 生产计划-装配执行跟踪】。
2.3 生产计划-生产执行跟踪
在制作「生产计划执行跟踪」看板之前,需要先对生产计划和生产工单的相关执行数据进行汇总计算。
1)数据计算
相关数据计算需要用到简道云高级功能:
数据工厂:数据工厂是简道云中加工和处理数据的工具,得到的数据可以用于仪表盘进行数据分析。如果您之前了解过数据仓库技术,就可以将数据工厂理解为简易版的 ETL 工具。
相关计算已在模板中完成,如下图所示:
其中,「生产计划-生产执行跟踪」数据流的计算如下图所示:
设计思路如下:
1)将生产工单、生产报工以及生产入库过滤出符合需求的数据并进行「分组汇总」。
2)将分组汇总的各个订单的数据分别与生产计划进行横向连接,左右拼接为一张表,即可得到每个生产计划对应的生产工单、报工以及入库的执行情况。
3)将合并后的数据通过「字段设置」的计算功能进行二次计算,计算出「待派工数量」、「生产中数量」、「待入库数量」。
- 待派工数量:已派工数量-合格品数量
- 生产中数量:已派工数量-合格品数量
- 待入库数量:合格品数量-已入库数量
「生产工单执行跟踪」数据流的计算如下图所示:
设计思路如下:
1)生产工单和生产报工分别筛选出需要计算的数据。
2)生产报工进行 分组汇总 统计,统计出每个订单的本次报工数量、不良品数量、合格品数量。
3)将汇总后的生产报工数据与生产工单根据订单编号 横向连接 为一张表。
4)将生产入库表的数据一次经过筛选和分组汇总和与上一步骤处理后的数据进行 横向连接 。
5)通过字段设置调整字段顺序,并计算出合格率、派工目标完成率、生产中数量、待入库数量等数据。
带“fx”标识的字段即为通过计算得来的字段,点击「编辑字段」即可具体计算公式。如下图所示:
2.3.2 数据展示
通过 仪表盘 ,可以将数据工厂统计的数据进行展示。
1)使用 指标图 汇总计划生产数量、生产工单数量、派工数量、报工数量等数据:
2)使用透视表 统计生产计划和生产工单的执行跟踪情况。
2.3.3 效果演示
最终可以通过各个筛选条件快速查看生产计划执行跟踪、以及生产工单跟踪执行情况:
2.4 生产计划-委外执行跟踪
该看板的数据计算思路与搭建明细请参考:委外数据统计 中的【2.1 节 生产计划-委外任务执行跟踪】。
2.5 生产计划-采购执行跟踪
2.1.1 数据计算
在制作「生产计划-装配执行跟踪」看板之前,需要先对生产计划、装配工单的相关执行数据进行汇总计算。
相关数据计算需要用到简道云高级功能:
数据工厂:数据工厂是简道云中加工和处理数据的工具,得到的数据可以用于仪表盘进行数据分析。如果您之前了解过数据仓库技术,就可以将数据工厂理解为简易版的 ETL 工具。
相关计算已在模板中完成,如下图所示:
数据流计算如下:
设计思路:
- 对采购入库、应付账款-供应商退货表单进行 分组汇总,计算每个采购订单的已入库数量、退货数量。
- 通过 横向连接 将以上数据与采购订单、采购申请、生产计划合并为一张表,并通过 字段设置 计算出每个采购订单的实际采购数量、待采购数量、实际已入库数量、待入库数量、采购状态、采购需求处理时长。
点击带“fx”标识的字段即可查看具体的计算规则:
接下来,可通过 仪表盘 ,将数据工厂统计的数据进行展示。
2.1.2 数据展示
采购执行跟踪包括「需求/采购/已入库/待入库」数量等数据指标、「采购申请编号/产品名称」等快捷筛选以及采购执行跟踪明细。
在「功能配置>>条件格式」处,对需要特别关注的数据设置 条件格式,使用不一样的颜色进行特殊标识: