Как с помощью анализа данных увеличить эффективность производства кондиционеров на 10%?

Недавно, команда Business Intelligence GlowByte получила кейс от своих китайских партнеров FanRuan о том, как повысить эффективность производства кондиционеров на 10%. В этом материале мы узнали, какие методы и стратегии были использованы для достижения результата и какие уроки можно извлечь из этого опыта. Мы перевели этот кейс на русский и решили им поделиться.

1. Описание кейса

На фоне продолжающегося влияния глобальной пандемии и замедления роста мировой экономики цены на основное сырье, необходимое для производства кондиционеров - стальные листы, медные трубы, алюминиевую фольгу и пр., продолжают колебаться и остаются на высоком уровне. Кроме того, непрерывное удорожание рабочей силы в промышленном секторе также ведет к дальнейшему повышению общей стоимости производства кондиционеров и падению прибыли компании. В этой связи компания вынуждена снижать операционные издержки и повышать рентабельность за счет повышения эффективности производства. Руководство компании предложило, взяв за основу показатели работы прошлого года, составившие ХХ, увеличить эффективность в текущем году на 10%. Чтобы решить эту задачу, нам необходимо проанализировать текущие показатели хозяйственной деятельности компании и превзойти их.

2. Подход к анализу данных

Для расчета эффективности работы компании применена следующая формула: объем производства * затраченное на работу время / среднее количество минут (коэффициент) на производство кондиционера / количество сотрудников. Поскольку планируется увеличить эффективность производства на 10% по сравнению с прошлым годом, то, чтобы понять, выполнимо ли это, мы выбрали для сравнения показатели эффективности за аналогичный период прошлого года и за этот год и с учетом текущего коэффициента эффективности сделали прогноз относительно её возможного значения.

Далее был выполнен детальный анализ данных по трем основным показателям эффективности. Во-первых, это исследование производительности (объема производства). С этой целью было проведено сравнение данных за каждый месяц, а также анализ главных факторов, влияющих на производительность, например, данные о сырьевой базе, работе оборудования, дефектах качества и т. п.

Во-вторых, присутствие сотрудников на рабочем месте. Для этого мы использовали информацию о структуре штата, занятости и текучести кадров. Подобный анализ продемонстрировал важность проводимой компанией политики по сокращению сотрудников, не занятых в производственном секторе, а также сохранению и обучению кадров на ключевых местах.

В-третьих, затраты рабочего времени (человеко-часы). За основу анализа были взяты модели производимого оборудования. При этом учитывалось, какие данные затрат рабочего времени имеют относительно высокое значение, оказывают наибольшее влияние на эффективность и должны прежде всего приниматься во внимание при планировании и организации производственных процессов.

Использованные данные были предоставлены компанией. Исходя из ограниченности базы данных, детальный анализ данных не проводился.

3. Источники и обработка данных

Примечание: приведенные источники данных являются внутренними данными компании, данные на дашборде представлены в обработанном виде и не являются реальными данными компании.

3.1. Описание источников данных

1. Система MES — данные о производственном процессе, например, информация о заказах, объемах производства и т. п.
2. Система OA — данные об отпусках, отгулах, служебных командировках и т. п.
3. Система учета выхода на работу — данные о пребывании сотрудников на рабочих местах.
4. Кадровая система — данные о занятости, увольнениях, изменении должностей, штатных должностях и т. п.
5. Система ERP — данные о перечне спецификаций материалов (ВОМ), производственных планах, укомплектованности сырьевой базы и т. п.
6. Система сбора данных о работе оборудования — информация о работе производственного оборудования.
7. Система мониторинга складов (WMS) — данные мониторинга складов.
8. Система основной документации —- основная информация о затратах рабочего времени (человеко-часах), технических моделях, среднем количестве минут на производство кондиционера и т.п.
9. Система контроля качества — данные о качестве производственного процесса.

Из соображений безопасности предоставленные данные в ходе обработки были зашифрованы, поскольку мы ежедневно получали данные от пяти крупных отделов (цеха по сборке, формовке, изготовлению двухрежимных переключателей (нагрева\охлаждения) и производству листового металла, контроллеров, отделы готовой продукции и контроля качества). При анализе данных производительности (объемов производства) и качества продукции за основу принимались данные сборки, при анализе данных о работе оборудования - информация о работе формовочного цеха. Для повышения точности анализа данные были сгруппированы по дням и месяцам.

3.2. Краткое описание исходных данных

3.4. Краткое пояснение выбора учетных показателей
1. Метод расчёта производительности (объема производства)
Компания и каждое подразделение используют единые данные о производительности (объемах производства), общая производительность в логистике, цехах или отделе готовой продукции и контроля качества в среднем рассчитывается как суммарная производительность компании делить на 8, для расчёта объема производства каждого цеха/отдела мы используем соответствующие данные о затратах рабочего времени данного цеха/отдела, а именно:
объем производства компании = объем производства по коду готовой продукции * затраты рабочего времени компании / среднее количество минут на производство кондиционера
объем производства монтажного цеха = объем производства по коду готовой продукции * затраты рабочего времени монтажного цеха / среднее количество минут на производство кондиционера

2. Метод расчета эффективности производства
Выпуск продукции на человека = суммарный объем производства / (количество штатных сотрудников + количество сотрудников на аутсорсинге - суммарная погрешность в количестве сотрудников)
Выпуск продукции на человека в данном месяце = суммарный объем производства в данном месяце / (количество штатных сотрудников в данном месяце + количество сотрудников на аутсорсинге – суммарная погрешность в количестве сотрудников в данном месяце)
Коэффициент роста = (выпуск продукции на человека / фиксированное значение - 1) × 100%
Коэффициент достижения цели = коэффициент роста / целевой показатель роста эффективности х 100%


3.5. Прогноз эффективности компании
1. Цель: утвердить план объема производства на текущий день и следующие 4 дня.
Поле даты: утвердить планируемый «срок выполнения».
Поле значения кода готовой продукции: утвердить планируемый «код сырья», который коррелируется с затратами рабочего времени и эффективностью работы компании. При отсутствии кода затрат рабочего времени (человека-час) смотри указанное в описании.
Поле значения объема производства: подтвердить планируемое «количество заказов».
Поле значения количества сотрудников: получить значение количества сотрудников для расчета производительности компании за предшествующий период. Исходя из этого, обозначить планируемое количество сотрудников, которое потребуется в будущем.

2. Способ расчета

Средний объем производства за день = объем производства по коду готовой продукции * затраты рабочего времени компании / среднее количество минут на производство кондиционера / 5
Примечание: суммарный объем производства компании — это средний объем производства за 5 дней, таким образом мы можем спрогнозировать среднюю эффективность за текущий день и следующие 4 дня.

Выпуск продукции на человека = суммарный объем производства / количество сотрудников для расчета производительности
Примечание: количество сотрудников для расчета производительности = количество штатных сотрудников + количество сотрудников на аутсорсинге - погрешность в количестве сотрудников

Прогноз производительности за последние 5 дней = (выпуск продукции на человека / фиксированное значение - 1) * 100%
Примечание: фиксированное значение — это среднее значение выпуска продукции на человека за прошлый год, это может быть непосредственно показатель на уровне компании.

Количество сотрудников сверх необходимого = средний за день объем производства / фиксированное значение / (1 + целевой показатель эффективности) - количество сотрудников для расчета производительности
Примечание: целевой показатель эффективности – общий показатель на уровне компании.
Коэффициент перерасчета = суммарный объем производства / объем производства по коду готовой продукции.

3.6. Прогноз производительности каждого отдела
1. Пояснение к выборке: для расчета эффективности каждого цеха/отдела учитывались затраты рабочего времени и количество сотрудников. Для расчета эффективности остальных отделов и самой компании применялся тот же способ.
Суммарная производительность (логистика, отделы готовой продукции и контроля качества) = суммарная производительность компании / 8
2. Метод расчета: выборка значений по каждому отделу соответствовала данным по каждому отделу, расчетная формула аналогична применяемой в компании.
3.7. Примеры:

3.8. Информация об оборудовании
Количество работающих станков: MES → станки в цехе формовки → номер станка
Количество сотрудников на работе: количество сотрудников на смене
Норма выработки на одном станке: MES → производительность станков в цехе формовки → норма выработки
Смены: MES → начало работы/окончание работы сотрудников в цехе формовки → количество сотрудников на смене (сравнение A1 и B1, A2 и B2...)
Планируемая норма выработки = (сумма показателей выполнения по каждому станку / количество станков) * 100%
Норма выработки в среднем на человека = (сумма показателей выполнения по каждому станку / количество задействованных сотрудников) * 100%

3.9. Данные по учету выхода на работу

• Штатные сотрудники: означает фактическое количество сотрудников в кадровой системе Хунцзин (Hongjing).
• Сотрудники, которые переведены на другое рабочее место: сотрудники, направленные по запросу компании или отдела за пределы корпорации «Gree», например, на сторонние, привлекаемые к сотрудничеству фабрики, не входят в число переведенных сотрудников. В число сотрудников, которые получают письменные уведомления компании о переводе, входят те, кто перемещается между базой производства в Шицзячжуане и компаниями по производству мелкой бытовой техники, и не входят сотрудники, которых переводят на другое рабочее место внутри компании (между отделами). Детальная информация о переводе персонала с одного рабочего места на другое по отделам включает информацию о командировании персонала между базой по производству кондиционеров и производителями мелкой бытовой техники, а также количестве сотрудников, которые переведены на другое рабочее место внутри компании (между отделами) для предоставления помощи.
• Сотрудники, которые оказывают помощь другим производствам: количество сотрудников компании, направляемых для поддержки производств за пределы производственной базы в Шицзячжуане (кондиционеры + мелкая бытовая техника).
• Неучтенные сотрудники: сотрудники, которые не были зафиксированы в системе учета выхода на работу – они составляют погрешность в количестве сотрудников, поскольку сотрудник, который выходит на работу, должен произвести учет явки до 9:50.
• Временно отсутствующие на рабочем месте и пять особых категорий: сотрудники, которые в период пандемии соответствовали установленным требованиям. Если сотрудник не входит ни в одну из категорий, то он не отображается в поле значений.
• Сотрудники на рабочем месте = количество сотрудников в штате - откомандированные + прикомандированные – неучтенный персонал – отсутствующие на рабочем месте - пять особых категорий - поддержка других производств.
• Число сотрудников по фактическому пребыванию на рабочем месте: включает сотрудников, которым предоставлен отгул на срок менее полдня. Если работник отпросился на 1 час, то он также входит в фактическое количество сотрудников, вышедших на работу. Полдня относится к требуемому времени нахождения на работе, разделенному на 2. Если время работы сотрудника по договору подряда составляет 10 часов, то полдня это 5 часов.
• Количество сотрудников в отпуске/отгуле: включает всех сотрудников, которым предоставлен отпуск/отгул. Кроме того, если сотрудник отпрашивается с работы на полчаса, то он тоже может появиться в этом списке.
• Количество сотрудников, не явившихся на работу: если сотрудник не отметился при приходе на работу и не подал заявление в системе ОА на «проверку и подтверждение нарушения регистрации», «предоставление отпуска», «командировку» и т. д., то в системе он автоматически отмечается как не явившийся на работу.
• Количество сотрудников, которые не отразились в системе учета: сотрудники, чье заявление через систему ОА на «проверку и подтверждение нарушения регистрации» не получило одобрения.

3.10. Информация о качестве
Информация о ненадлежащем качестве: к проблемам качества продукции относят неисправное оборудование, некачественное сырье, царапины на корпусе панели, отсутствие винтов на панели и т. д.

4. Обработка данных

4.1. Процесс обработки данных

• Обработка и очистка данных

Поскольку от производственных отделов/цехов поступает огромный объем информации, то в соответствии с обозначенным подходом к анализу мы обрабатываем исходные данные с помощью систем KETTEL, SSIS и KAFKA и сводим в таблицы. Ввиду большого объема данных мы не использовали FineBI, так как тестовый формат не поддерживает подобное использование.

• Преобразование и защита данных

После обработки подробной информации о модели кондиционера, объемах производства, затратах рабочего времени, явке на работу и работе оборудования данные были преобразованы, зашифрованы и сведены в Excel таблицы.

• Краткое описание упорядочения связей между таблицами

Таблицы, в которых содержится информация о сырье:
Согласно форме производственного заказа DIMPRODUCTIONORDER анализируется большое количество партий
→ в таблице с данными для партий продукции MLOТ содержатся данные о модели оборудования, согласно модели подбирается вид нужного сырья ВОМ
→ TTCIBOM001610. Согласно ВОМ происходит поиск необходимых материалов
→ в форме укомплектованности TTDINV114610 проверяется наличие материалов
→ в CURRENT_STORAGE уточняется наличие материалов в данный момент на складе (форма поступления/отпуска материалов отражает перемещение материалов между цехами, где в данном случае за основу принимается сборка, все, что не относится к обороту материалов, не описывается)
→ согласно коду нужных материалов производится поиск основной информации о материалах в DIMITEM
→ согласно основной информации о материалах запрашивается информация о группах, к которым они принадлежат DimMaterielGroup
→ информация о поставщике материалов DIMENTERPRISE.

DIMPRODUCTIONORDER→MLOT→TTCIBOM001610→TTDINV114610→ CURRENT_STORAGE→DIMITEM→DimMaterielGroup→DIMENTERPRISE.

Связи между таблицами данных учета выхода на работу:
Таблица с данными о штате DIM_HR_USRA01
→ в таблице с данными о структуре компании DIM_HR_ORGANIZATION количество штатных сотрудников делится по каждому отделу
→ в DimDate уточняется ежедневная информация о штате в каждом цехе и отделе
→ в ID_RECORD проверяется информация о количестве сотрудников, которые ежедневно выходят на работу
→ в FORMTABLE_MAIN_282_DT1 ежедневно отражаются данные о сотрудниках, которые находятся отпуске, командировке и отсутствуют на работе
→ в JK_WXCQ ежедневно отражается количество временных сотрудников и сотрудников на аутсорсинге.
Таблица с данными об увольнениях DIM_HR_RETA01
→ в DIM_HR_ORGANIZATION можно узнать количество уволившихся сотрудников в каждом отделе и цехе → в DimDate производится поиск по дате.

DIM_HR_USRA01→DIM_HR_ORGANIZATION→DimDate→ ID_RECORD→ FORMTABLE_MAIN_282_DT1 → JK_WXCQ

Таблицы с данными о качестве:
Данные об браке в качестве, вызванных неисправностью оборудования FACT_MachineFault
→ в DimDate производится поиск по дате
Данные о проблемах качествах при приеме и инспекции FACT_ZK_CheckOut
→ в DimDate производится поиск по дате
Данные о причине остановке линий TTINRT110610
→ в DimDate производится поиск по дате
FACT_MachineFault→DimDate
FACT_ZK_CheckOut→DimDate
TTINRT110610→DimDate

Таблицы с данными о работе оборудования:
Информация о работе оборудования ZS_MACHINE
→ в G_ZS_FINSHEDPRODUCTIONORDER отражена информация об объеме производства согласно типам оборудования
→ в DimDate производится поиск по дате
→ в G_ZS_MODULAR отражена информация о ежедневной работе оборудования.

ZS_MACHINE→G_ZS_FINSHEDPRODUCTIONORDER→DimDate→G_ZS_MODULAR

Таблицы с данными по объемам производства:
Данные о ежедневной производительности каждой смены в монтажном цехе FACT_ALLPRODUCTION_ZZ
→ в DIMITEM отражена основная информация об объемах производства
→ в DIMPRODUCTHOUR содержится информация о затратах рабочего времени на производство готовой продукции
→ в DimDate производится поиск по годам, месяцам, неделям и дням.

FACT_ALLPRODUCTION_ZZ→DIMITEM→DIMPRODUCTHOUR→DimDate

5. Визуализация данных

Для визуализации данных мы выбрали дашборд с темным фоном и белым текстом, что обеспечивает достаточную четкость.
1. Показатели на главной странице в основном отражают общую ситуацию для удобства сравнения значений повышения эффективности.
На дашборде главным образом отражены (слева направо):

• значение показателя совокупной эффективности за прошлый год (7,695),
• значение показателя совокупной эффективности в текущем году (8,53),
• целевой коэффициент повышения эффективности (10%),
• достигнутое значение эффективности (10.8%) и
• разница коэффициентов эффективности (+0.8).

Поскольку эти 5 показателей являются ключевыми показателями эффективности (KPI), для визуализации мы используем карточки-индикаторы. Это позволяет продемонстрировать достигнутые показатели KPI.

Для мониторинга ежедневной эффективности примерно за неделю и сравнения с целевым показателем используется радарная диаграмма. Внешнее или внутреннее отклонение значений позволяют напрямую отслеживать ежедневные показатели эффективности.
Мониторинг ежедневной эффективности за неделю

Для визуализации прогнозов эффективности работы компании мы используем таблицу; превышение прогнозируемого показателя над целевым отмечено зеленым цветом, нехватка сотрудников – красным цветом, что позволяет заблаговременно получать информацию о том, в какой из дней целевой показатель не был достигнут, и своевременно восполнять нехватку рабочей силы.

Прогноз эффективности компании и каждого отдела

2. Ежемесячное сравнение трех основных показателей производится с помощью гистограммы. По изменению высоты столбцов на графике можно увидеть, что в компании существует тенденция на сокращение количества сотрудников.
Помесячное сравнение количества сотрудников в текущем и прошлом годах

Для сравнения ежемесячных объемов производства мы использовали гистограмму и линейную диаграмму, чтобы наглядно отразить разницу показателей за текущий и прошлый годы.
Сравнение объемов производства за текущий и прошлый годы

3. В разделе показателей объемов производства остановка линий представлена в виде круговой диаграммы. Она отражает причины остановки линий, что позволяет увидеть, какая из причин встречается чаще всего.
Причины остановки линий

Доля ответственности отделов за остановку линий отображается в виде облака слов: чем они крупнее шрифт, тем выше ответственность. В данном случае очевидно, что наибольшую ответственность несут внешние исполнители.


Доля отделов, несущих ответственность за остановку линий

Отделы, несущие ответственность :
Цех по производству двухрежимных выключателей
Внешние производства
Внешние соисполнители
Цеха по производству контроллеров
Цеха формовки
Логистические подразделения

С помощью мониторинга информации о работе оборудования можно узнать о производственных мощностях, выявить причины недостижения производственных целей и выработать соответствующие меры. Целевой показатель объема производства составляет 1600 ед., значения ниже этого показателя обозначены желтым цветом.

Информация о работе оборудования в цехе формовки

На графике работы оборудования приводится статистика его использования и конкретные причины сбоев.
Количество станков в работе

На гистограмме отображены основные причины брака качества – от наиболее часто встречающихся к менее распространенным.
Мониторинг причин брака

Информация о нехватке материалов отражается в данных об укомплектованности, что позволяет узнать, в каких заказах некомплект и каких материалов не хватает. Для визуализации мы применили таблицу с детализацией. Дефицит материалов выше 10 обозначается красным цветом, менее 10 – желтым цветом.
Детализация укомплектованности материалов

Также быстро отображается вывод в виде текстового блока.

Вывод из анализа данных выпуска продукции: фактором, напрямую влияющим на производительность, является остановка линий. Из анализа данных о причинах остановки линий можно сделать вывод, что факторами, влияющими на их остановку, являются: нехватка материалов, брак, сбои в работе оборудования, при этом нехватка материалов составляет более 50%.


Из данных об ответственности отделов за остановку линий следует, что наибольшую ответственность несут внешние исполнители. Внешние исполнители не находятся под контролем компании Gree, уровень управления слабый. Необходимо принять меры по усилению контроля за внешними исполнителями, а также проверки продукции.


Из анализа данных о браке следует, что наибольшее влияние оказывает технологический цикл качества напыления, который требует особого внимания и мониторинга автоматического оборудования.

Из анализа данных о сбоях в работе оборудования следует, что постепенное ухудшение характеристик деталей и несвоевременное проведение диагностики и ремонта являются основными причинами сбоев. В качестве решения предлагается на следующем этапе чаще проводить диагностику оборудования и разработать план по предупреждению сбоев.

4. В разделе штат и затраты рабочего времени для сравнения распределения сотрудников по рабочих местам использованы ареа план и линейная диаграмма. Количество сотрудников обозначено ареа планом, а их доли – линейной диаграммой, что наглядно демонстрирует существующие тенденции.


Кроме того, чтобы сделать прогноз на ближайшие 4 месяца, применена тренд диаграмма. Из диаграмм видно, что число управленческого персонала, а также обычных сотрудников имеет тенденцию к снижению, а число сотрудников на ключевых местах – тенденцию к росту. В этой связи сотрудники обязаны повышать квалификацию, чтобы сохранить за собой место в компании и их не смогли заменить роботами или иными сотрудниками.

Помесячная диаграмма распределения сотрудников по рабочим местам

Для демонстрации данных о затратах рабочего времени применена нисходящая (от большего к меньшему) гистограмма, столбцы которой отражают наивысшие и наименьшие значения затрат.

TOP10 затрат рабочего времени

Текстовый блок с выводом

Из анализа данных о штате и затратах рабочего времени следует, что общее количество сотрудников имеет тенденцию к сокращению, что указывает на эффективную работу всех работников компании. Из диаграммы распределения сотрудников по рабочим местам следует, что доля управленческого персонала и обычных сотрудников имеет тенденцию к сокращению, а для сотрудников на ключевых рабочих мест – к росту. Это свидетельствует о том, что происходящая автоматизация рутинных процессов результативна, а рабочие места в ключевых областях нужно сохранять. Работа по информатизации и сокращению количества управленческого персонала (не связанного с производственными процессами) также эффективна, и нужно продолжать последовательно её реализовывать.

Из анализа структуры затрат рабочего времени следует, что разница в затратах времени на производство разного оборудования достаточно велика. Поэтому при планировании загрузки, а также оценке влияния ограничений на распределение ресурсов главным офисом необходимо произвести максимальный объем того типа оборудования, который имеет достаточно высокую производительность.

Общий вывод: факторами, оказывающими влияние на производительность, являются: укомплектованность сырьевой базы, брак, сбои в работе оборудования, структура штата и затрат рабочего времени.
Способы решения:
1) остановка линий – необходимо использовать информационные технологии для мониторинга оборудования и снижения аварийных ситуаций;
2) штат – необходимо последовательно придерживаться курса на автоматизацию и информатизацию для сокращения числа сотрудников и повышения их эффективности;
3) затраты рабочего времени – необходимо производить гибкую загрузку производства, повышать эффективность затрат.

ДАШБОРД С АНАЛИЗОМ ЭФФЕКТИВНОСТИ РАБОТЫ КОМПАНИИ

6. Итоги
1. При анализе текущей деятельности компании функционал FineBI позволяет удовлетворить ежедневные потребности бизнеса и обеспечить необходимое визуальное сопровождение повседневных бизнес-процессов. Работать в программе достаточно легко и понятно, визуальное представление информации приятное.

2. FineBI является инструментом анализа данных, и обладает большим потенциалом для поддержки бизнес-процессов.

3.Проект полностью построен на информации о процессах управления компанией. Основными сложностями стали большой объем разнообразных данных о хозяйственной деятельности компании и их конфиденциальный характер, который затруднял получение и ограничивал применение данных. Визуальное сопровождение также нуждается в улучшении и доработке.