[Power BI] 3일차 - 생산관리 데이터를 활용한 분석 및 시각화

<3일차 - 생산관리 데이터를 활용한 분석 및 시각화>

3일차에 배운 내용은 다음과 같은 블로그에 있으므로 생략을 한다.

 

2023.05.07 - [Programming/Power BI] - [Power BI특강] 엑셀을 활용한 데이터분석(with Power BI)에 "모든 것"을 담은 수강후기

[Power BI특강] 엑셀을 활용한 데이터분석(with Power BI)에 "모든 것"을 담은 수강후기

 

<생산관리 데이터를 활용한 분석 및 시각화>

데이터의 이해를 위해 간단히 설명을 하자면 

2교대 근무를 하는 공장에서 특정 설비,작업자 데이터와

생산목표,총생산량,양품생산량,가공불량,소재불량의 데이터가 존재한다.

 

계획대비 실적현황에 대해서 시각화를 해보았다.

날짜별 생산목표와 생산실적의 데이터를 생성하고 차이를 통해서

목표달성여부를 확인해보았다.

 

"설비명"을 모두를 기준으로 주차를 확인했을 때 3주차가 가장 미달성이 심한것을 확인했다.

그리고 설비명을"MCT8"을 기준으로 확인해보면 거의 미달성인 것을 확인할 수 있고 

문제가 있다고 볼 수 있다.

 

작업자별 생산성현황을 확인해보았다.

그래프의 주황색 박스는 달성율미달자이다.

달성율미달자만 문제가 있는 걸까?하는 의문이 들었다.

 

달성은 했는데 불량품이 많았다면 그것도 문제가 있는 것인데

달성율에는 포함이 되기 때문에 확인이 필요하다.

데이터중 양품수량과 가공불량 소재불량이 존재한다.

가공불량은 작업자의 실수로 인한 불량이고

소재불량은 업체에서 가져올 때 불량인 상태를 말한다.

 

두번째 막대그래프를 확인해보면 "방은미"는

소재불량이 매우 심한 것으로 확인이 된다.

실제로 가공불량의 확률이 매우 높기때문에 

가공불량이지만 소재불량으로 판별하였다고

합리적인 의심이 가능한 것으로 보인다.

확인을 해볼 필요성이 있을 것으로 예상이 된다.

 

달성율이 중요하지만 꼭 달성율이 낮은사람만 문제가 있는 것은 아니라는 것을 알 수 있었다.

달성율은 높지만 불량을 많이 만들어냈다면 효율성이 좋지 않으므로 문제가 있다고 볼 수있다.

달성율 미달인 부분들은 미달리 되지 않도록 조치를 해야하고

달성이지만 문제점이 있는지 확인하는 작업도 필요하다고 느꼇다.