有一個朋友，非常年輕，在一家工廠上班，最近被提拔為工廠生産部負責人。

前幾天，他向我咨詢相關生産數據分析的問題，感于他的上進、用心和真誠，我以我多年的工作經驗，從頭開始，梳理出制造型企業生産數據統計與分析的相關知識與點滴，分享給他，也分享給許栩原創的衆多讀者與朋友。

或許，這些不足稱道，但希望對他，對我們職場上的朋友們，多少有一丁點幫助。

數據分析，不管是生産數據分析，還是其它什麼數據分析，首先，都得有數據。

對于制造型企業來說，生産數據從哪而來？來源于我們生産現場、作業現場以及各相關現場的原始數據與記錄。

那麼，生産都有哪些原始數據與記錄？我将其分為四個大類：時間方面、産量方面、物料方面和質量方面的原始數據與記錄。

1.時間方面的原始數據與記錄。

時間方面的原始數據與記錄主要包括人員考勤和生産設備運行記錄。

人員考勤是計算員工工資的依據，是财務要求的原始記錄，也是我們計算生産效率、人均産出的主要參數。人員考勤一般有考勤表、加班單、請假調休單等數據與記錄。

設備運行記錄其實就是設備時間，是設備運行、維護、停機相關的時間記錄，是我們計算稼動率、設備利用率、設備效率的主要參數。

2.産量方面的原始數據與記錄。

生産的主要作用的就是按時按質按量的完成生産任務。完成了多少生産任務，就是産量。

産量是生産最主要的數據。産量的數據主要取自生産日報表和生産入庫單。前端車間的在制品，不入庫的半成品，我們從對應車間的生産日報表取數；而成品、需要入庫的半成品，則從生産入庫單取數。

這裡大家請注意，你入庫了，才是你的真正産出。

另外，需要說明的是，産出，是指的有效産出，你質量沒做好，需要返工，那就是無效産出，不能記入我們的産量總數中。

3.物料方面的原始數據與記錄。

産品有物料構成，沒有物料，也就沒有生産。而物料成本，對于制造型企業來說，是我們生産成本最重要的組成部分。

所以，物料相關的數據與記錄，生産必須去進行重點關注和分析。

物料的原始數據與記錄主要來源于生産領料單、退料單、報廢單、在制品盤點表、車間半成品盤點表、車間物料盤點表等等。

4.質量方面的原始數據與記錄。

質量方面的數據主要是兩類，一類是檢驗結果的數據，比如産生了多少不良品，有多少個不合格等；另一類是檢驗過程的數據，比如抽檢了多少批，有多少不合格，不合格的原因是什麼。

質量數據是我們提升品質、控制質量的方向燈。

生産的原始數據和記錄一般以各種登記表、報表和單據的形式提交上來，比如，生産日報表、考勤表、設備運行記錄表、生産領（退）料單、生産入庫單、車間物料盤點表、廢品登記表、一次抽檢記錄表等等。

原始記錄收集與保存需要從兩方面着手。

1.建立數據與記錄管理制度，由專人，一般是生産文員，每天按時收集生産報表及原始記錄，按時，代表每天督促并确認各車間按時提交。

2.生産原始記錄與表單需要保存半年以上，設專門的存放區域，專人專櫃進行保管。

馬雲說，數據是最重要的生産資料。數據是我們的财富，而原始數據更是一切數據的源泉。生産原始數據與記錄，我們需要善加運用并妥善保存，我們需要象應對财富一樣來進行分析和處理。

我們有了原始數據，接下來做什麼呢？自然是統計與分析。

生産數據統計與分析，一般按以下五步進行。

第一步，數據分析建模。

第二步，數據錄入。

第三步，數據檢查。

第四步，數據分析。

第五步，數據分析結果展現。

生産數據統計與核算第一步是建模，建模就是建立數據統計分析模型。

1.生産數據分析需要建模。

我們的數據收集、統計、核算與分析是一項長期的工作，也是一項日常的常規工作，我們不能每次都從頭開始做。

為了提升我們生産數據收集與處理的操作效率，同時減少差錯，我們有必要也必須建立相應的模型來輔助完成這項工作。

2.建模能力，是管理者必須具備的一項能力。

管理人員到底需要哪些管理能力呢？在我看來，一位管理者的管理能力，可簡單粗暴的分為兩種，防火能力和救火能力。

這兩種能力管理者都必須具備，否則，不能稱為一個合格的管理者。

防火能力和救火能力，也可以理解為治本能力和治标能力，防火是治本，救火是治标。我多次強調過，治本很重要，但你如果都不能治标，誰會相信你能夠治本。

3.管理者的防火能力就是建模能力。

對管理者來說，防火能力主要包括兩方面，一是流程梳理與制訂能力，二是數據建模能力。

這兩個能力說的其實是一個能力，建模能力。因為流程也是一種模型，梳理和制訂流程，就是建立模型。流程與建模所不同的是，流程是人按照要求去執行，而分析模型是數據按照要求去執行。

4.對于生産成本管理來說，我們更需要的是數據建模能力。

防火能力就是建模能力，救火能力，主要包括臨場協調指揮能力，以及遇到問題時的決斷果敢能力。

救火能力反饋一個人馬上解決能力的水平，不管是治标還是治本，當問題發生，我們首先要做的是解決這個問題。比如失火了，我們第一次要做的是去救火，而不是讨論失火的深層原因才制定措施。

救火能力是職場生存的第一種能力。但防火總是優于救火，所以，管理者需要有救火能力，但更需要的，是防火能力。

1.數據錄入。

模型搭建完成後，我們需要将已産生的原始數據錄入模型。

對于生産部來說，數據錄入工作一般由生産文員完成。需要特别和生産文員強調的是，我們的數據錄入模型是有規則的，不是想錄就錄。任何一個錄入分析模型的數據都必須要有依據，要有來源，要可以查詢。

我們錄入數據的主要依據、主要來源是生産原始表單，如生産日報表、生産入庫單、考勤表等等。

2.數據檢查。

數據錄入完成，我們要檢查錄入的數據有無錯誤或異常。

數據檢查分兩方面：一是檢查錄入過程是否有問題，有沒有人為錯誤，有沒有錯行漏行，有沒有多寫或少寫一個零等等；二是檢查數據本身是否有問題，比如兩個數據前後不一緻或相互沖突，這個，在建立模型時我們可以進行提醒報警設置。

數據檢查主要由錄入人員自行進行，比如生産文員錄入完成進行自查。但仍有自查不夠，生産上一級管理人員有責任進行檢查或抽查。

1.什麼是數據分析。

數據分析是指采用适當的統計分析方法，對收集來的大量數據進行分析，提取有用的信息和形成結論，而對數據加以詳細研究和概括總結的過程。數據分析不是一個動作，而是由一系列動作組成的一個過程。

數據分析按作用，一般可以分為現狀分析、原因分析和預測分析三大類，生産數據分析主要涉及現狀分析和原因分析。

2.生産數據現狀分析。

生産數據現狀分析常見的分析方法有兩類，對比分析和平均分析。

對比分析是生産數據分析用得最多的分析方法之一。

對比分析又可以從橫向和縱向兩個方面進行。橫向對比分析，又稱靜态對比分析，主要有和目标對比，和其他部門對比，和其他地區對比，和其他行業對比等等。比如，生産投入産出達标率就是一種典型的對比分析，再比如，A車間和B車間的人均産能比較，也是對比分析。

縱向對比分析，又稱動态對比分析，主要有和曆史同期對比的同比，和上一周期對比的環比。

平均分析，也就是求平均，是最基礎的數據分析方法，和對比分析一樣，也是生産數據分析應用最多的分析方法之一。

當然，求平均也不是大家想象的那麼簡單，數據分析中，有很多種求平均的方法可以應用。我将其分為數學方法、物理方法兩個大類。

平均分析的數學方法主要包括，算術平均、幾何平均、調和平均和平方平均。

平均分析的物理方法主要包括，移動平均、加權平均、移動加權平均和中心移動平均。

平均分析中，用得最多的是移動平均和移動加權平均。

3.生産數據原因分析。

原因分析，顧名思義，就是經過數據分析，找到生産現狀發生的原因。

生産原因分析的分析方法也很多，主要包括：分組分類分析、結構分析、交叉分析、杜邦分析、漏鬥圖分析和矩陣關聯分析。

生産數據分析，這裡單列一節，說說生産成本差異化分析。

生産分析的作用之一是找出異常，找到差異。生産成本的差異化分析其實不能說是一種分析方法，它是一種分析思路，或一個分析流程。

差異化分析的思路及流程是，采取一定的分析方法，找出分析目标的各種差異，并分析這種差異原因，然後采取相應的措施應對這些差異。

差異主要有三類：一是整體差異，二是個體差異，三是單項差異.

整體、個體和單項差異，我拿學生成績來打個比方。

整體差異就是這個班和其他班的總成績差異，比如平均分哪個班高。個體差異是這個班的某個學生與其他班相同相似的學生成績差異，比如兩個班的第一名誰的成績好。單項差異是這個班的單項課程比如語文與其他班的差異。

差異化分析運用到生産成本分析，整體差異就是總成本差異；個體差異就是單個産品成本的差異；而單項差異，是某一項成本的差異，比如直接人工的差異。

生産數據分析，得出了結果，接下來怎麼辦呢？對，我們需要把結果告訴大家，如何告訴？就需要對分析結果進行展現。

常見的數據展現工具有，表格、餅圖、條形圖、柱狀圖、折線圖、散點圖、瀑布圖、帕累托圖。

對于數據展現工具，我就不一一介紹了，大家可以自行搜索。

關于數據展現，我主要想說三個觀念。

1.幾個字能夠說明白的不要用表格，直接用文字即要。

2.能用表格展現的不用文字。（除第1條）

3.一圖勝千言，能用圖片展現的不用表格。

行文至此，我為那位年輕的生産經理所梳理和總結的生産數據分析的相關内容已經講完，做一個小結。

數據分析，首先得有數據，我首先介紹生産原始數據的類别以及數據收集和保存辦法。接下來，我介紹了生産數據分析的流程，并分步驟逐個說明數據分析建模、錄入與檢查、生産數據分析、生産成本差異化分析以及生産數據分析展現的相關概念與操作。

生産數據分析，需要數據，需要分析，更需要的，是我們有數據意識并時時去進行分析。

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祝年輕的生産經理更上一層樓，也非常感謝各位朋友的閱讀，祝大家好運。

作者 | 許栩x

來源 | 許栩原創之供應鍊計劃

此文系作者個人觀點，不代表物流沙龍立場

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