Szállítói minőségelemzési minta a Power BI-hoz: bemutató

Ez az iparági minta-irányítópult és az alapjául szolgáló jelentés az ellátási láncok egyik tipikus problémájára, a szállítók minőségelemzésére helyezi a hangsúlyt. Az elemzésben két fő mérőszám játszik szerepet: a hibák összesített száma és a hibák által okozott összesített állásidő.

A mintának két fő célkitűzése van:

  • Feltárni, hogy a minőséget tekintve kik a legjobb és legrosszabb szállítók.
  • Azonosítani, hogy mely üzemek végzik jobban a hibák feltárását és elutasítását, hogy minimalizálják az állásidőt.

Dashboard for the Supplier Quality Analysis sample

Ez a minta abba a sorozatba tartozik, amely a Power BI üzleti jellegű adatokkal, jelentésekkel, és irányítópultokkal történő használatát mutatja be. Az obviEnce által lett létrehozva valós adatokkal, melyeket anonimizáltunk. Az adatok több formátumban is elérhetők: beépített minta a Power BI szolgáltatásban, .pbix Power BI Desktop-fájl vagy Excel-munkafüzet. Power BI-minták megtekintése.

Ez az oktatóanyag a Beszállítói minőségelemzés beépített mintáját mutatja be a Power BI szolgáltatásban. Mivel azonban a jelentéssel való munka hasonló a Power BI Desktopban és a szolgáltatásban, a bemutatót akkor is követni tudja, ha a .pbix-mintafájlt a Power BI Desktopban használja.

A minták Power BI Desktopban való vizsgálatához nincs szükség Power BI-licencre. Ha nem rendelkezik Power BI Pro- vagy Prémium felhasználónkénti (PPU) licenccel, a mintát mentheti a Saját munkaterületre a Power BI szolgáltatásban.

A minta beszerzése

A minta használatához először le kell töltenie mintaként a Power BI szolgáltatásban, vagy le kell töltenie a .pbix-fájlt vagy az Excel-munkafüzetet.

A beépített minta lekérése

  1. Nyissa meg a Power BI szolgáltatást (app.powerbi.com), jelentkezzen be, majd nyissa meg azt a munkaterületet, ahol a mintát szeretné menteni.

    Ha nem rendelkezik Power BI Pro- vagy Prémium felhasználónkénti (PPU) licenccel, mentheti a mintát a Saját munkaterületre.

  2. A bal alsó sarokban válassza az Adatok lekérése lehetőséget.

    Select Get data.

  3. Ekkor megjelenik az Adatok lekérése lap. Itt válassza a Minták lehetőséget.

  4. Válassza a Szállítói minőségelemzési mintát, majd a Kapcsolódás lehetőséget.

    Connect to sample

  5. A Power BI importálja a beépített mintát, majd hozzáad egy új irányítópultot, jelentést és adatkészletet az aktuális munkaterülethez.

    Supplier Quality Analysis Sample entry

.pbix-fájl letöltése ehhez a mintához

A Szállítói minőségelemzési mintát a Power BI Desktoppal való használatra tervezett .pbix-fájlként is letöltheti.

Excel-munkafüzet letöltése ehhez a mintához

Ha a minta adatforrását is szeretné megtekinteni, használja az Excel-munkafüzetként letölthető változatát. A nyers adatok megtekintéséhez engedélyezze az Adatelemzés bővítményeket, majd válassza a Power Pivot > Manage lehetőséget. A nyolc eredeti Excel-fájl letöltéséhez tekintse meg az Excel-mintákat az Excelben című témakört.

Hibás anyagok által okozott állásidő

Elemezzük a hibás anyagok okozta állásidőt, és nézzük meg, hogy mely gyártók a felelősek.

  1. Az irányítópulton válassza a Total Defect Quantity (Hibák összesített száma) vagy a Total Downtime Minutes (Állásidő összesített percei) csempét.

    Select tile to open report

    Ekkor megnyílik a Szállítói minőségelemzési minta jelentés Downtime Analysis (Állásidő elemzése) nevű oldala.

    Itt 33 millió hibás darabot láthatunk, ami összesen 77 000 percnyi állásidőt eredményez. Bár egyes anyagok között kevesebb a hibás darab, azonban ezek is okozhatnak késéseket, ami állásidőt eredményezhet. Vizsgáljuk meg őket a jelentésoldalon.

  2. Ha megnézzük, a Defects and Downtime (min) by Material Type (Hibák és állásidő (percben) anyagtípusok szerint) kombinált diagram Total Downtime Minutes (Állásidő összesített percei) sorát, akkor láthatjuk, hogy a hullámosított anyagok okozzák a leghosszabb állásidőket.

  3. Válassza ki a Corrugate (Hullámosított) oszlopot, hogy megnézhesse, mely üzemekre gyakorolja a legnagyobb negatív hatást, és hogy melyik gyártó a felelős.

    Select Corrugate column

  4. A Downtime (min) by Plant (Állásidő (percben) üzemek szerint) térképen válasszon ki önálló üzemeket, hogy megnézhesse, melyik gyártó vagy anyag felelős az adott üzem állásidejéért.

Melyek a legrosszabb szállítók?

Szeretnénk megtalálni a nyolc legrosszabb szállítót és meghatározni, hogy az állásidő hány százalékáért felelősek. Ezt úgy tehetjük meg, ha a Downtime (min) by Vendor (Állásidő (percben) gyártónként) területdiagramot egy fatérképre módosítjuk.

  1. A jelentés Állásidő elemzése lapján válassza a Felső menü Szerkesztés elemét .

  2. Válassza ki a Downtime (min) by Vendor (Állásidő (percben) gyártónként) területdiagramot, majd a Vizualizációk ablaktáblán válassza a Fatérkép lehetőséget.

    Select treemap icon

    A fatérkép a Vendor (Gyártó) mezőt automatikusan a Csoport gyűjtőbe helyezi.

    Downtime (min) by Vendor treemap

    Ebben a fatérképben a nyolc legrosszabb gyártót a bal oldalon található nyolc blokk mutatja. Azt is láthatjuk, hogy ők felelősek az összes állásidő körülbelül 50%-áért.

  3. A bal oldali navigációs sávon válassza a Szállítói minőségelemzési mintát az irányítópultra való visszatéréshez.

Üzemek összehasonlítása

Most vizsgáljuk meg, melyik üzem végez jobb munkát a hibás anyagok kezelésével, ami kevesebb állásidőt eredményez.

  1. Az irányítópulton válassza a Total Defect Reports by Plant, Defect Type (Hibák összesített jelentése üzemek és hibatípusok szerint) térképcsempét.

    Total Defect Reports by Plant, Defect Type tile

    Ekkor megnyílik a jelentés Supplier Quality Analysis (Szállítói minőségelemzés) nevű oldala.

  2. A Total Defect Reports by Plant, Defect Type (Hibák összesített jelentése üzemek és hibatípusok szerint) jelmagyarázatában válassza ki a Hatás kört.

    Select Impact

    A buborékdiagramon megfigyelheti, hogy a legtöbb problémát okozó kategória a Logisztika. Ez a legnagyobb a teljes hibamennyiség, a hibajelentések és az állásidő percei szempontjából. Vizsgáljuk meg még ezt a kategóriát.

  3. Válassza ki a Logisztika buborékját a buborékdiagramban, majd figyelje meg a Illinois állambeli Sprigfieldben és Naperville-ben található üzemeket. Naperville úgy tűnik, hogy csinál egy sokkal jobb munkát kezelése hibás ellátás, mivel a nagy számú elutasítások és kevés hatás, összehasonlítva Springfield nagy számú hatások.

    Select Logistics

  4. A bal oldali navigációs sávon válassza a Szállítói minőségelemzési minta lehetőséget az irányítópultra való visszatéréshez.

Melyik anyagot kezelik a legjobban?

Azokat az anyagokat kezelik a legjobban, amelyek a legkevesebb állásidőt okozzák, vagy amelyeknél a hibás anyagok – mennyiségüktől függetlenül – nincsenek negatív hatással.

  1. Az irányítópulton nézze meg a Total Defect Quantity by Material Type, Defect Type (Hibák összesített száma anyagtípus és hibatípusok szerint) csempét.

    Total Defect Quantity by Material Type, Defect Type tile

    Látható, hogy bár a Raw Materials (Nyersanyagok) esetében nagyon magas a hibák összes száma, azonban ezek többsége el lett utasítva vagy nem gyakorolt negatív hatást.

    Ellenőrizzük, hogy ez az anyagtípus nem okoz-e sok állásidőt a nagy hibamennyiség ellenére.

  2. Az irányítópulton nézze meg a Total Defect Qty, Total Downtime Minutes by Material Type (Hibák összesített száma, Állásidő összesített percei anyagtípusok szerint) csempét.

    Total Defect Qty, Total Downtime Minutes by Material Type tile

    A nyersanyagokat láthatóan jól kezelik: több közöttük a hibás, de kevesebb percnyi összes állásidőt okoznak.

Hibák és állásidő összehasonlítása évek szerint

  1. Válassza ki a Total Defect Reports by Plant, Defect Type (Hibák összesített jelentése üzemek és hibatípusok szerint) térképcsempét, hogy megnyissa a jelentés első, Supplier Quality Analysis (Szállítói minőségelemzés) nevű oldalát.

  2. A Total Defect Qty by Month and Year (Hibás mennyiség összesen hónap és év szerint) diagramon láthatja, hogy a hibák száma magasabb 2014-ben, mint 2013-ban.

    Total Defect Qty by Month and Year chart

  3. Vajon a hibák megnövekedett száma több állásidőt is maga után von? A kérdés feltevéséhez tegye fel a kérdéseket a Q&A mezőben.

  4. A bal oldali navigációs sávon válassza a Szállítói minőségelemzési minta lehetőséget az irányítópultra való visszatéréshez.

  5. Mivel már tudjuk, hogy a nyersanyagok esetén a legmagasabb a hibák száma, írja be a kérdés mezőbe a show material types, year and total defect qty (mutassa az anyagtípusokat, az évet és a hibák összesített számát) kérdést.

    Sokkal több hibás nyersanyag volt 2014-ben, mint 2013-ban.

    Q&A question: Show material types, year, and total defect qty

  6. Változtassa meg a kérdést a show material types, year and total downtime minutes (mutassa az anyagtípusokat, az évet és az állásidő összesített perceit) kérdésre.

    Q&A question: Show material types, year, and total downtime minutes

    Megfigyelheti, hogy a nyersanyagok által okozott állásidők nagyjából megegyeztek 2013-ban és 2014-ben, dacára annak, hogy 2014-ben sokkal több nyersanyag volt hibás. Úgy tűnik, hogy a nyersanyagok 2014-ben jelentkező további hibái nem eredményeznek sokkal több állásidőt a nyersanyagoknál 2014-ben.

Hibák és állásidő összehasonlítása hónapról hónapra

Lássunk egy másik irányítópult-csempét, amely a teljes hibás mennyiséggel kapcsolatos.

  1. Válassza a bal felső sarokban található Kilépés a Q&A-ból lehetőséget az irányítópultra való visszatéréshez.

    Tekintse meg alaposabban a Total Defect Quantity by Month, Year (Hibák összesített száma hónapok és évek szerint) csempét. Láthatja, hogy 2014 első felében hasonló mennyiségű hibás anyag volt, mint 2013-ban, azonban 2014 második felében a hibás anyagok száma jelentősen megnőtt.

    Total Defect Quantity by Month, Year tile

    Nézzük meg, hogy a hibás mennyiség növekedése az állásidő perceiben egyenlő növekedést eredményezett-e.

  2. Írja be a keresőmezőbe a total downtime minutes by month and year as a line chart (állásidő összesített percei, hónapok és évek szerint, vonaldiagramként) kérdést.

    Q&A question: Total downtime minutes by month and year as a line chart

    A júniusi és októberi állásidő-percek megugrása mellett a hibák száma nem eredményezett jelentősen több állásidőt. Ez az eredmény azt mutatja, hogy jól kezeljük a hibákat.

  3. Ha rögzíteni szeretné ezt a diagramot az irányítópulton, válassza a kérdésmező feletti gombostű ikont Pin icon .

  4. A kiugró hónapok vizsgálatához tegyen fel különböző kérdéseket, például a total downtime minutes in October by plant(állásidő összesített percei októberben üzemek szerint) kérdést, hogy megnézze az októberi állásidő perceit anyagtípusok szerint, az üzemek helyszíne szerint, kategória szerint stb.

  5. Válassza a bal felső sarokban található Kilépés a Q&A-ból lehetőséget az irányítópultra való visszatéréshez.

További lépések: Csatlakozás az adatokhoz

Ezzel a környezettel biztonságosan kísérletezhet, mert dönthet úgy, hogy nem menti a módosításokat. Ha azonban menti őket, bármikor kiválaszthatja az Adatok lekérése lehetőséget a minta új példányához.

Reméljük, hogy ez a bemutató bemutatta, hogy a Power BI-irányítópultok, a Q&A és a jelentések hogyan nyújtanak betekintést a mintaadatokba. Most Önön a sor – kapcsolódjon a saját adataihoz. A Power BI használatával számos különböző adatforráshoz kapcsolódhat. További információ: Első lépések a Power BI szolgáltatásban.