Power BI のサプライヤー クオリティ分析のサンプル: 使ってみるSupplier Quality Analysis sample for Power BI: Take a tour

サプライヤー クオリティ分析サンプルの概要A brief overview of the Supplier Quality Analysis sample

この業界サンプル ダッシュボードおよび基になるレポートは、典型的なサプライ チェーンの課題の 1 つである、サプライヤー クオリティ分析に焦点を合わせています。This industry sample dashboard and underlying report focus on one of the typical supply chain challenges — supplier quality analysis. この分析では、欠陥の総数と、欠陥が引き起こす総ダウンタイムという 2 つの主要な指標を確認できます。Two primary metrics are at play in this analysis: total number of defects and the total downtime that these defects caused. このサンプルには、2 つの主要な目的が組み込まれています。This sample has two main objectives:

  • 最も優れたサプライヤーおよび最も改善が必要なサプライヤーをクオリティの面から示すという目的です。Understand who the best and worst suppliers are, with respect to quality
  • どのプラントがより的確に問題を検出して受領を拒否し、ダウンタイムを最小化しているかを特定します。Identify which plants do a better job finding and rejecting defects, to minimize downtime

このサンプルは、ビジネス用のデータ、レポート、ダッシュボードを用いて Power BI を使う方法について説明するシリーズの一部です。This sample is part of a series that illustrates how you can use Power BI with business-oriented data, reports, and dashboards. これは、obviEnce (www.obvience.com) が収集している匿名化された実データです。This is real data from obviEnce (www.obvience.com) that has been anonymized.

前提条件Prerequisites

このサンプルを使用するには、事前にサンプルをコンテンツ パック、.pbix ファイル、または Excel ブックとしてダウンロードしておく必要があります。Before you can use the sample, you must first download it as a content pack, .pbix file, or Excel workbook.

このサンプルのコンテンツ パックを入手するGet the content pack for this sample

  1. Power BI サービス (app.powerbi.com) を開いてログインします。Open the Power BI service (app.powerbi.com) and log in.
  2. 左下隅にある [データの取得] を選びます。In the bottom left corner select Get data.

  3. 表示される [データの取得] ページで、[サンプル] アイコンを選びます。On the Get Data page that appears, select the Samples icon.

  4. [サプライヤー クオリティ分析サンプル] を選び、[接続] を選びます。Select the Supplier Quality Analysis Sample, then choose Connect.

    サプライヤー クオリティ分析サンプル

  5. Power BI がコンテンツ パックをインポートし、新しいダッシュボード、レポート、データセットを現在のワークスペースに追加します。Power BI imports the content pack and adds a new dashboard, report, and dataset to your current workspace. 新しいコンテンツは黄色のアスタリスクで示されます。The new content is marked with a yellow asterisk.

    アスタリスク

このサンプルの .pbix ファイルを取得するGet the .pbix file for this sample

あるいは、Power BI Desktop で使用するために設計された .pbix ファイルとして、サンプルをダウンロードすることもできます。Alternatively, you can download the sample as a .pbix file, which is designed for use with Power BI Desktop.

このサンプルの Excel ブックを取得するGet the Excel workbook for this sample

このサンプルのデータセット (Excel ブック) だけをダウンロードすることもできます。You can also download just the dataset (Excel workbook) for this sample. ブックには、表示および変更可能な Power View シートが含まれています。The workbook contains Power View sheets that you can view and modify. 生データを表示するには、[Power Pivot] > [管理] を選択します。To see the raw data select Power Pivot > Manage.

欠陥のある素材によって発生するダウンタイムDowntime caused by defective materials

欠陥のある素材に伴うダウンタイムを分析し、責任のあるベンダーを確認してみましょう。Let’s analyze the downtime caused by defective materials and see which vendors are responsible.

  1. ダッシュボードで [Total Defect Quantity] (欠陥数量合計) タイルまたは [Total Downtime Minutes] (ダウンタイム合計 (分)) タイルを選びます。On the dashboard, select the Total Defect Quantity number tile or the Total Downtime Minutes number tile.

    [サプライヤー クオリティ分析サンプル] レポートの [Downtime Analysis] (ダウンタイムの分析) ページが表示されます。The “Supplier Quality Analysis Sample” report opens to the “Downtime Analysis” page. 合計で 33M 個の欠陥部分があり、これらの欠陥部分に起因するダウンタイムの合計は 77K 分であることにご注目ください。Notice we have 33M total defective pieces, and the total downtime caused by these defective pieces is 77K minutes. 素材によっては欠陥部分が少ない場合もありますが、大幅な遅延を招き、長時間のダウンタイムが発生することがあります。Some materials have fewer defective pieces but they can cause a huge delay resulting in larger downtime. レポート ページで詳しく見てみましょう。Let’s explore them on the report page.

  2. [Defects and Downtime (min) by Material Type] (素材の種類別欠陥とダウンタイム (分)) 複合グラフの [Total Downtime Minutes] (ダウンタイム合計 (分)) の線を見ると、波形素材が最大のダウンタイムを発生させていることがわかります。Looking at the Total Downtime Minutes line in the Defects and Downtime (min) by Material Type combo chart, we see corrugate materials cause the most downtime.
  3. 同じ複合グラフで [Corrugate] (波形素材) の縦棒を選ぶと、この欠陥の影響を最も強く受けているプラント、および責任のあるベンダーを確認できます。Select the Corrugate column in the same combo chart to see which plants are impacted most by this defect and which vendor is responsible.

  4. マップでプラントを個別に選ぶと、そのプラントにおけるダウンタイムに責任のあるベンダーまたは素材を確認できます。Select individual plants in the map to see which vendor or material is responsible for the downtime at that plant.

最も改善が必要なサプライヤーWhich are the worst suppliers?

最も改善が必要なサプライヤーを 8 社特定し、各社が発生させているダウンタイムの割合を確認します。We want to find the worst eight suppliers and determine what percentage of the downtime they are responsible for creating. そのために、 [Downtime (min) by Vendor] (ベンダー別ダウンタイム (分)) 面グラフをツリーマップに変更します。We can do this by changing the Downtime (min) by Vendor area chart to a treemap.

  1. レポートの 3 ページ目 [Downtime Analysis] (ダウンタイムの分析) で、左上隅にある [レポートの編集] を選びます。On page 3 of the report, “Downtime Analysis,” select Edit Report in the upper-left corner.
  2. [Downtime (min) by Vendor] (ベンダー別ダウンタイム (分)) 面グラフを選び、[視覚化] ウィンドウでツリーマップを選びます。Select the Downtime (min) by Vendor area chart, and in the Visualizations pane select Treemap.

    ツリーマップでは自動的に、 [Vendor] (ベンダー) フィールドが [グループ]として書き出されます。The treemap automatically puts the Vendor field as the Group.

    このツリーマップでは、最上位の 8 つのベンダーが、ツリーマップの左側にある 8 つのブロックで表されています。From this tree map, we can see the top eight vendors are the eight blocks on the left of the tree map. また、これらの 8 社がダウンタイム (分) 全体の約 50% を占めていることがわかります。We can also see they account for about 50% of all downtime minutes.

  3. 上部のナビゲーション バーで [Supplier Quality Analysis Sample] を選んでダッシュボードに戻ります。Select Supplier Quality Analysis Sample in the top navigation bar to go back to the dashboard.

プラントの比較Comparing plants

次に、欠陥のある素材の管理体制に優れ、結果的にダウンタイムを削減できたプラントを確認してみましょう。Now let’s explore which plant does a better job managing defective material, resulting in less downtime.

  1. [Total Defect Reports by Plant, Defect Type] (プラント別および欠陥種類別の合計欠陥数レポート) マップ タイルを選びます。Select the Total Defect Reports by Plant, Defect Type map tile.

    レポートの [Supplier Quality] ページが開きます。The report opens to the “Supplier Quality” page.

  2. マップの凡例で [Impact] (影響) 円を選びます。In the map legend, select the Impact circle.

    バブル チャートから、[Logistics] (物流) が最もトラブルの多いカテゴリであることがわかります。欠陥合計数量、合計欠陥数レポート、ダウンタイム合計 (分) のすべてで最大の値を示しています。Notice in the bubble chart that Logistics is the most troubled category – it’s the largest in terms of total defect quantity, total defect reports, and total downtime minutes. このカテゴリをさらに詳しく見てみましょう。Let’s explore this category more.

  3. バブル チャートで [Logistics] (物流) バブルを選び、[Springfield, IL] (スプリングフィールド、IL) と [Naperville, IL] (ネーパービル、IL) のプラントを確認します。Select the Logistics bubble in the bubble chart and observe the plants in Springfield, IL and Naperville, IL. Naperville は受領拒否の件数が多く、Springfield (影響の件数が多い) と比べて影響の件数も少ないことから、欠陥品の管理に大変優れていることが伺えます。Naperville seems to be doing a much better job of managing defective supplies as it has a high number of rejects and few impacts, compared to Springfield’s large number for impacts.

  4. 上部のナビゲーション バーで [Supplier Quality Analysis Sample] を選んで、アクティブなワークスペースに戻ります。Select Supplier Quality Analysis Sample in the top navigation bar to return to your active workspace.

最も管理の行き届いている素材の種類Which material type is best managed?

最も管理が行き届いている素材の種類は、欠陥数量に関係なく、ダウンタイムが最短であるか、ダウンタイムにまったく影響のない種類です。The best managed material type is the one with lowest downtime or no impact, regardless of defect quantity.

  • ダッシュボードで [Total Defect Quantity by Material Type, Defect Type] (素材種類別、欠陥種類別の欠陥数量合計) タイルを確認してみてください。In the dashboard, look at the Total Defect Quantity by Material Type, Defect Type tile.

[Raw Materials] (原材料) は、合計欠陥数は多いものの、そのほとんどが受領拒否されたか、影響を及ぼしていません。Notice that Raw Materials have a lot of total defects, but most of the defects are either rejected or have no impact.

原材料は、欠陥数量が多くても、ダウンタイムの発生原因にはなっていないことを確認してみましょう。Let’s verify that raw materials don’t cause a lot of downtime, despite high defect quantity.

  • ダッシュボードで [Total Defect Qty, Total Downtime Minutes by Material Type] (素材種類別欠陥数量合計、ダウンタイム合計 (分)) タイルを確認してみてください。In the dashboard, look at the Total Defect Qty, Total Downtime Minutes by Material Type tile.

原材料の管理が行き届いていることは明白です。欠陥数は増えているのに、ダウンタイムの合計時間 (分) は短縮されています。Apparently raw materials are well managed: they have more defects, but lower total downtime minutes.

欠陥とダウンタイムの年別比較Compare defects to downtime by year

  1. [Total Defect Reports by Plant, Defect Type] マップ タイルを選んで、最初のレポート ページ [Supplier Quality] を開きます。Select the Total Defect Reports by Plant, Defect Type map tile to open the report to the first report page, Supplier Quality.
  2. [Defect Qty] (欠陥数量) の値が 2013 年より 2014 年の方が多いことにご注目ください。Notice that Defect Qty is higher in 2014 than in 2013.

  3. 欠陥が増えるとダウンタイムも増えるのでしょうか?Do more defects translate into more downtime? この質問を [Q&A] ボックスに入力し、答えを見つけ出しましょう。We can ask questions in the Q&A box to find out.
  4. 上部のナビゲーション バーで [Supplier Quality Analysis Sample] を選んでダッシュボードに戻ります。Select Supplier Quality Analysis Sample in the top navigation bar to go back to the dashboard.
  5. [Raw Materials] (原材料) の欠陥数が最も多いため、質問ボックスに「show material types, year and total defect qty」(素材の種類、年、欠陥数量合計を表示) と入力します。Since we know Raw Materials have the highest number of defects, in the question box, type “show material types, year and total defect qty”.

    原材料欠陥数は 2013 年より 2014 年の方が増えています。There were many more raw materials defects in 2014 than in 2013.

  6. 次に、質問を「show material types, year and total downtime minutes」(素材の種類、年、ダウンタイム合計 (分) を表示) に変更します。Now change the question to “show material types, year and total downtime minutes”.

2014 年の方が原材料欠陥が多かったにもかかわらず、原材料のダウンタイムは 2013 年と 2014 年でほぼ同等でした。Raw materials downtime was about the same in 2013 and 2014, even though there were many more raw materials defects in 2014.

つまり、2014 年に原材料欠陥は増加しましたが、それに起因する原材料ダウンタイム増加は 2014 年には起きませんでした。It turns out more raw materials defects in 2014 didn’t lead to much more raw materials downtime in 2014.

欠陥とダウンタイムの月別比較Compare defects to downtime month to month

欠陥数量合計に関連するダッシュボード タイルをもう 1 つ見てみましょう。Let’s look at another dashboard tile related to total defective quantity.

  1. 質問ボックスの左上隅にある戻る矢印 を選んで、ダッシュボードに戻ります。Select the back arrow in the upper-left corner above the question box to get back to the dashboard.

    [Total Defect Quantity by Month, Year] (月別、年別欠陥数量合計) タイルをさらに詳しく見ると、2014 年前半の欠陥数が 2013 年と同等であるのに対し、2014 年後半には欠陥数が大幅に増加していることがわかります。Looking more closely at the Total Defect Quantity by Month, Year tile shows that the first half of 2014 had a similar number of defects as 2013, but in the second half of 2014, the number of defects jumped significantly.

    欠陥数量のこの増加が起因して、ダウンタイム (分) も同様に増加しているかどうかを確認してみましょう。Let’s see if this increase in defect quantity led to an equal increase in downtime minutes.

  2. 質問ボックスに「total downtime minutes by month and year as a line chart」(月別および年別ダウンタイム合計 (分) を折れ線グラフで表示) と入力します。In the question box, type “total downtime minutes by month and year as a line chart”.

    6 月と 10 月にダウンタイム (分) が急増していますが、それ以外の月に関しては、欠陥数の急増に起因するダウンタイムの大幅増加はありません。We do see a jump in downtime minutes during June and Oct, but other than that, the jump in the number of defects didn’t result in significantly more downtime. これは、欠陥の管理が行き届いていることを示します。This shows we’re managing defects well.

  3. このグラフをダッシュボードにピン留めするには、質問ボックスの右側にあるピン アイコン を選びます。To pin this chart to your dashboard, select the pin icon to the right of the question box.
  4. 外れ値のある月について調査するため、「total downtime minutes in October by plant」(10 月のプラント別ダウンタイム合計 (分)) などの質問を入力して、10 月のダウンタイム (分) を素材の種類、プラントの場所、カテゴリ別に調べます。To explore the outlier months, check out the downtime minutes during Oct by material type, plant location, category, etc. by asking questions such as "total downtime minutes in October by plant".
  5. 質問ボックスの左上隅にある戻る矢印 を選んで、ダッシュボードに戻ります。Select the back arrow in the upper-left corner above the question box to get back to the dashboard.

これは、試してみるのに安全な環境です。This is a safe environment to play in. 変更内容を保存しないようにいつでも選択できます。You can always choose not to save your changes. 一方、保存すると、常にこのサンプルの新しいコピーに対する データの取り込み に進むことができます。But if you do save them, you can always go to Get Data for a new copy of this sample.

次の手順: データへの接続Next steps: Connect to your data

この記事を通じて、Power BI ダッシュボード、Q&A、レポートからサプライヤーの品質データへの洞察をどのように得られるかをご理解いただけたでしょうか。We hope this tour has shown how Power BI dashboards, Q&A, and reports can provide insights into supplier quality data. 次はあなたの番です。ご自分のデータを接続してみてください。Now it’s your turn — connect to your own data. Power BI を使用すると、広範なデータ ソースに接続することができます。With Power BI you can connect to a wide variety of data sources. 詳細については、「Power BI の概要」をご覧ください。Learn more about getting started with Power BI.