Share via

Produksjonsytelse-innhold for Power BI

  • Artikkel

Denne artikkelen beskriver hva som er inkludert i Produksjonsytelse-innhold for Microsoft Power BI. Det forklarer hvordan du kan få tilgang til Power BI-rapporter, og gir informasjon om datamodellen og enhetene som brukes til å bygge innholdet.

Oversikt

Produksjonsytelse-innholdet for Power BI er ment for produksjonsledere eller personer i organisasjonen som er ansvarlig for produksjonskontroll.

Med de inkluderte rapportene kan du bruke Power BI til å overvåke ytelsen til produksjonsoperasjoner med hensyn til rask utføring, kvalitet og kostnad. Rapportene bruker transaksjonsdata fra produksjonsordrer og partiordrer, og gir både en aggregert visning av bedriftsomfattende produksjonsmål og en analyse av mål etter produkt og ressurs.

Power BI-innholdet uthever organisasjonens evne til å fullføre produksjonen til planlagt tid og i sin helhet. Fremtidig ytelse vises basert på produksjonsplanene. Omfattende rapporter gir detaljert innsikt i produktmangler som er forårsaket av produksjon, og også feilsatsene for ressurser og operasjoner.

Dette Power BI-innholdet lar deg også analysere produksjonsavvik. Produksjonsavvik beregnes som differansen mellom estimerte kostnader og faktiske kostnader. Produksjonsavvik beregnes når produksjonsordrer eller partiordrer når avsluttet status.

Produksjonsytelse for Power BI-innhold inneholder data som kommer fra produksjonsordrer og partiordrer. Rapportene inneholder ikke data som er knyttet til kanban-produksjoner.

Tilgang til Power BI-innholdet

Power BI-innholdet Produksjonsytelse vises på Produksjonsytelse-siden (Produksjonskontroll>Forespørsler og rapporter>Analyse av produksjonsytelse>Produksjonsytelse).

Mål som er inkludert i Power BI-innholdet

Produksjonsytelse for Power BI-innhold omfatter et sett med rapportsider. Hver side består av et sett med mål som er visualisert som diagrammer, fliser og tabeller.

Tabellen nedenfor gir en oversikt over effektene som er inkludert.

Rapportside Diagrammer Fliser
Produksjonsytelse
  • Antall produksjoner etter dato
  • Antall produksjoner etter produkt og varegruppe
  • Antall planlagte produksjoner etter dato
  • 10 dårligste produkter etter til planlagt tid og i sin helhet
  • Totalt antall ordrer
  • Prosent til planlagt tid og i sin helhet
  • Ufullstendig %
  • For tidlig %
  • For sent %
Mangler etter produkt
  • Antall defekte (spm) etter dato
  • Antall defekte (spm) etter produkt og varegruppe
  • Antall produsert etter dato
  • Topp 10 produkter etter effektiv sats
  • Antall defekte (spm)
  • Defekt antall
  • Totalt antall
Manglertrend etter produkt Antall defekte (spm) etter antall produsert Antall defekte (spm)
Defekte etter ressurs
  • Antall defekte (spm) etter dato
  • Antall defekte (spm) etter ressurs og sted
  • Antall defekte (spm) etter operasjon
  • Topp 10 ressurser etter antall defekte
 Defekt antall
Manglertrend etter ressurs Antall defekte (spm) etter antall behandlet
Produksjonsprisavvik for etterkalkulering av jobbordre
  • Produksjonsavvik etter dato og kostgruppetype
  • Produksjonsavvik etter sted og kostgruppetype
  • Topp 10 produkter med ugunstige produksjonsavvik
  • Topp 10 ugunstige produksjonsavvik etter ressurs
  • Realisert kostnad
  • Produksjonsavvik
  • Produksjonsavvik %

Forstå datamodellen og enheter

Følgende data brukes for rapportsidene i Produksjonsytelse-innholdet for Power BI. Disse dataene vises som aggregerte mål som er oppsamlet i enhetslageret. Enhetslageret er en Microsoft SQL Server-database som er optimalisert for analyse. Hvis du vil vite mer om enhetslageret, kan du se Power BI-integrering med enhetslager.

Tabellen nedenfor viser nøkkelmålingene som brukes som grunnlag for Power BI-innholdet.

Enhet Aggregerte nøkkelmålinger Datakilde for økonomi- og driftsapper Felt
CostCalculation CostAmount ProdCalcTransExpanded CostAmount
CostCalculation CostMarkup ProdCalcTransExpanded CostMarkup
CostCalculation ActualCostAmount ProdCalcTransExpanded RealCostAmount
CostCalculation RealCostAdjustment ProdCalcTransExpanded RealCostAdjustment
RouteTransactions ErrorQuantity ProdRouteTransExpanded QtyError
RouteTransactions GoodQuantity ProdRouteTransExpanded QtyGood
ProductionOrder DaysDelayed ProdTableExpanded DaysDelayed
ProductionOrder LeadTime ProdTableExpanded LeadTime
ProductionOrder PlannedLeadTime ProdTableExpanded PlannedLeadTime
ProductionOrder ProductionOrderCount ProdTableExpanded
CoproductCostCalculation CoproductCostAmount PmfCoByProdCalcTransExpanded CostAmount
CoproductCostCalculation CoproductCostMarkup PmfCoByProdCalcTransExpanded CostMarkup
CoproductCostCalculation CoproductRealCostAdjustment PmfCoByProdCalcTransExpanded RealCostAdjustment
CoproductCostCalculation CoproductActualCostAmount PmfCoByProdCalcTransExpanded RealCostAmount

Tabellen nedenfor viser hvordan de aggregerte nøkkelmålingene brukes til å opprette flere beregnede målinger i datasettet for innholdet.

Mål Slik beregnes målet
Produksjonsavvik, % SUM('Produksjonsavvik[produksjonsavvik]) / SUM('Produksjonsavvik[Estimert kostnad])
Alle planlagte ordrer COUNTROWS('Planlagt produksjonsordre')
For tidlig COUNTROWS(FILTER('Planlagt produksjonsordre', 'Planlagt produksjonsordre'[Planlagt sluttdato] < 'Planlagt produksjonsordre'[Behovsdato]))
For sent COUNTROWS(FILTER('Planlagt produksjonsordre', 'Planlagt produksjonsordre'[Planlagt sluttdato] > 'Planlagt produksjonsordre'[Behovsdato]))
Til planlagt tid COUNTROWS(FILTER('Planlagt produksjonsordre', 'Planlagt produksjonsordre'[Planlagt sluttdato] = 'Planlagt produksjonsordre'[Behovsdato]))
Til planlagt tid IF ( 'Planlagt produksjonsordre [planlagt tid] <> 0, 'Planlagt produksjonsordre [planlagt tid], IF ('Planlagt produksjonsordre[Alle planlagte ordrer] <> 0, 0, BLANK()) ) / 'Planlagt produksjonsordre[Alle planlagte ordrer]
Fullført COUNTROWS(FILTER('Produksjonsordre', 'Produksjonsordre'[Er RAF'ed] = TRUE))
Antall defekte (spm) IF( 'Produksjonsordre'[Totalt antall] = 0, BLANK(), (SUM('Produksjonsordre'[Defekt antall]) / 'Produksjonsordre'[Totalt antall]) * 1000000)
Forsinket produksjon 'Produksjonsordre'[For sent #] / 'Produksjonsordre'[Fullført]
For tidlig og i sin helhet COUNTROWS(FILTER('Produksjonsordre', 'Produksjonsordre'[Er i sin helhet] = TRUE && 'Produksjonsordre'[Er for tidlig] = TRUE))
Tidlig # COUNTROWS(FILTER('Produksjonsordre', 'Produksjonsordre'[Er for tidlig] = TRUE))
For tidlig % IFERROR( IF('Produksjonsordre'[For tidlig #] <> 0, 'Produksjonsordre'[For tidlig #], IF('Produksjonsordre'[Totalt antall ordrer] = 0, BLANK(), 0)) / 'Produksjonsordre'[Totalt antall ordrer], BLANK())
Ufullstendig COUNTROWS(FILTER('Produksjonsordre', 'Produksjonsordre'[Er i sin helhet] = FALSE && 'Produksjonsordre'[Er RAF'ed] = TRUE))
Ufullstendig % IFERROR( IF('Produksjonsordre'[Ufullstendig] <> 0, 'Produksjonsordre'[Ufullstendig], IF('Produksjonsordre'[Totalt antall ordrer] = 0, BLANK(), 0)) / 'Produksjonsordre'[Totalt antall ordrer], BLANK())
Er forsinket 'Produksjonsordre'[Er RAF'ed] = TRUE && 'Produksjonsordre'[Forsinket verdi] = 1
Er tidlig 'Produksjonsordre'[Er RAF'ed] = TRUE && 'Produksjonsordre'[Antall dager forsinket] < 0
Er i sin helhet 'Produksjonsordre'[Antall korrekte] >= 'Produksjonsordre'[Planlagt antall]
Er RAF'ed 'Produksjonsordre'[Produksjonsstatusverdi] = 5 || 'Produksjonsordre'[Produksjonsstatusverdi] = 7
For sent og i sin helhet COUNTROWS(FILTER('Produksjonsordre', 'Produksjonsordre'[Er i sin helhet] = TRUE && 'Produksjonsordre'[Er forsinket] = TRUE))
Sent # COUNTROWS(FILTER('Produksjonsordre', 'Produksjonsordre'[Er forsinket] = TRUE))
For sent % IFERROR( IF('Produksjonsordre'[For sent #] <> 0, 'Produksjonsordre'[For sent #], IF('Produksjonsordre'[Totalt antall ordrer] = 0, BLANK(), 0)) / 'Produksjonsordre'[Totalt antall ordrer], BLANK())
Til planlagt tid og i sin helhet COUNTROWS(FILTER('Produksjonsordre', 'Produksjonsordre'[Er i sin helhet] = TRUE && 'Produksjonsordre'[Er forsinket] = FALSE && 'Produksjonsordre'[Er for tidlig] = FALSE))
Prosent til planlagt tid og i sin helhet IFERROR( IF('Produksjonsordre'[Til planlagt tid og i sin helhet] <> 0, 'Produksjonsordre'[Til planlagt tid og i sin helhet], IF('Produksjonsordre'[Fullført] = 0, BLANK(), 0)) / 'Produksjonsordre'[Fullført], BLANK())
Totalt antall ordrer COUNTROWS('Produksjonsordre')
Totalt antall SUM('Produksjonsordre'[Antall korrekte]) + SUM('Produksjonsordre'[Defekt antall])
Antall defekte (spm) IF( 'Rutetransaksjoner'[Behandlet antall] = 0, BLANK(), (SUM('Rutetransaksjoner'[Defekt antall]) / 'Rutetransaksjoner'[Behandlet antall]) * 1000000)
Antall defekte kombinert (spm) IF( 'Rutetransaksjoner'[Totalt antall kombinert] = 0, BLANK(), (SUM('Rutetransaksjoner'[Defekt antall]) / 'Rutetransaksjoner'[Totalt antall kombinert]) * 1000000)
Behandlet antall SUM('Rutetransaksjoner'[Antall korrekte]) + SUM('Rutetransaksjoner'[Defekt antall])
Totalt antall kombinert SUM('Produksjonsordre'[Antall korrekte]) + SUM('Rutetransaksjoner'[Defekt antall])

Tabellen nedenfor viser nøkkeldimensjonene som brukes som filtre for å dele opp de aggregerte målingene, slik at du kan få flere detaljer og dypere analytisk innsikt.

Enhet Eksempler på attributter
Rapportert som ferdigmeldt dato Fullført dato (Ferdigmeld), måned og årsforskyvning
Avsluttet dato Avsluttet måned forskyvning og måned
Behovsdato Behovsdato måned forskyvning og behovsdato
Rutetransaksjonsdato Rutetransaksjonsmåned forskyvning og dato
Siter Område-ID, områdenavn, delstat og by
Enheter ID og navn
Ressurser Ressurs-ID, ressursnavn, ressurstype og ressursgruppe
Produkter Produktnummer, produktnavn, vare-ID og varegruppe