⑴ 如何分析製造企業的生產類數據
生產運營分析體系，可以從兩條宏伍線梳理。
一條是根據企業經營指標核算方式，也就是集團到分廠、分廠到各車間、各車間到各工藝流程再到具體的設備。這條線路執行下來，主要分析的是生產運行狀態、產量、質量、能耗、儲量等等，關注的是每個環節生產出來的成品（含廢品）的指標和綜合績效。
另一條是根據企業的經營管理職權分配，也就是高層企業總覽，中層的生產、物料、質量、倉儲等管理，到具體的生產線的操作小組。這條線路下來，關注的是每個具體環節的效率和效益。
物資供需分析
產銷協同分析
生產計劃分析
生產耗能分析
生產延期預警
生產質量分析
生產訂單查詢
生產報工分析
生產產值分析
生產類數據該從哪些角度進行分析？分析數據肯定是有 目的或切入點的 ，重點在於找到這個點。可以找生產部門多溝通，挖掘他們的需求點，切記明確清晰。或者按照如下的分析體系，來排除生產風險，設立生產預警等，都是有價值的。
（注意，前方大量指標來襲）
1、生產計劃
產量計劃量計劃完成率計劃批次
來檢測生產部門生產計劃完成情況，監控生產進度，反映生產對訂單的貢獻程度。
2、生產周期
製造周期在製品天數
來檢測生產部門生產能力情況，保證產品生產合理分配，提高生產率。
3、按時交貨率。 來檢測生產部門生產進度執行情況，考核生產部門的生產能力。
4、缺貨次數/缺貨率。 字面意思理解，分析生產效率能夠跟上出庫效率，統計缺貨的數量與總發貨量的比例。
5、產能利用率。 這個直接關繫到企業生產成本的高低，分析的目的是為了找出與競爭對手在產能利用率方面的差距，並分析造成這種差距的原因，有針對性地改進本企業的業務流程，提高本企業的產能利用率，降低企業的生產成本。
6、勞動生產率。 這個指標是企業生產技術水平、經營管理水平、職工技術熟練程度和勞動積極性的綜合表現，檢測員工平均生產值，確定全員勞動生產率。
7、投入產出率。 項目投入資金與產出資金之比，反映項目投資經濟效果的靜態指標，如實際收益明顯低於計劃，則產生預警信號。
8、產品合格率、半成品合格率、各工序返工率。 用於檢測生產部門生產進度執行情況，考核生產部門的生產能力。
1、生產總成本。 這個是企業為生產產品而發生的成本，是生產過程中各種資源利用情況的貨幣表示，是衡量企業技術和管理水平的重要指標。分析每一項的成本，用來精確掌控成本，從而降低成本。
2、車間成本
①車間變動費用：
物料消耗試劑檢驗裝卸運輸
②車間固定費用：
辦公費差旅費勞動保護費業務招待費環境保護費租賃費勞務費其他費用
3、產品成本
①產品變動成本：
直接材料直接人工動力能耗車間變動費用
②產品固定成本
車間固定費用廠部經費
4、核算要素： 水、電、蒸汽、空氣、氮氣、冷凍、熱泵。
5、設備折舊率。 檢測資產消耗占設備資產比率，以測定設備利用拿絕燃情況。
6、設備故障率。 檢消虛測資產消耗占設備資產比率，以測定設備利用情況。
還有研發費用、報廢材料、滯庫材料等成本
1、增產效益。 開源增收，提高公司生產效益。
計算公式：（實際產量-目標產量）*目標單價*目標單耗
2、節降效益。 節流減支，降低公司生產成本。
計算公式：（目標單價-實際單價）*實際單耗*實際產量
3、生產邊際貢獻。 反映產品為企業盈利所能作出的貢獻大小，因為只有當產品銷售達到一定的數量後，所得品種邊際貢獻才有可能彌補所發生的固定成本總額，為企業盈利作貢獻。
4、原粉收率。 原粉收率=成品克數/原粉單耗克數
5、單耗/累計單耗。 單耗=耗用量/產量
如果要在公司上下系統的去規劃這個數據分析體系，這是個長期工程。
如果著重於當下一些生產問題的解決，可以用BI系統搭建一個數據分析平台，做針對性的數據分析。
（註：這里並不是把BI當做一個解決零時性問題的分析工具。BI的價值更多在於搭建一個數據分析系統：包括整合數據，提供業務分析和報表查詢、數據監控的平台，幫助業務人員自己去數據分析，解決業務問題。）
詳細方案就不貼出來了，具體見： 如何快速搭建一個生產數據分析平台？
最終成果，通過指標可視化的形式來展現。
下圖都是用帆軟工具（ FineReport 或 FineBI ）搭建的生產數據分析平台，都是用於實際生產的可視化報表。
舉例1：計劃過程管控
統計各車間當月及年度累計指標完成率，對比反饋時序進度較差的車間，進行針對性改善與問責；時序進度不達標的車間，信息標紅高亮顯示。
舉例2：預測性分析——設備維護計劃
針對車間不同機台進行編號，將機台運行狀態信息用可視化圖形展示，機台用二維圖片或3D模型展示，實時監控不同機台的運行狀態，異常狀態信息即時推送至負責人及其領導手機上，提高異常處理的時效性。
舉例3：重要的生產指標預警
1、廠長、車間主任巡視時直接打開移動產線管理報表進行工作指導；
2、晨會，直接打開報表開會，復盤昨日生產情況，異常指標現場問責；
3、生產管理者出差，實時掌握一線生產情況。
⑵ 生產管理中的數據分析
生產管理中的數據分析
生產系統在大多數情況下是一個內向型的組織，相對比較封閉，無論是連續型生產模式還是離散型生產模式，都可以用類似的分析方法和思路。
生產製造過程大概分為四大類階段，即傳統生產、精益生產、數據化生產、智能生產。不同的階段，數據分析能夠發揮的作用也不同。
在傳統生產階段下，數據化程度不足，缺少信息系統的支持，多數的數據都是以記錄表、紙張、條子等形式存在，都被鎖在櫃子里，數據分析能夠起到的作用是有限的，處理數據的成本是非常高的。
在精益生產階段中引入了大量數據分析的內桐液容，包括全面質量管理，以及精益生產管理中的各種數據指標和分析方法都開始用數據來說話，包括典型的看局橋物板管理就是數字化的管理模式。用數據可以看到公司的行為、用可視化的方式可以讓全員能夠看到自己的進度、看到產品的質量。
第三個階段是數據化生產，通過數據我們可以知道整個生產過程在發生什麼，該怎麼生產才能更好地滿足客戶的需求，如何更好地滿足客戶的個性化需求。數據化讓所有的過程更加清晰和透明，讓更多的信息產生智慧。
第四個階段是智能生產，通過全供應鏈流程的通信管理，讓工廠為消費者的個性化、高效地生產。更多的無人參與的工廠會涌現，更多的靈活生產的生產線會產生，智能化生產是未來一二十年的基本生產模式。
目前中國的企業大多數都仍然處在傳統生產模式中，中國企業要想跟進國際企業的進程，必須要在數據化管理上彎道超車，必須要加快數字化建設，讓數據成為企業決策的依據，讓數據本身能夠產生管理的智慧和生產的智慧。
智能生產的基礎是數據化，數據化的基礎是信息化，信息化的基礎是管理的正規化。目前有很多工廠還在用管理手工作坊的方式管理著生產，特別是在三四線城市的工廠中，工人沒有經過嚴格的工廠化的培訓，還在用「差不多就行」的思想在工廠里工作。雖然中國是世界製造大國，但我們的管理能力、生產製造能力、研發能力、生產線設計能力、機器設備的配套能力都遠遠落後其他國家。雖然我們有很多先進的工廠，但工廠里除了員工是中國的，其他都是進口的，如設備是進口的、原材料是進口。我們必須要突破，必須在管理上要改善。正規化管理、信息化建設、數據化管理是我們奔向智能化管理的必經之路，無法跳躍，但是我們可以用最快的速度補齊短板。國外用幾十年、上百年走過的工業化之路，我們可以用短短的三四十年來完成，而數據化管理是我們的跳板，必須要把握。
在生產管理領域的數據分析中，有四個維度是需要數據化的，而且這四個維度之間是相互作用的。這四個維度分別是產量（Quantity）、品質（Quality）、成本（Cost）和交期（Time），為了方便記憶這里縮寫為 TCQQ。
1．產量
我們需要從產能的角度思考生產產量，例如產能是多少；我們實際產出了多少；我們的產能利用率是多少；我們生產產量的波動性是多少；產能或者訂單是否穩定，如果不穩定，那麼我們如何配置資源，減少產能閑置；如何在高峰期滿足生產，如何在低峰期減少閑置；如何規劃未來的產能；如何通過靈活生產來消游平衡產能；是否需要淡季儲備，這一系列的問題都與產量相關。
2．品質
全面的品質管理包括品質達成情況是怎麼樣的；次品率是多少；返修率是多少；投訴率是多少；退貨率是多少；消費者對品質的評價是什麼；品質是否是公司產品的競爭力；對比競爭對手，我們的品質是否領先；我們的產品是否創新了，是否引領市場了；我們的產品生命周期是否足夠長；我們除了生產管理強調了品質管理；其他部門是否也達到了品質管理的要求和標准，等等。
3．成本
成本方面的分析包括產品的成本結構是什麼樣的；訂單的成本結構是否能夠精準地算出；別人生產的成本率是多少；我們如何降低成本；哪些地方有降低成本的空間 ；哪些方面存在浪費 ；哪些浪費是可以消除的。
《精益生產》中列舉了七大類浪費，我們在為生產製造型企業提供數據管理咨詢服務的時候，把這種精益管理思想數據化，並推延到整個公司的管理中，總結出「十大企業管理資源浪費」，並用這些浪費的首字母組成了一個單詞：DOWNTIMERS，下面分別介紹一下。
①產品不良(Defect): 產品生產出來不合格，無法銷售，並且無法再次加工，那麼這就浪費了材料，消耗了能源，耽擱了生產線生產，浪費了加工過程各種投入，甚至影響公司的銷售，延長訂單交期，導致客戶不滿。
②過度加工（Over Proction）：一件商品從消費者滿意角度看，加工 N 道工序最為合適，如果超過這些工序就是過度加工。過度加工會將不必要的生產投入注入產品中，並未得到消費者更高的評價，或者消費者根本就感知不到，因此造成公司投入上的浪費 ；過度包裝也是一種過度加工的類型。
③等待(Wait)：等待是指人、財、物在時間上的浪費。無論是物料的等待還是人員的等待都是企業管理過程中的資源浪費。物料等待時間過長導致的是訂單交期延長；在產庫存量增加，也會帶來資金浪費；等待中的材料需要存放，也會導致倉儲費用增加；人員的等待也是浪費，例如下一道工序等待上一道工序完成。所有的等待都可以看作是閑置，或者不產生價值的時間，例如公司約定 8 點開會，早到的人 7:50 到場，有些人 8:15 才到場，然後會議 8:20 才開始，早到的人提前了 30 分鍾，這個半小時就是閑置時間，是浪費，所以說高效的公司一定是非常守時的，守時是對所有與會者的尊重。幾乎所有的公司中都存在或多或少的閑置浪費，這種浪費如果不消除，那麼公司就很難控製成本。
④無價值流程（Non-Value-AddedProcess）：無價值流程是指不產生價值的流程、工藝、過程。業務流程、生產工藝、管理過程等在好多的情況下都有不產出價值的內容。例如火車站的檢票程序，你會發現進站的時候乘務員會查一遍火車票和身份證，上車前乘務員還要查一遍火車票和身份證，這兩次檢查其中有一次就是無價值的。而北京南站取消了第一道檢票流程，只在上車前才查身份證和火車票，從而讓乘客的進站時間大大縮短，這樣的流程安排讓更多人把去火車站的提前時間縮短，滯留在北京南站的人數也會大幅度減少。
⑤運輸或中轉位移(Transportation) ：工廠中的物料移動、人員移動都不產生任何價值，移動距離越大，浪費越大，所以先進的工廠都通過立體的設計減少物料的移動和人員的移動。當物料的等待時間和人員的等待時間價值不同時，流程設計也會不同。當人員成本高時，物料移動；當物料成本高時，人員移動。除生產高凈值產品的生產線外，絕大多數的工廠都是物料圍繞著人員轉的，所以有了流水線的設計。在公司管理上，人員的移動距離也是一種浪費，如果人員能夠在一個辦公室中，那麼絕對不要開設更多的辦公地點，這樣一方面會讓溝通被弱化，另外也帶來移動的浪費。員工在上下班路上的時間也是人工成本上的浪費，雖然勞動合同上並未把員工在上下班路上的時間計入工作時間，但是這個時間也是員工付出的成本之一，也會被員工計入對薪資的期望中。如果可能，要盡可能地將員工上下班路上的時間縮到最小，因為這個時間並不產生任何價值，還會消耗大量的社會資源。一個城市的規劃也是如此，在 20 世紀 90 年代，中國的城市發展希望走「功能區」模式，即將商務區、工廠區、行政區、高科技區、居住區、文化娛樂區等分開建設，這種功能區的建設讓很多人都在同一個方向移動，不能很好地分散人流，導致交通壓力大，出行效降低，同時無效的上下班移動距離，增加了大量的社會成本，也涌現了「鬼城」、「睡城」等特殊現象。繁華商業區因為只有上班的地方而沒有居住的地方，所以在晚上成了「鬼城」；而居住區白天無人居住，晚上都回來睡覺，所以成了「睡城」。城市功能不分散導致很多人的移動距離增加，這種模式應該逐漸在城市發展中被淘汰。
⑥智力冗餘（IntellectRendancy）：一個高級技工從事普通的體力勞動，這就是一種智力的冗餘。如果按照高級技工的工資給其付酬，也是浪費，因為這在無形之中給公司帶來了費用的增加；除非你是出於競爭戰略考慮：雖然我不能給這個高級人才提供適合他的工作，但我必須把他圈在我的公司中，因為他一旦去了競爭對手的公司，那麼我的公司面臨的競爭壓力就會非常大了。很多公司中都存在或多或少的智力冗餘現象，因為一家公司在識人、用人上存在能力不足和信息不對稱，就會出現優秀人才得不到重用的現象。當然，有些公司需要從流程上避免智力冗餘現象，例如，服裝廠的一個裁縫工人是高級技工，工資比普通工人要高很多，但如果在工藝流程上，他還需要縫紉工去領料、送料、修剪毛邊、剪線頭，那麼就是智力冗餘的不良工藝設計。
⑦動作冗餘(Motion)：我們在從事勞動的時候都會由一些基本的動作來完成，如果動作不合理，就會造成動作上的浪費。據說計算機鍵盤是根據字元在英文中出現的最大頻率來設計的，以便讓手指頭在鍵盤上的移動距離最小，從而大幅度節省手指在打字移動的距離和時間，提高效率。這個設計是按照英文習慣設計的，但不見得適合中文、法文、義大利文等其他語言，這里就是效率的問題。歷史上英文字母出現的頻率和現代社會中英文字母出現的頻率已經大大不同，而鍵盤按鍵布局的變化會導致打字速度大幅度降低，從而會提高學習成本，所以最初的設計非常重要。
工廠中的動作設計也需要科學地評估、合理設計，要降低學習成本。
⑧超額庫存(Excess Stock/Inventory): 「庫存是萬惡之源」，每個公司都希望大幅度削減庫存，包括工廠中的庫存和流通環節的庫存。物品的存放就是浪費，社會物資快速流動起來才能創造更多的價值。超額的庫存是由於生產計劃不準確、銷售預測不準確導致的，很多企業因為庫存問題被拖垮。產品生產出來賣不出去、采購的物料用不完、生產交期過長，這些都將高流動性的企業經營現金流固化到庫存中，甚至成了長期的庫存。降低庫存甚至零庫存需要通過數據化管理，需要通過商業模式創新。
⑨返工或者重復工作（Rework）：返工、返修、重復都是極大的浪費，產品質量不合格，可能需要返工，例如一個零件尺寸要求為 11.55 米，你卻加工成了 11.56米，超過了標准，就需要再銑掉 0.01 米，這個過程就是返工；而如果你將零件加工成了11.54米就成了廢品(Defect)，而11.56米的零件是不合格品。一篇文章反復修改，一個方案反復討論，一個模型反復設計，都是重復工作，最好將這種工作減少到最小，雖然有些工作是不可能一步到位的。
⑩停機、停下(Stop) ：我們在開車時，如果要停車，需要慢慢踩剎車。再次啟動時也需要慢慢提速。如果停車的次數過多，則會大幅度延長我們到達目的地的時間。工廠中的加工也是如此，有些時候我們需要停機檢修，需要對鍋爐進行清洗等，這些都是浪費；公司管理中也存在這種浪費，當項目停下來又再啟動時需要花費時間，只有一鼓作氣將一件事情做完才最高效。
4．交期
交期是指從客戶下達訂單到客戶獲得產品和服務的周期。任何一個人都希望能立馬獲得並能夠使用產品。工廠的客戶也一樣，客戶希望下達訂單之後能夠馬上收到產品，並能夠快速投入使用，讓整個的供應周期降低到最短。這是一個理想的狀態，在多數非庫存生產的企業中都存在交期的問題。而交期一方面代表著客戶的滿意度，代表著企業適應市場變化的能力。更為重要的是，交期也代表著企業的周轉效率。
筆者曾經服務過一個年產值 20 億元人民幣的外加工工廠。當一個訂單從國外發送過來之後，企業就組織生產並與原材料采購同步，整個周期是 18 天，而實際有效的生產的周期是 7 天。
⑶ 中國製造國際站怎麼做同行數據對比
這里提供兩個步驟方法，大家可以根據實際情況來操作。
第一步：找到優秀同行
第二步：對優秀同行進行數據分析
在國際站首頁搜索欄輸入感興趣的關鍵詞，以瑜伽褲為例，點擊搜索後出現相關商品列表。圖二三四五六有AD的標識，說明都是廣告位，我們暫時不列入考慮范圍。
一個商品所屬店鋪擁有五年認證，星等級5，平均評分4.8，428個評價，這樣的數據很難不引人注意。
光看外表還不足以定論，現在我們把幾個商品加入對比，具體分析其店鋪數據。（最多可以同時選擇20個商品加入對比）
我們可以從以上數據提煉出店鋪之間的產品指標、價格數據指標、交易數據指標來分析情況，對標自身需求選擇供應商。
數據採集和分析的方法有很多種，可以用以上方式進行人工採集和對比，也可以藉助工具提高效率，更快定位合適的商品。下面具體說說如何更快速、更精準的方式找同行，分析同行。
第一步 找到優秀同行
我們可以在【供應商榜單-行業分析】看到自己所做的行業類目下交易量和單個訂單交易金額數據，店鋪評分、訪問量、6個月內總交易額和總交易量、高詢盤商品等維度找到對標臘伍老的店鋪。
如果已有目標店鋪，可直接在【搜索分析】里輸入店鋪首頁地址，進行數據分析，如果看到適合自己店鋪的高詢盤商品也可以找到貨源，一鍵發品。
第二步 對優秀同行進行數據分析
對優秀同行的分析中，有三個非常關鍵的維度輪升——產品、櫥窗、熱品，我們可以從中判斷出優秀同行有哪些商品賣得好，為什麼賣得好。
產品分析
以yoga leggings瑜伽褲為例橘帶，輸入單個或多個商品網址，點擊搜索，即可抓取到國際站後台的評價數/評分、價格、總交易量/總訂單數/總買家數等數據。
櫥窗分析
在【櫥窗分析】搜索店鋪首頁網址，即可看到該店鋪Top Picks里熱銷商品的評價數/評分、銷量和關鍵詞，通過分析這些維度的數據，推測同行設置櫥窗的參考維度。不過櫥窗商品實際上不一定是銷量最高的，因此還需要根據實際銷量數據來查找最熱銷的商品。
熱品分析
在【熱品分析】里我們可以得到該店鋪根據銷量排序的商品列表，精細化研究最熱品數據。
做數據收集和分析主要是為了業務增長，將具體分析結果實際用於自己的店鋪的業務場景當中才是最終的目標。以上三種維度的分析都可以導出excel數據，並且查找到供應商貨源，適合自己的商品一鍵選品或者一鍵發品。知己知彼，百戰不殆。