前言
有一个朋友，非常年轻，在一家工厂上班，最近被提拔为工厂生产部负责人。
前几天，他向我咨询相关生产数据分析的问题，感于他的上进、用心和真诚，我以我多年的工作经验，从头开始，梳理出制造型企业生产数据统计与分析的相关知识与点滴，分享给他，也分享给许栩原创的众多读者与朋友。
或许，这些不足称道，但希望对他，对我们职场上的朋友们，多少有一丁点帮助。
生产有哪些原始数据与记录
数据分析，不管是生产数据分析，还是其它什么数据分析，首先，都得有数据。
那么，生产都有哪些原始数据与记录？我将其分为四个大类：时间方面、产量方面、物料方面和质量方面的原始数据与记录。
1.时间方面的原始数据与记录。
时间方面的原始数据与记录主要包括人员考勤和生产设备运行记录。
人员考勤是计算员工工资的依据，是财务要求的原始记录，也是我们计算生产效率、人均产出的主要参数。人员考勤一般有考勤表、加班单、请假调休单等数据与记录。
设备运行记录其实就是设备时间，是设备运行、维护、停机相关的时间记录，是我们计算稼动率、设备利用率、设备效率的主要参数。
2.产量方面的原始数据与记录。
生产的主要作用的就是按时按质按量的完成生产任务。完成了多少生产任务，就是产量。
产量是生产最主要的数据。产量的数据主要取自生产日报表和生产入库单。前端车间的在制品，不入库的半成品，我们从对应车间的生产日报表取数；而成品、需要入库的半成品，则从生产入库单取数。
这里大家请注意，你入库了，才是你的真正产出。
另外，需要说明的是，产出，是指的有效产出，你质量没做好，需要返工，那就是无效产出，不能记入我们的产量总数中。
3.物料方面的原始数据与记录。
产品有物料构成，没有物料，也就没有生产。而物料成本，对于制造型企业来说，是我们生产成本最重要的组成部分。
4.质量方面的原始数据与记录。
质量方面的数据主要是两类，一类是检验结果的数据，比如产生了多少不良品，有多少个不合格等；另一类是检验过程的数据，比如抽检了多少批，有多少不合格，不合格的原因是什么。
质量数据是我们提升品质、控制质量的方向灯。
生产原始记录的收集与保存
生产的原始数据和记录一般以各种登记表、报表和单据的形式提交上来，比如，生产日报表、考勤表、设备运行记录表、生产领（退）料单、生产入库单、车间物料盘点表、废品登记表、一次抽检记录表等等。
原始记录收集与保存需要从两方面着手。
1.建立数据与记录管理制度，由专人，一般是生产文员，每天按时收集生产报表及原始记录，按时，代表每天督促并确认各车间按时提交。
2.生产原始记录与表单需要保存半年以上，设专门的存放区域，专人专柜进行保管。
马云说，数据是最重要的生产资料。数据是我们的财富，而原始数据更是一切数据的源泉。生产原始数据与记录，我们需要善加运用并妥善保存，我们需要象应对财富一样来进行分析和处理。
生产数据统计分析流程
我们有了原始数据，接下来做什么呢？自然是统计与分析。
生产数据统计与分析，一般按以下五步进行。
第一步，数据分析建模。
第二步，数据录入。
第三步，数据检查。
第四步，数据分析。
第五步，数据分析结果展现。
生产数据分析建模
生产数据统计与核算第一步是建模，建模就是建立数据统计分析模型。
1.生产数据分析需要建模。
我们的数据收集、统计、核算与分析是一项长期的工作，也是一项日常的常规工作，我们不能每次都从头开始做。
为了提升我们生产数据收集与处理的操作效率，同时减少差错，我们有必要也必须建立相应的模型来辅助完成这项工作。
2.建模能力，是管理者必须具备的一项能力。
管理人员到底需要哪些管理能力呢？在我看来，一位管理者的管理能力，可简单粗暴的分为两种，防火能力和救火能力。
这两种能力管理者都必须具备，否则，不能称为一个合格的管理者。
防火能力和救火能力，也可以理解为治本能力和治标能力，防火是治本，救火是治标。我多次强调过，治本很重要，但你如果都不能治标，谁会相信你能够治本。
3.管理者的防火能力就是建模能力。
对管理者来说，防火能力主要包括两方面，一是流程梳理与制订能力，二是数据建模能力。
这两个能力说的其实是一个能力，建模能力。因为流程也是一种模型，梳理和制订流程，就是建立模型。流程与建模所不同的是，流程是人按照要求去执行，而分析模型是数据按照要求去执行。
4.对于生产成本管理来说，我们更需要的是数据建模能力。
防火能力就是建模能力，救火能力，主要包括临场协调指挥能力，以及遇到问题时的决断果敢能力。
救火能力反馈一个人马上解决能力的水平，不管是治标还是治本，当问题发生，我们首先要做的是解决这个问题。比如失火了，我们第一次要做的是去救火，而不是讨论失火的深层原因才制定措施。
救火能力是职场生存的第一种能力。但防火总是优于救火，所以，管理者需要有救火能力，但更需要的，是防火能力。
生产数据录入与检查
1.数据录入。
模型搭建完成后，我们需要将已产生的原始数据录入模型。
2.数据检查。
数据录入完成，我们要检查录入的数据有无错误或异常。
数据检查分两方面：一是检查录入过程是否有问题，有没有人为错误，有没有错行漏行，有没有多写或少写一个零等等；二是检查数据本身是否有问题，比如两个数据前后不一致或相互冲突，这个，在建立模型时我们可以进行提醒报警设置。
数据检查主要由录入人员自行进行，比如生产文员录入完成进行自查。但仍有自查不够，生产上一级管理人员有责任进行检查或抽查。
生产数据分析
1.什么是数据分析。
数据分析是指采用适当的统计分析方法，对收集来的大量数据进行分析，提取有用的信息和形成结论，而对数据加以详细研究和概括总结的过程。数据分析不是一个动作，而是由一系列动作组成的一个过程。
数据分析按作用，一般可以分为现状分析、原因分析和预测分析三大类，生产数据分析主要涉及现状分析和原因分析。
2.生产数据现状分析。
生产数据现状分析常见的分析方法有两类，对比分析和平均分析。
对比分析是生产数据分析用得最多的分析方法之一。
对比分析又可以从横向和纵向两个方面进行。横向对比分析，又称静态对比分析，主要有和目标对比，和其他部门对比，和其他地区对比，和其他行业对比等等。比如，生产投入产出达标率就是一种典型的对比分析，再比如，A车间和B车间的人均产能比较，也是对比分析。
纵向对比分析，又称动态对比分析，主要有和历史同期对比的同比，和上一周期对比的环比。
平均分析，也就是求平均，是最基础的数据分析方法，和对比分析一样，也是生产数据分析应用最多的分析方法之一。
当然，求平均也不是大家想象的那么简单，数据分析中，有很多种求平均的方法可以应用。我将其分为数学方法、物理方法两个大类。
平均分析的数学方法主要包括，算术平均、几何平均、调和平均和平方平均。
平均分析的物理方法主要包括，移动平均、加权平均、移动加权平均和中心移动平均。
平均分析中，用得最多的是移动平均和移动加权平均。
3.生产数据原因分析。
原因分析，顾名思义，就是经过数据分析，找到生产现状发生的原因。
生产原因分析的分析方法也很多，主要包括：分组分类分析、结构分析、交叉分析、杜邦分析、漏斗图分析和矩阵关联分析。
生产成本差异化分析
生产数据分析，这里单列一节，说说生产成本差异化分析。
生产分析的作用之一是找出异常，找到差异。生产成本的差异化分析其实不能说是一种分析方法，它是一种分析思路，或一个分析流程。
差异化分析的思路及流程是，采取一定的分析方法，找出分析目标的各种差异，并分析这种差异原因，然后采取相应的措施应对这些差异。
差异主要有三类：一是整体差异，二是个体差异，三是单项差异.
整体、个体和单项差异，我拿学生成绩来打个比方。
整体差异就是这个班和其他班的总成绩差异，比如平均分哪个班高。个体差异是这个班的某个学生与其他班相同相似的学生成绩差异，比如两个班的第一名谁的成绩好。单项差异是这个班的单项课程比如语文与其他班的差异。
差异化分析运用到生产成本分析，整体差异就是总成本差异；个体差异就是单个产品成本的差异；而单项差异，是某一项成本的差异，比如直接人工的差异。
生产数据分析结果输出与展现
生产数据分析，得出了结果，接下来怎么办呢？对，我们需要把结果告诉大家，如何告诉？就需要对分析结果进行展现。
常见的数据展现工具有，表格、饼图、条形图、柱状图、折线图、散点图、瀑布图、帕累托图。
对于数据展现工具，我就不一一介绍了，大家可以自行搜索。
关于数据展现，我主要想说三个观念。
1.几个字能够说明白的不要用表格，直接用文字即要。
2.能用表格展现的不用文字。（除第1条）
3.一图胜千言，能用图片展现的不用表格。
本文总结
行文至此，我为那位年轻的生产经理所梳理和总结的生产数据分析的相关内容已经讲完，做一个小结。
数据分析，首先得有数据，我首先介绍生产原始数据的类别以及数据收集和保存办法。接下来，我介绍了生产数据分析的流程，并分步骤逐个说明数据分析建模、录入与检查、生产数据分析、生产成本差异化分析以及生产数据分析展现的相关概念与操作。
生产数据分析，需要数据，需要分析，更需要的，是我们有数据意识并时时去进行分析。
祝年轻的生产经理更上一层楼，也非常感谢各位朋友的阅读，祝大家好运。
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