Beispiel für die Lieferantenqualitätsanalyse für Power BI: Machen Sie eine Tour

Dieses Branchenbeispieldashboard und der zugrunde liegende Bericht konzentrieren sich auf eine der typischen Herausforderungen der Lieferkette: Lieferantenqualitätsanalyse. In dieser Analyse werden zwei primäre Metriken ausgeführt: Die Gesamtanzahl der Fehler und die totalen Ausfallzeiten, die diese Fehler verursacht haben.

Dieses Beispiel hat zwei Hauptziele:

• Verstehen Sie, wer die besten und schlechtesten Lieferanten sind, in Bezug auf Qualität.
• Ermitteln Sie, welche Anlagen eine bessere Arbeit bei der Suche und Ablehnung von Fehlern leisten, um Ausfallzeiten zu minimieren.

Dieses Beispiel ist Teil einer Reihe, die zeigt, wie Sie Power BI mit geschäftsorientierten Daten, Berichten und Dashboards verwenden können. Das Unternehmen obviEnce hat dieses Beispiel mit echten, anonymisierten Daten erstellt. Die Daten sind in verschiedenen Formaten verfügbar: integriertes Beispiel in der Power BI-Dienstdatei, .pbix Power BI Desktop-Datei oder Excel-Arbeitsmappe. Siehe Beispiele für Power BI.

In diesem Lernprogramm wird das integrierte Beispiel für die Lieferantenqualitätsanalyse im Power BI-Dienst beschrieben. Da die Berichtserstellungserfahrung in Power BI Desktop und im Service ähnlich ist, können Sie auch die Beispiel-.pbix-Datei in Power BI Desktop verwenden. Holen Sie sich das Beispiel auf eine der folgenden Weisen:

• Rufen Sie das integrierte Beispiel im Power BI-Dienst ab.
• Laden Sie die PBIX-Datei herunter.
• Laden Sie die Excel-Arbeitsmappe herunter.

Voraussetzungen

Sie benötigen keine Power BI-Lizenz, um das Beispiel in Power BI Desktop zu erkunden. Sie benötigen lediglich eine kostenlose Fabric-Lizenz , um das Beispiel im Power BI-Dienst zu erkunden und in Ihrem Arbeitsbereich "Mein Arbeitsplatz" zu speichern.

Abrufen des integrierten Beispiels

1. Öffnen Sie den Power BI-Dienst (app.powerbi.com), und wählen Sie " Lernen" in der linken Navigation aus.

2. Scrollen Sie auf der Lerncenterseite unter "Beispielberichte", bis das Beispiel für die Lieferantenqualitätsanalyse angezeigt wird.

3. Wählen Sie das Beispiel aus. Er wird im Lesemodus geöffnet.

4. Power BI importiert das integrierte Beispiel, fügt ihrem aktuellen Arbeitsbereich ein neues Dashboard, einen neuen Bericht und ein semantisches Modell hinzu.

   

   Wählen Sie das Dashboard aus, um das Beispieldashboard anzuzeigen.

Holen Sie sich die .pbix-Datei für dieses Beispiel

Alternativ können Sie das Beispiel für die Lieferantenqualitätsanalyse als PBIX-Datei herunterladen, das für die Verwendung mit Power BI Desktop entwickelt wurde.

1. Nachdem Sie die Datei in Power BI Desktop geöffnet haben, wählen Sie “Datei”>“Veröffentlichen”>“Veröffentlichen in Power BI” aus oder wählen Sie im Menüband “Start” die Option “Veröffentlichen” aus.

2. Wählen Sie im Dialogfeld "In Power BI veröffentlichen " einen Arbeitsbereich und dann "Auswählen" aus.

3. Blättern Sie im Power BI-Dienst in Ihrem Arbeitsbereich nach unten zum Bericht "Lieferantenqualitätsanalyse" und öffnen Sie ihn.

4. Wählen Sie im Menü "Weitere Optionen" (...) die Option "An ein Dashboard anheften" aus. Wählen Sie Neues Dashboard aus, geben Sie einen Namen ein und wählen Sie Live anheften aus.

Das Dashboard, das Sie auf diese Weise erstellen, entspricht nicht dem Beispieldashboard, das vom integrierten Beispiel erstellt wurde. Sie können weiterhin F&A verwenden und Änderungen an Ihrem Dashboard vornehmen.

Die Excel-Arbeitsmappe für dieses Beispiel herunterladen

Wenn Sie die Datenquelle für dieses Beispiel anzeigen möchten, ist sie auch als Excel-Arbeitsmappe verfügbar. Um die Rohdaten anzuzeigen, aktivieren Sie die Datenanalyse-Add-Ins, und wählen Sie dann Power Pivot > Verwalten aus.

Wenn Sie die Excel-Datei im Power BI-Dienst abrufen und verwenden möchten, führen Sie die folgenden Schritte aus:

1. Laden Sie das Beispiel aus Power BI Desktop-Beispielen herunter. Die Datei wird als Lieferantenqualitätsanalyse Sample-no-PV.xlsxbezeichnet.

2. Öffnen Sie die Datei in Excel und wählen Sie dann Datei>Veröffentlichen>Veröffentlichen in Power BI aus.

3. Wählen Sie einen Arbeitsbereich aus, z. B. "Mein Arbeitsbereich", und wählen Sie "Exportieren" aus.

   Es gibt verschiedene Möglichkeiten zum Arbeiten mit Excel-Dateien. Weitere Informationen finden Sie unter "Erkunden der Excel-Beispiele in Excel".

4. Im Power BI-Dienst werden die exportierten Daten als semantisches Modell im ausgewählten Arbeitsbereich angezeigt. Weitere Optionen auswählen (...) >Bericht automatisch erstellen.

5. Wählen Sie "Speichern", geben Sie einen Namen für Ihren Bericht ein, und wählen Sie dann " Speichern" aus.

6. Wählen Sie im Menü "Weitere Optionen" (...) die Option "An ein Dashboard anheften" aus. Wählen Sie Neues Dashboard aus, geben Sie einen Namen ein und wählen Sie Live anheften aus.

Das Dashboard, das Sie auf diese Weise erstellen, entspricht nicht dem Beispieldashboard, das vom integrierten Beispiel erstellt wurde. Sie können weiterhin F&A verwenden und Änderungen an Ihrem Dashboard vornehmen.

Ausfallzeiten durch defekte Materialien

Mit dem integrierten Beispiel im Power BI-Dienst verfügen Sie über einen Bericht und ein Dashboard. Beginnen wir die Tour im Dashboard, um die Ausfallzeiten zu analysieren, die durch defekte Materialien verursacht werden, und sehen, welche Lieferanten verantwortlich sind.

1. Wählen Sie im Dashboard die Kachel " Total Defect Quantity " oder die Kachel "Total Downtime Minutes" aus.

   

   Der Beispielbericht zur Lieferantenqualitätsanalyse wird auf der Seite "Ausfallzeitanalyse " geöffnet.

   Beachten Sie, dass wir 33 Millionen defekte Stücke haben, was zu einer Gesamtausfallzeit von 77.000 Minuten führt. Obwohl einige Materialien weniger defekte Teile aufweisen, können sie Verzögerungen verursachen, was zu mehr Ausfallzeiten führt. Sehen wir uns diese auf der Berichtsseite an.

2. Wenn wir uns die Linie „Total Downtime Minutes“ im Kombinationsdiagramm „Fehler und Ausfallzeiten (min) nach Materialtyp“ ansehen, können wir sehen, dass Wellpappematerialien die meisten Ausfallzeiten verursachen.

3. Wählen Sie die Corrugate-Spalte aus, um zu sehen, welche Werke am meisten von diesem Defekt betroffen sind und welcher Lieferant verantwortlich ist.

   

4. Wählen Sie in den Ausfallzeiten (min) nach Anlagenkarte einzelne Anlagen aus, um festzustellen, welcher Lieferant oder Material für die Ausfallzeiten in diesem Werk verantwortlich ist.

Welche sind die schlechtesten Lieferanten?

Wir wollen die schlimmsten acht Lieferanten finden und bestimmen, welchen Prozentsatz der Ausfallzeiten sie verursachen. Dazu können wir das Bereichsdiagramm der Ausfallzeiten (min) nach Anbieter in eine Treemap umwandeln.

1. Wählen Sie auf der Seite "Ausfallzeitanalyse " des Berichts im oberen Menü "Bearbeiten" aus.

2. Wählen Sie das Flächendiagramm für Ausfallzeiten (min) nach Anbieter aus, und wählen Sie im Visualisierungen-Bereich das Treemap-Symbol aus.

   

   Die Treemap legt das Feld "Lieferant " automatisch als Gruppe fest.

   

   Von dieser Treemap aus sehen wir, dass die acht führenden Anbieter die acht Blöcke links in der Treemap sind. Wir können auch sehen, dass sie etwa 50% aller Ausfallminuten ausmachen.

3. Wählen Sie "Lieferantenqualität " in der linken Navigationsleiste aus, um zum Dashboard zurückzukehren.

Vergleich von Pflanzen

Jetzt wollen wir untersuchen, welche Anlage einen besseren Job bei der Verwaltung defekter Materialien macht, was zu weniger Ausfallzeiten führt.

1. Wählen Sie im Dashboard die Kachel "Gesamtfehlerberichte nach Anlage und Fehlerart" aus.

   

   Der Bericht wird auf der Seite " Lieferantenqualitätsanalyse " geöffnet.

2. Wählen Sie in der Legende der Gesamtfehlerberichte nach Anlagen- und Defekttypdie Option "Auswirkung" aus.

   

   Beachten Sie im Blasendiagramm, dass Logistik die problematischste Kategorie ist. Es ist die größte in Bezug auf die Gesamtanzahl der Fehler, Fehlerberichte und Ausfallminuten. Sehen wir uns diese Kategorie genauer an.

3. Wählen Sie die Logistikblase im Blasendiagramm aus, und beobachten Sie die Pflanzen in Springfield und Naperville, IL. Naperville scheint bei der Verwaltung defekter Lieferungen viel besser abzuschneiden, da es eine hohe Anzahl von Zurückweisungen und nur wenige Auswirkungen gibt, verglichen mit der großen Anzahl an Auswirkungen in Springfield.

   

4. Wählen Sie "Lieferantenqualität " in der linken Navigationsleiste aus, um zum Dashboard zurückzukehren.

Welcher Materialtyp ist am besten verwaltet?

Der am besten verwaltete Materialtyp ist derjenige mit den niedrigsten oder gar keinen Ausfallzeiten und Auswirkungen, unabhängig von der Menge der Fehler.

1. Sehen Sie sich im Dashboard die Kachel "Gesamtfehlermenge nach Materialtyp, Fehlertyp" an.

   

   Beachten Sie, dass der Materialtyp Rohstoffe zwar viele Gesamtmängel aufweist, die meisten dieser Mängel jedoch entweder keine Auswirkungen haben oder aussortiert werden.

   Lassen Sie uns überprüfen, ob dieser Materialtyp trotz hoher Defektmenge keine großen Ausfallzeiten verursacht.

2. Sehen Sie sich im Dashboard die Kachel " Total Defect Qty", "Total Downtime Minutes by Material Type " an.

   

   Rohstoffe scheinen gut verwaltet zu werden; obwohl sie mehr Mängel aufweisen, haben sie insgesamt weniger Ausfallzeiten in Minuten.

Vergleichen von Fehlern mit Ausfallzeiten nach Jahr

1. Wählen Sie die Kachel "Gesamtanzahl der Fehlerberichte nach Werk und Fehlertyp" aus, um den Bericht auf der Seite "Lieferantenqualitätsanalyse" zu öffnen.

2. Beachten Sie im Diagramm " Total Defect Qty by Month and Year ", dass die Fehlermenge im Jahr 2014 höher ist als im Jahr 2013.

   

3. Führen mehr Defekte zu mehr Ausfallzeiten? Stellen Sie Fragen im Feld F&A, um herauszufinden.

4. Wählen Sie "Lieferantenqualität " in der linken Navigationsleiste aus, um zum Dashboard zurückzukehren.

5. Da wir wissen, dass Rohstoffe die höchste Anzahl von Mängeln haben, geben Sie die folgende Abfrage in das Fragefeld ein: Materialtypen, Jahr und Gesamtfehler qty anzeigen.

   Im Jahr 2014 gab es viele mehr Rohstofffehler als im Jahr 2013.

   

6. Ändern Sie als Nächstes die Frage in: Materialtypen, Jahr und Totalausfallminuten anzeigen.

   

   Beachten Sie, dass ausfallzeiten für Rohstoffe im Jahr 2013 und 2014 etwa dasselbe waren, obwohl im Jahr 2014 noch viele weitere Rohstofffehler aufgetreten waren. Es scheint, dass mehr Mängel bei Rohstoffen im Jahr 2014 nicht zu viel mehr Ausfallzeiten geführt haben.

Vergleichen von Fehlern mit Ausfallzeiten Monat und Monat

Sehen wir uns eine andere Dashboardkachel an, die sich auf die Gesamtanzahl defekter Einheiten bezieht.

1. Wählen Sie "Q&A beenden" in der oberen linken Ecke aus, um zum Dashboard zurückzukehren.

   Sehen Sie sich die Kachel "Total Defect Quantity by Month, Year " genauer an. Es zeigt, dass die erste Hälfte des Jahres 2014 eine ähnliche Anzahl von Mängeln wie 2013 hatte, aber im zweiten Halbjahr 2014 stieg die Anzahl der Mängel deutlich.

   

   Sehen wir uns an, ob dieser Anstieg der Fehlermenge zu einer gleichmäßigen Erhöhung der Ausfallzeiten in Minuten führte.

2. Geben Sie im Fragefeld die Gesamtzahl der Ausfallzeiten nach Monat und Jahr als Liniendiagramm ein.

   

   Abgesehen von einem Anstieg der Ausfallminuten im Juni und Oktober, hat die Anzahl der Mängel nicht zu den erheblich mehr Ausfallzeiten geführt. Dieses Ergebnis zeigt, dass wir Fehler gut verwalten.

3. Um dieses Diagramm an Ihr Dashboard anzuheften, wählen Sie das Anheftensymbol oberhalb des Fragefelds aus.

4. Um die Ausreißermonate zu erkunden, schauen Sie sich die Ausfallzeiten im Oktober nach Materialtyp, Standort, Kategorie usw. an, indem Sie Fragen wie totale Ausfallzeiten im Oktober nach Werk stellen.

5. Wählen Sie "Q&A beenden" in der oberen linken Ecke aus, um zum Dashboard zurückzukehren.

Verwandte Inhalte

Diese Umgebung ist ein sicheres Spiel, da Sie sich entscheiden können, Ihre Änderungen nicht zu speichern. Wenn Sie sie jedoch speichern, können Sie immer zum Lerncenter zurückkehren, um eine neue Kopie dieses Beispiels zu erhalten.

Wir hoffen, dass diese Tour gezeigt hat, wie Power BI-Dashboards, Q&A und Berichte Einblicke in Beispieldaten liefern können. Jetzt sind Sie dran. Stellen Sie eine Verbindung mit Ihren eigenen Daten her. Mit Power BI können Sie eine Verbindung mit einer Vielzahl von Datenquellen herstellen. Weitere Informationen finden Sie unter "Erste Schritte beim Erstellen im Power BI-Dienst".