此行業(yè)示例儀表板與基礎(chǔ)報(bào)表著重于傳統(tǒng)供應(yīng)鏈的其中一項(xiàng)挑戰(zhàn) - 供應(yīng)商質(zhì)量分析。 有兩個(gè)主要度量值在此分析中發(fā)揮作用：瑕疵品總數(shù)和瑕疵品所造成的停工時(shí)間總計(jì)。

免費(fèi)下載Power BI Desktop正式版

此示例有兩個(gè)主要目標(biāo)：

1、了解就質(zhì)量而言，哪家供應(yīng)商最好，哪家供應(yīng)商最差。

2、指出哪些工廠在找出及淘汰瑕疵品方面表現(xiàn)較佳，從而最大限度地縮短了停工時(shí)間。

本教程探討 Power BI 服務(wù)中的供應(yīng)商質(zhì)量分析內(nèi)置示例。 由于報(bào)表體驗(yàn)在 Power BI Desktop 和服務(wù)中非常相似，因此也可以使用 Power BI Desktop 中的示例 .pbix 文件跟著本教程一起操作。

不需要 Power BI 許可證即可在 Power BI Desktop 中查看示例。 如果沒(méi)有 Power BI Pro 或 Premium Per User (PPU) 許可證，可以將該示例保存到 Power BI 服務(wù)中的“我的工作區(qū)”。

獲取 .pbix 文件形式的此示例

也可以將此供應(yīng)商質(zhì)量分析示例下載為 ，這是專用于 Power BI Desktop 的文件格式。

獲取 Excel 工作簿形式的此示例

若要查看此示例的數(shù)據(jù)源，還可以將它下載為 。 該工作簿包含你可以查看和修改的 Power View 工作表。 若要查看原始數(shù)據(jù)，請(qǐng)啟用“數(shù)據(jù)分析”加載項(xiàng)，再依次選擇“Power Pivot”>“管理” 。 

用料瑕疵所造成的停工時(shí)間

讓我們來(lái)分析用料瑕疵所造成的停工時(shí)間，并查看應(yīng)由哪些供應(yīng)商負(fù)責(zé)。

1、在儀表板中，選擇“瑕疵品總數(shù)”或“停工時(shí)間總分鐘數(shù)”圖塊。

“供應(yīng)商質(zhì)量分析示例”報(bào)表會(huì)打開(kāi)“停工時(shí)間分析”頁(yè)面。

可以看到瑕疵品總數(shù)為 3,300 萬(wàn)，導(dǎo)致總停工時(shí)間達(dá) 77,000 分鐘。 盡管部分用料的瑕疵品相對(duì)較少，但它們會(huì)導(dǎo)致延誤，從而導(dǎo)致更長(zhǎng)的停工時(shí)間。 讓我們?cè)趫?bào)表頁(yè)上瀏覽這些項(xiàng)目。

2、查看“按用料類型劃分的瑕疵品和停工時(shí)間(分鐘)”組合圖中的“停工時(shí)間總分鐘數(shù)”一行，我們發(fā)現(xiàn)起皺的用料導(dǎo)致的停工時(shí)間最長(zhǎng)。

3、選擇“起皺”列可以查看受此瑕疵影響最大的工廠以及負(fù)責(zé)的供應(yīng)商。

4、在“各工廠停工時(shí)間(分鐘)”地圖中，依次選擇地圖中的各個(gè)工廠，查看哪家供應(yīng)商或哪種用料該為各工廠的停工時(shí)間負(fù)責(zé)。

哪些供應(yīng)商最差？

我們想要找出最差的八家供應(yīng)商，并決定他們的停工時(shí)間百分比責(zé)任歸屬。 為此，我們可以將“按供應(yīng)商劃分的停工時(shí)間(分鐘)”分區(qū)圖更改為樹(shù)狀圖。

1、在報(bào)表的“停工時(shí)間分析”頁(yè)上，選擇頂部菜單中的“編輯” 。

2、選擇“按供應(yīng)商劃分的停工時(shí)間(分鐘)”分區(qū)圖，并在“可視化效果”窗格中選擇“樹(shù)狀圖”圖標(biāo)。

樹(shù)狀圖會(huì)自動(dòng)將“供應(yīng)商”字段作為“組”。

從此樹(shù)狀圖中，我們可以看到前八個(gè)供應(yīng)商是樹(shù)狀圖左側(cè)的八個(gè)區(qū)塊。 我們也可以看到它們應(yīng)為約 50% 的停工時(shí)間總分鐘數(shù)承擔(dān)責(zé)任。

3、在左側(cè)導(dǎo)航欄中選擇“供應(yīng)商質(zhì)量分析示例”，返回到儀表板。

工廠比較

現(xiàn)在，讓我們來(lái)看看哪些工廠在管理瑕疵用料方面表現(xiàn)較佳，從而縮短了停工時(shí)間。

1、在儀表板中，選擇“按工廠和瑕疵類型劃分的總瑕疵報(bào)表”地圖圖塊。

報(bào)表會(huì)打開(kāi)“供應(yīng)商質(zhì)量分析”頁(yè)面。

2、在“按工廠和瑕疵類型劃分的總瑕疵報(bào)表”圖例中，選擇“有影響”圓圈。

可以看到，在氣泡圖中，“物流”是問(wèn)題最多的類別。 此類別中的瑕疵品總數(shù)量、瑕疵報(bào)告次數(shù)和停工分鐘數(shù)最多。 讓我們進(jìn)一步研究此類別。

3、在氣泡圖中選擇“物流”氣泡，并觀察伊利諾斯州斯普林菲爾德市和伊利諾伊州內(nèi)伯威爾市的工廠。 內(nèi)伯威爾市似乎在管理瑕疵供貨方面做得更好，因?yàn)樗耐素浟枯^高，影響量也較小，而斯普林菲爾德市的影響量就較大。

4、在左側(cè)導(dǎo)航欄中選擇“供應(yīng)商質(zhì)量分析示例”，返回到儀表板。

哪種類型的用料管理最佳？

管理最佳的用料類型是指無(wú)論瑕疵品數(shù)量如何，都具有最低的停工時(shí)間或不造成任何影響的類型。

1、在儀表板中，查看 按用料類型和瑕疵類型劃分的瑕疵品總數(shù)磁貼。

可以看到，盡管“原料”用料類型的總瑕疵品數(shù)較大，但大部分瑕疵品會(huì)被退貨或不會(huì)造成影響。

由此確認(rèn)，盡管瑕疵品數(shù)量高，該用料類型不會(huì)造成大量的停工時(shí)間。

2、在儀表板中，查看 按用料類型劃分的瑕疵品總數(shù)和停工時(shí)間總分鐘數(shù) 磁貼。

原料受到妥善管理，盡管瑕疵品數(shù)量較高，但停工時(shí)間總分鐘數(shù)較低。

后續(xù)步驟：連接到數(shù)據(jù)

可以在此環(huán)境中安全操作，因?yàn)槟軌蜻x擇不保存更改。 不過(guò)，如果確實(shí)保存了更改，可隨時(shí)選擇“獲取數(shù)據(jù)”來(lái)獲取此示例的新副本。

我們希望本教程已經(jīng)演示 Power BI 儀表板、問(wèn)答和報(bào)表如何能夠幫助深入了解示例數(shù)據(jù)。 現(xiàn)在輪到你了。

點(diǎn)擊下載Power BI Desktop正式版

想要購(gòu)買Power BI Desktop正版授權(quán)，歡迎！

也歡迎撥打慧都熱線023-68661681，我們有專業(yè)的大數(shù)據(jù)團(tuán)隊(duì)，為您提供免費(fèi)大數(shù)據(jù)相關(guān)業(yè)務(wù)咨詢！