通过

生产绩效 Power BI 内容

  • 项目

本文介绍生产绩效 Microsoft Power BI 内容中包含的内容。 它说明如何访问 Power BI 报表，并提供有关用于构建内容的数据模型和实体的信息。

概览

生产绩效 Power BI 内容针对的是组织中负责生产控制的生产经理或个人。

其中包括的报表让您可以使用 Power BI 监控制造工序在及时执行、质量和成本方面的绩效。 报表使用来自生产订单和批次订单的交易记录数据，并提供全公司生产指标的聚合视图和按产品和资源分类的指标明细。

Power BI 内容突出显示组织按时完成全部生产的能力。 基于生产计划预测未来绩效。 综合报表提供对因生产导致的产品缺陷以及资源和工序缺陷率的详细洞察。

此 Power BI 内容也可以让您分析生产差异。 生产差异计算为估计成本与实际成本之差。 当生产订单或批次订单达到已结束状态时计算生产差异。

生产绩效 Power BI 内容包括源自生产订单和批次订单的数据。 报表不包括与看板生产有关的数据。

访问 Power BI 内容

生产绩效 Power BI 内容显示在生产绩效页面（生产控制>查询和报表>生产绩效分析>生产绩效）。

此 Power BI 内容中包含的度量

生产绩效 Power BI 内容包含一组报表页面。 每个页面中包含一组可视化为图表、磁贴和表的指标。

下表提供其中包括的可视化项的概览。

报表页 图表 磁贴
生产性能
  • 按日期分类的生产数
  • 按产品和物料组分类的生产数
  • 按日期分类的已计划生产数
  • 按准时性和完全性分类的最后 10 个产品
  • 订单总计
  • 按时且完全 %
  • 未完成 %
  • 提前 %
  • 延期 %
按产品分类的缺陷
  • 按日期分类的缺陷率 (ppm)
  • 按产品和物料组分类的缺陷率 (ppm)
  • 按日期分类的生产数量
  • 按有效率排序的前 10 个产品
  • 缺陷率 (ppm)
  • 有缺陷的数量
  • 总数量
按产品分类的缺陷趋势 按生产数量分类的缺陷率 (ppm) 缺陷率 (ppm)
按资源分类的缺陷
  • 按日期分类的缺陷率 (ppm)
  • 按资源和站点分类的缺陷率 (ppm)
  • 按工序分类的缺陷率 (ppm)
  • 按缺陷率排序的前 10 个资源
 有缺陷的数量
按资源分类的缺陷趋势 按加工数量分类的缺陷率 (ppm)
用于作业单成本计算的生产差异
  • 按日期和成本组类型分类的生产差异
  • 按站点和成本组类型分类的生产差异
  • 具有不利生产差异的前 10 个产品
  • 按资源分类的前 10 个不利生产差异
  • 实际成本
  • 生产差异
  • 生产差异 %

了解数据模型和实体

以下数据用于生产性能 Power BI 内容中的报表页。 此数据表示为实体商店内已分组的聚合度量。 实体商店是针对分析进行优化的 Microsoft SQL Server 数据库。 若要了解有关实体商店的详细信息，请参阅 Power BI 与实体商店的集成。

下表显示作为 Power BI 内容基础使用的关键聚合度量。

实体 关键聚合度量 财务和运营应用的数据源 字段
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

下表显示如何使用关键聚合度量在该内容的数据集中创建若干计算度量。

度量 该度量的计算方法
生产差异，% SUM('Production variance'[Production variance]) / SUM('Production variance'[Estimated cost])
所有计划订单 COUNTROWS（‘计划生产订单’）
提前 COUNTROWS(FILTER('Planned production order', 'Planned production order'[Scheduled end date] < 'Planned production order'[Requirement date]))
延迟 COUNTROWS(FILTER('Planned production order', 'Planned production order'[Scheduled end date] > 'Planned production order'[Requirement date]))
按时 COUNTROWS(FILTER('Planned production order', 'Planned production order'[Scheduled end date] = 'Planned production order'[Requirement date]))
按时 % IF ( 'Planned production order'[On-time] <> 0, 'Planned production order'[On-time], IF ('Planned production order'[All planned orders] <> 0, 0, BLANK()) ) / 'Planned production order'[All planned orders]
已完成 COUNTROWS(FILTER('Production order', 'Production order'[Is RAF'ed] = TRUE))
缺陷率 (ppm) IF( 'Production order'[Total quantity] = 0, BLANK(), (SUM('Production order'[Defective quantity]) / 'Production order'[Total quantity]) * 1000000)
延期生产率 'Production order'[Late #] / 'Production order'[Completed]
提前且完全 COUNTROWS(FILTER('Production order', 'Production order'[Is in full] = TRUE && 'Production order'[Is early] = TRUE))
提前 # COUNTROWS(FILTER('Production order', 'Production order'[Is early] = TRUE))
提前 % IFERROR( IF('Production order'[Early #] <> 0, 'Production order'[Early #], IF('Production order'[Total orders] = 0, BLANK(), 0)) / 'Production order'[Total orders], BLANK())
不完整 COUNTROWS(FILTER('Production order', 'Production order'[Is in full] = FALSE && 'Production order'[Is RAF'ed] = TRUE))
未完成 % IFERROR( IF('Production order'[Incomplete] <> 0, 'Production order'[Incomplete], IF('Production order'[Total orders] = 0, BLANK(), 0)) / 'Production order'[Total orders], BLANK())
已延迟 'Production order'[Is RAF'ed] = TRUE && 'Production order'[Delayed value] = 1
提前 'Production order'[Is RAF'ed] = TRUE && 'Production order'[Days delayed] < 0
完全 'Production order'[Good quantity] >= 'Production order'[Scheduled quantity]
已 RAF 'Production order'[Production status value] = 5 || 'Production order'[Production status value] = 7
延期和完全 COUNTROWS(FILTER('Production order', 'Production order'[Is in full] = TRUE && 'Production order'[Is delayed] = TRUE))
延迟 # COUNTROWS(FILTER('Production order', 'Production order'[Is delayed] = TRUE))
延期 % IFERROR( IF('Production order'[Late #] <> 0, 'Production order'[Late #], IF('Production order'[Total orders] = 0, BLANK(), 0)) / 'Production order'[Total orders], BLANK())
按时且完全 COUNTROWS(FILTER('Production order', 'Production order'[Is in full] = TRUE && 'Production order'[Is delayed] = FALSE && 'Production order'[Is early] = FALSE))
按时且完全 % IFERROR( IF('Production order'[On-time & in full] <> 0, 'Production order'[On-time & in full], IF('Production order'[Completed] = 0, BLANK(), 0)) / 'Production order'[Completed], BLANK())
订单总计 COUNTROWS（‘生产订单’）
总数量 SUM('Production order'[Good quantity]) + SUM('Production order'[Defective quantity])
缺陷率 (ppm) IF( 'Route transactions'[Processed quantity] = 0, BLANK(), (SUM('Route transactions'[Defective quantity]) / 'Route transactions'[Processed quantity]) * 1000000)
混合缺陷率 (ppm) IF( 'Route transactions'[Total mixed quantity] = 0, BLANK(), (SUM('Route transactions'[Defective quantity]) / 'Route transactions'[Total mixed quantity]) * 1000000)
已处理的数量 SUM('Route transactions'[Good quantity]) + SUM('Route transactions'[Defective quantity])
混合数量总计 SUM('Production order'[Good quantity]) + SUM('Route transactions'[Defective quantity])

下表显示用作筛选器以切分聚合度量的关键维度，以便获得粒度更细微，更深入的分析洞察。

实体 属性示例
完工入库日期 完工 (RAF) 日期、月份和年份偏移
结束日期 已结束月份的偏移和月份
需求日期 需求日期月份偏移和需求日期
工艺路线交易记录日期 工艺路线交易记录月份的偏移和日期
站点 站点 ID、站点名称、省/市/自治区和城市
实体 ID 和名称
资源 资源 ID、资源名称、资源类型和资源组
产品 产品编号、产品名称、物料 ID 和物料组