1. 概述
本文案例来自可视化大赛获奖作品:【2022BI数据分析大赛】返货品画像,再次感谢这位选手的分享!
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本文仅提取作者的分析思路方便阅读。
1.1 背景
本分析的作者就职于传统铝合金门窗制造公司,该公司主要做 toB 业务(即经销商销售模式)。返修订单一般是玻璃损坏、型材刮花、五金松动、尺寸不对等各类质量问题。
作者希望通过分析数据,发现返货品的规律,诊断问题,以此来改进业务内容和流程,达到降本增效的目的。
1.2 分析思路
2. 具体分析步骤
2.1 展示核心指标
展示返修相关的核心指标,明确返修订单的整体情况:
返修道数:返修订单数,行业术语;
一次性达交率:一次性交达不需要返修的订单数/总订单数;
公司承担费率:是由于公司责任需要公司承担的返修费用占总返修费用的比例;
二次返修道数比:需要二次返修的产品/总返修订单数,订单多次返修情况罕见,公司基本能够做到一次性返修质量达标,返修工艺水平达标;
2.2 趋势分析
作者观察关键指标的走势,目前的数据是好还是不好,可以用过去的数据做对比。
一次性交达率略微下降,说明订单整体品质并未有所提高,但公司承担的维修费有所降低。
到这作者掌握到了整体的返修状况,接下来就可以多个角度做一些探索分析,总结有用经验,找到可以改进的点。
2.3 探索分析
2.3.1 探索一:单价和返修间隔时间分布情况怎样?
返修大部分发生在 0-90 天内的交付期。非生产原因,也非真正使用后才出现质量问题,所以该公司在订单交付上存在严重问题。
点击其他组件的年份,可以联动查看每年的单价分布。21 年与前两年相比,返修单价在 0-1500 的比例增加,整体返修的平均价格也在降低。作者推测可能是因为工艺改进,原先需要整单替换/返修的情况减少。这也是为什么公司承担维修费用降低的原因之一。
2.3.2 探索二:是否与工厂有关
A 基地和 B 基地的一次性交达率相差接近 2.5%,此猜想成立。
联动查看核心指标趋势,可以看到 A 基地一次交达率逐年下降,B 基地逐渐上升,再次证明 A 基地质量上有问题。
2.3.2 探索三:是否和产品有关
可以通过联动查看 A基地 和 B基地不同产品的返修率是否有比较大的区别。
若两地都返修率很高的产品,说明可能是产品设计问题导致的,可对此类产品进行工艺优化。若一地高一地低,则说明是管理问题。
2.4 责任划分
2.4.1 内部责任划分
作者通过对返修问题种类和责任部分进行分析:
对经销商的培训问题很大,1/3 是尺寸量错;
部分承担比例年度对比中发现,B 基地的「订单管理中心」比例逐年上升。和具体业务部门沟通后,应是由于 2020 年之后,B基地的订单由 A 基地管控,远程沟通不便导致订单量上升。
2.4.2 外部供应商责任划分
作者借助波士顿矩阵将经销商划分为 4 类,其中公司承担费率高&半年内返修道数高,此类经销商需要重点关注。
之后在品控管理上,对经销商分级管理。