生产绩效看板

制造人力

本案例来自一家大型制造企业，专注于汽车领域，拥有多个生产基地，年产值10+亿元，员工总数1000+人。企业以高效生产与成本控制为核心竞争力，致力于满足全球客户的订单需求。随着行业竞争加剧和市场需求波动，企业亟需通过数字化转型提升运营效率，实现可持续发展。

作为行业标杆企业，他们曾凭借高效生产与成本控制赢得市场，但如今，订单波动、设备故障、人力短缺等问题像一张无形的网，让多个生产基地陷入“有的忙到焦头烂额，有的却闲得发慌”的怪圈。管理层意识到：单靠经验和直觉管理这座“生产迷宫”，已无法破局。企业迫切需要一个“透视眼”，穿透数据迷雾，看清每个环节的真相而这，正是企业启动生产绩效数据分析项目的起点。

2.重点问题陈述

产值与工时的矛盾，虽然产值达标，但工时利用率波动巨大。

加班成本居高不下，大量工时集中在高成本的加班阶段。

工厂间资源失衡，加班费高的工厂产值却不一定高。

3.分析方案

3.1选择关键数据指标。

序号	指标名称	释义	分析角度
1	总产值（年累计、当月）	总产值是企业在报告期内生产的以货币形式表现的工业最终产品和提供工业劳务活动的总价值量。年累计总产值反映企业在一整年内的生产成果总和，当月总产值则体现当月的生产情况。	从时间趋势上观察产值的变化，判断生产的稳定性和增长态势。与目标需求对比，评估生产是否满足目标需求；
2	产值累计同期对比	将当前时期的产值累计值与去年同期进行对比	可以了解企业在相同时间段内的生产增长或下降情况，评估企业的生产发展趋势
3	产值目标产值达成	实际产值与设定的产值目标之间的比值。	关注目标设定的合理性，以及实际生产过程中是否存在影响目标达成的问题。
4	总工时（年累计、当月）	总工时是员工在报告期内为企业生产所投入的总工作时间。年累计总工时反映企业一年内的人力资源投入情况，当月总工时则体现当月的人力资源利用程度。	从生产效率角度出发，计算单位工时产值，评估人力资源的利用效率；与生产任务对比，判断工时安排是否合理。
5	工时累计同期对比	当前时期的工时累计值与去年同期进行对比。	可以了解企业人力资源投入的变化情况，判断是否与产值变化相匹配，分析是否存在人力资源浪费或不足的问题。
6	加班工时占比	加班工时占总工时的比例。	该指标可反映企业的生产紧张程度和人力资源管理的合理性。
7	全职工时	全职员工的工作工时	员工群体对生产的贡献程度
8	兼职工时	兼职员工的工作工时	员工群体对生产的贡献程度
9	总工资（年累计、当月）	总工资是企业在报告期内支付给员工的所有劳动报酬总和。年累计总工资反映企业一年内的人工成本支出情况，当月总工资则体现当月的人工成本水平。	从成本角度出发，计算工资占产值或利润的比例，评估人工成本的合理性；与同行业企业进行比较，了解自身在人工成本方面的竞争力。
10	总工资同比	当前时期的总工资与去年同期进行对比	可以了解企业人工成本的变化趋势，判断是否与企业的经营业绩和生产发展相匹配，分析是否存在人工成本过快增长或不合理降低的情况。
11	加班工资占比	加班工资占总工资的比例	反映企业加班情况的严重程度以及对人工成本的影响。过高的加班工资占比可能增加企业的人工成本负担，同时也可能影响员工的工作积极性和身心健康。
12	加班时长	加班时长是员工超出正常工作时间的工作时长	了解企业的加班管理情况，判断是否存在过度加班的问题，
13	加班费	加班费是企业按照法律规定支付给员工加班的报酬	加班费的支付是否合理合法，可结合生产任务和人力资源情况，优化加班安排，降低人工成本。

3.2 Power BI可视化方案

图形用户界面

AI 生成的内容可能不正确。

说明：DEMO页面数据都是模拟数据，仅供参考分析角度和Power BI功能展示，不涉及任何实际业务数据。

4.分析解读

总产值和总工资均呈现显著增长，表明生产效率和员工薪酬同步提升。

总工时在年初有下降，但年末显著上升，可能与生产任务量增加有关。

加班工时和加班费在各工厂中分布较为均匀，工厂C和工厂B的加班时长和加班费最高，表明这两家工厂的生产任务较为繁重。

图形用户界面

AI 生成的内容可能不正确。

5.应用效果

通过生产绩效数据分析，企业实现了从“模糊管理”到“精准运营”的转型。数据不仅暴露了产值、工时与成本间的矛盾关系，更指引管理层：

定位瓶颈：快速识别高成本、低产出的环节（如工厂C）。

量化决策：用具体数值（如工时占比、加班费排名）支撑资源调配。

动态优化：通过趋势分析预见生产波动，提前调整策略。

透明激励：将数据指标与员工激励挂钩，激发团队效率。

启示：生产数据不是冰冷的数字，而是企业优化路径的“导航仪”。当数据与业务场景结合，便能转化为降低成本、提升竞争力的切实行动，最终实现可持续增长。

生产绩效看板

最新案例