Python における Self とは: 実際の例
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LuckyTemplates の包括的な製造業務レポート
この LuckyTemplates ショーケースでは、製品中心のビジネスの全体的なパフォーマンスを効果的に示す包括的な製造業務 レポートに焦点を当てます。このチュートリアルの完全なビデオは、このブログの下部でご覧いただけます。
特に飛行機の翼の部品を製造するビジネスモデルを採用します。この組織の製造プロセス データ全体を見ていきます。
目次
オペレーションの概要
最初のレポートには、ビジネスの主要な指標と指標の概要が表示されます。
毎月の摂取量と毎月の請求書を比較してみましょう。
これらを昨年の実績とビジネスの予算要件と比較しています。
このレポートには、生産されたユニット数と発行された工場ラベルを示すグラフも含まれています。
レポートのこの部分で使用されている手法を使用すると、フィルター内で測定値を収集できます。これにより、単一のグラフ内でさまざまな指標間を簡単に移動できるようになります。
注文銀行の概要
次のレポートでは、現在の注文銀行の概要を説明します。
私たちは、注文日、期日、発送日を介して注文バンク内のデータをナビゲートできる同様の手法を使用しています。
これにより、特定の注文がいつ行われたか、完了したかを簡単に確認できます。
このレポートから得られる分析により、注文が予定通りか期限を過ぎているかなど、リードタイムを理解することができます。
さまざまな倉庫にわたる製造施設のステータスも確認できます。
これにより、各エリアの現在の注文バンクがわかります。
また、部門、製品タイプ、保留ステータスごとにまとめられた注文銀行データもあります。
注文銀行詳細レポート
製造業務に関するこの 3 回目のレポートでは、企業の注文バンクに関する詳細情報が提供されま��。
データの非常に特定の部分を確認できるフィルターがあります。
保留概要
次のレポートでは、当社の製造業務における滞りや遅れについて検討します。
倉庫およびグループの観点から遅延の理由を簡単に特定できます。
さらに、各個人、注文、または顧客のデータを確認することもできます。総売上高や販売数などの概要を確認できます。
このようにして、当社は顧客の期待を管理し、特定の製造施設またはプロセスにおけるホールドアップの影響を受けている顧客を特定することができます。
期限を過ぎた詳細
このレポートでは、期限を過ぎた注文をセグメント化またはグループ化して確認できます。
これにより、クライアントから高い不満評価を受けるリスクが最も高いものを簡単にナビゲートして確認できるようになります。
チャート上で選択することで、50 日を過ぎた製品に移動できます。
これは、そのグループに属する製品の概要を示します。期限を過ぎた理由を分析することもできます。
そのデータを個々の顧客レベルごとに見ることもできます。
たとえば、このグラフでほぼ 200 日延滞している製品を選択してみましょう。
これにより、遅延の理由が間違った資料と顧客の問題によるものであることを特定できます。
グラフまたはレポート内の画像をクリックすると、必要な情報に動的に移動できます。
年次レビュー
最後のレポートでは、年次データのレビューを示します。
これは最初のレポートと似ています。ただし、これは当社の年間業績を示しています。
結論
で紹介されるレポートは、製造業の全体的なパフォーマンスに関する優れた概要を提供します。
各グラフや表から得られる情報により、パフォーマンスが良好な領域と改善が必要な領域を迅速に特定できます。
ではごきげんよう、
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