- Carga y Preparación de Datos:
- Cargue el archivo 'datos_produccion.csv' en su herramienta de análisis preferida (Python, R, Excel, etc.).
- Realice una limpieza inicial de los datos si es necesario.
- Análisis Exploratorio:
- Calcule estadísticas descriptivas básicas para cada variable (media, mediana, desviación estándar, mín, máx).
- Identifique y explique cualquier valor atípico encontrado.
- Análisis de Tendencias:
- Grafique la evolución temporal de 'unidades_producidas', 'oee', y 'tasa_defectos'.
- Identifique cualquier tendencia o patrón estacional en estas métricas.
- Correlaciones:
- Analice la correlación entre 'temperatura_horno', 'capacidad_utilizada', y 'eficiencia_energetica'.
- ¿Qué conclusiones puede sacar sobre la relación entre estas variables?
- Eficiencia y Costos:
- Calcule la eficiencia de producción (unidades producidas por unidad de energía consumida).
- Analice la relación entre 'costo_produccion' y las demás variables. ¿Qué factores parecen influir más en el costo?
- Mantenimiento y Tiempo de Inactividad:
- Investigue si existe una relación entre 'mantenimientos_realizados' y 'tiempo_inactividad'.
- Proponga una estrategia de mantenimiento basada en sus hallazgos.
- Optimización de la Producción:
- Identifique los días con mayor y menor producción. Analice qué factores contribuyeron a estos resultados.
- Basándose en sus análisis, proponga tres recomendaciones concretas para optimizar la producción.
- Pronóstico:
- Utilizando los datos históricos, realice un pronóstico simple de 'unidades_producidas' para los próximos 30 días.
- Explique qué método utilizó y por qué.
- Visualización de Datos:
- Cree al menos tres visualizaciones diferentes que resuman sus hallazgos más importantes.
- Asegúrese de que las visualizaciones sean claras y fáciles de interpretar.
- Informe Ejecutivo:
- Prepare un informe ejecutivo de no más de dos páginas resumiendo sus hallazgos clave, recomendaciones y próximos pasos sugeridos.
Análisis de Datos de Producción
Ejercicio de Análisis de Datos de Producción
Usted es un Analista de Datos en la planta metalúrgica. Se le ha proporcionado un archivo CSV con datos históricos de producción de los últimos 1000 días. Su tarea es analizar estos datos para identificar patrones, problemas y oportunidades de mejora.
- Prepare un informe que incluya su código o fórmulas utilizadas, visualizaciones, análisis y el informe ejecutivo.
- Enviar el archivo a través de la plataforma
Archivo de Datos de Producción
Descarga el siguiente archivo para realizar las actividades anteriores.
Descargar
Tambien puedes copiar el codigo siguiente y generar el archivo CVS en Python
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