数据生产效率分析报告
生产厂数据分析报告范文(3篇)
第1篇一、报告概述本报告旨在通过对某生产厂数据的深入分析，全面了解生产厂的生产状况、运营效率、产品质量、成本控制等方面的情况，为管理层提供决策依据，优化生产流程，提高生产效率，降低生产成本。
报告内容主要包括以下五个部分：1. 生产厂概况2. 生产数据概述3. 生产效率分析4. 产品质量分析5. 成本控制分析二、生产厂概况某生产厂成立于20XX年，主要从事XX产品的研发、生产和销售。
厂区占地面积XX亩，拥有员工XX人，其中技术人员XX人。
主要生产设备包括XX、XX等，具备年产XX产品的生产能力。
三、生产数据概述1. 生产量：20XX年生产总量为XX万件，同比增长XX%。
2. 销售量：20XX年销售总量为XX万件，同比增长XX%。
3. 完工率：20XX年月均完工率为XX%，较去年同期提高XX%。
4. 周转天数：20XX年月均周转天数为XX天，较去年同期缩短XX天。
5. 库存周转率：20XX年月均库存周转率为XX次，较去年同期提高XX次。
四、生产效率分析1. 生产设备利用率通过对生产设备使用情况的分析，发现以下问题：（1）部分设备存在闲置情况，如XX设备利用率仅为XX%。
（2）设备故障率较高，导致生产中断，如XX设备故障率高达XX%。
针对以上问题，提出以下改进措施：（1）加强设备维护保养，降低故障率。
（2）优化生产计划，提高设备利用率。
2. 人工效率通过对人工效率的分析，发现以下问题：（1）部分工序存在人工效率低下现象，如XX工序人均日产量仅为XX件。
（2）员工技能水平参差不齐，影响整体生产效率。
针对以上问题，提出以下改进措施：（1）加强员工培训，提高员工技能水平。
（2）优化工序安排，降低人工效率低下现象。
3. 生产周期通过对生产周期的分析，发现以下问题：（1）部分产品生产周期较长，如XX产品生产周期为XX天。
（2）生产过程中存在瓶颈环节，导致生产周期延长。
针对以上问题，提出以下改进措施：（1）优化生产流程，消除瓶颈环节。
生产效率分析报告范文
生产效率分析报告范文引言本文旨在分析某公司的生产效率，并提出改善建议。
数据收集与方法为了评估该公司的生产效率，我们收集了以下数据：- 生产周期：每个生产周期所需的时间。
- 产出数量：每个生产周期内生产的产品数量。
通过对收集的数据进行统计分析，我们计算出了生产效率的各项指标。
生产效率分析根据统计分析的结果，我们得出以下结论：生产周期平均生产周期为XX天。
其中，最短生产周期为XX天，最长生产周期为XX天。
生产周期的稳定性较差，波动幅度较大。
产出数量平均每个生产周期内产出XX个产品。
产出数量具有明显的波动性，这可能影响到公司的整体生产效率。
改善建议基于上述分析结果，我们向公司提出以下改善建议：1. 稳定生产周期：通过优化生产流程，降低生产周期的波动性，提高生产效率。
可以采取以下措施：- 引入自动化设备，减少人工操作的时间。
- 优化材料配送和加工流程，避免不必要的等待时间。
2. 提升产能：通过增加设备投入和优化生产计划，提高每个生产周期内的产出数量。
可以考虑以下方法：- 增加生产线或扩大生产规模，以满足需求。
- 建立更有效的生产计划，合理安排生产任务和资源分配。
3. 加强数据分析：建立完善的数据收集和分析系统，实时监测生产效率指标，并及时发现问题。
通过数据分析，及时调整生产策略，提高生产效率和产出质量。
结论通过对某公司生产效率的分析，我们发现了生产周期和产出数量的问题，并提出了相关的改善建议。
公司可以采取相应的措施，优化生产流程和提高生产效率，从而实现更好的经济效益和竞争力。
请注意，本文所述内容仅供参考，具体的改善方案需要根据公司实际情况进行制定和实施。
月度生产效率评估报告
月度生产效率评估报告
概述
本月生产效率评估报告旨在分析公司在生产过程中的效率表现，并提出相应的改进措施。
生产数据分析
1. 生产总量：本月公司的生产总量为XXX件/单位。
2. 产能利用率：本月公司的产能利用率为XX%。
3. 产量波动情况：本月公司的产量波动较小，保持了相对稳定
的生产水平。
生产效率评估
1. 生产周期：本月公司的平均生产周期为XX天/单位，相较上月略有下降/上升。
2. 生产效益：本月公司的平均生产效益为XXX，相较上月略
有提高/下降。
问题分析与改进措施
以下是本月生产效率评估中发现的问题及相应的改进措施：
1. 问题一：某工序生产效率较低。
改进措施：提供员工培训，优化工序流程。
2. 问题二：设备故障频发。
改进措施：定期维护设备，及时更换老化设备。
3. 问题三：物料供应不稳定。
改进措施：与供应商进行沟通，建立稳定的供应渠道。
结论
本月生产效率总体良好，但仍存在一些局部问题需要改进。
通过采取上述改进措施，可以提升生产效率，为公司的发展提供更有力的支撑。
建议
为了持续提高生产效率，建议公司在日常生产管理中注重员工培训和设备维护，并与供应商建立稳定的合作关系，以确保物料供应的稳定性。
参考资料
1. 公司生产记录
2. 员工反馈
3. 设备维护记录
4. 供应商合作情况。
生产效率提升分析报告
生产效率提升分析报告一、引言随着企业的发展，提高生产效率是一个不可忽视的重要课题。
本报告旨在对生产效率的提升进行分析，并提出相应的解决方案，以期对企业的发展起到积极作用。
二、当前生产效率情况分析1. 生产流程分析当前企业的生产流程存在以下问题：（可以根据实际情况增加细节）1) 生产流程不够简洁，存在不必要的环节和重复操作。
2) 生产设备老旧，效率低下。
3) 人工操作过于繁琐，容易出现错误，影响生产效率。
2. 生产数据分析通过对企业生产数据的分析发现，以下问题影响了生产效率的提升：1) 生产周期长，无法满足客户的紧急需求。
2) 生产线平均停机时间较长，降低了生产效率。
3) 生产出的产品存在一定比例的次品率。
三、生产效率提升解决方案1. 优化生产流程1) 梳理生产流程，去除不必要的环节和重复操作，简化生产流程。
2) 引进新的生产设备，提高生产效率。
3) 开展员工培训，提升操作技能，减少错误发生。
2. 提高设备利用率1) 定期维护和保养设备，减少故障和停机时间。
2) 设置合理的生产计划，避免生产线空转和闲置。
3) 引入自动化设备，减少人工干预。
3. 品质管理优化1) 加强原材料的检验和品质把控，降低次品率。
2) 定期设立品质目标，进行品质管理评估，及时发现和解决潜在问题，保障产品质量。
四、预期效果及影响分析通过以上的改进方案，预计可以实现以下效果：1) 生产流程更加简化和高效，提高生产效率。
2) 设备利用率得到提升，降低停机时间和生产周期。
3) 产品质量得到提高，次品率降低，减少了不必要的成本。
4) 客户满意度提升，企业形象得到提升，市场竞争力增强。
五、结论生产效率的提升对于企业的长远发展至关重要。
通过优化生产流程、提高设备利用率和品质管理优化，可以有效提高生产效率，实现预期效果。
企业应该积极采取措施，推进提升生产效率的工作，以保持竞争力并实现可持续发展。
生产数据分析报告
生产数据分析报告报告摘要：1.本报告通过对服装生产车间数据的分析，总结了生产车间的生产效率、质量水平、成本、生产计划、安全等方面的情况，并提出改善建议，旨在帮助生产车间提升运营效率和质量水平。
生产车间概况：1.该服装生产车间拥有10条生产线，每条生产线有5名工人和3台缝纫机，日生产能力为1,500件，主要生产休闲服装和运动服装。
生产效率分析：1.生产车间在上个月的生产效率情况如下：生产总量：42,000件产出率：95%停机率：3%故障率：2%生产总量较为稳定，但停机率和故障率较高，说明生产设备和维护工作需要进一步优化。
建议增加设备检修和维护频率，提高设备可靠性和稳定性，降低故障率和停机率。
质量分析：1.上个月生产车间产品的质量情况如下：合格率：98%次品率：2%客户投诉率：0.5%合格率较高，但次品率和客户投诉率较高，说明生产过程中存在质量问题。
建议加强对原材料和成品的质量控制，增加产品检验的频率和严格程度，提高产品的质量水平，减少次品率和客户投诉率。
成本分析：1.上个月生产车间的成本情况如下：人工成本：50,000元材料成本：120,000元能源成本：10,000元生产成本总计：180,000元人工成本较高，说明人员管理和培训需要进一步加强。
建议优化工人的工作流程和培训计划，提高生产效率，降低人工成本。
另外，建议通过采购渠道的优化、库存管理的优化等方式，降低材料成本和能源成本，从而降低生产成本。
生产计划分析：1.上个月生产车间的生产计划完成情况如下：计划生产量：45,000件实际生产量：42,000件计划生产量和实际生产量差距较大，说明生产计划需要进一步优化。
建议加强生产计划制定和执行的监督和管理，尽量减少生产计划与实际生产量之间的差距，提高生产计划的准确性和实效性。
安全分析：1.上个月生产车间的安全情况如下：工伤事故次数：2次安全隐患数：5个安全培训覆盖率：90%工伤事故次数和安全隐患数较多，说明安全管理需要加强。
生产效率与产能利用率分析报告
生产效率与产能利用率分析报告一、引言在现代工业化社会中，生产效率与产能利用率是企业发展和竞争力的重要指标。
本文将对生产效率与产能利用率进行深入分析，探讨其对企业运营和发展的影响。
二、生产效率的定义与重要性生产效率是指单位时间内所能生产的产品数量或提供的服务数量。
生产效率的提高可以降低成本，提高利润率，增强企业竞争力。
生产效率的衡量可以通过产出与投入的比率来进行，如单位时间内生产的产品数量与所耗费的人力、物力、财力的比值。
三、产能利用率的定义与重要性产能利用率是指企业实际生产能力与最大生产能力之间的比率。
产能利用率的提高可以充分发挥企业的生产潜力，提高生产效率，降低单位成本，增加利润。
产能利用率的衡量可以通过实际产量与最大产量的比率来进行。
四、生产效率与产能利用率的关系生产效率和产能利用率是相互关联的，二者相辅相成。
提高生产效率可以增加产出，进而提高产能利用率；而提高产能利用率则可以促进生产效率的提高。
因此，企业应该在提高生产效率的同时，充分利用产能，实现最佳的生产效益。
五、生产效率与产能利用率的影响因素1. 技术水平：先进的生产技术和设备可以提高生产效率和产能利用率。
2. 人力资源：具备高素质的员工和有效的人力配置可以提高生产效率和产能利用率。
3. 原材料供应：稳定的原材料供应和合理的库存管理可以提高生产效率和产能利用率。
4. 生产管理：科学的生产计划和有效的生产管理可以提高生产效率和产能利用率。
5. 市场需求：市场需求的波动和变化会对生产效率和产能利用率产生影响。
六、生产效率与产能利用率的分析方法1. 数据分析：通过对生产数据和产能数据的统计和分析，可以评估生产效率和产能利用率的现状和变化趋势。
2. 比较分析：将企业的生产效率和产能利用率与同行业、同类型企业进行比较，找出差距和改进的空间。
3. 问题诊断：通过对生产过程中的问题进行诊断，找出影响生产效率和产能利用率的关键因素，并提出相应的改进措施。
工厂数据分析报告(3篇)
第1篇一、前言随着工业4.0的推进，数据分析在工业生产中的应用越来越广泛。
为了更好地了解工厂的生产状况，提高生产效率，降低成本，本报告对某工厂的生产数据进行了全面分析。
报告将从生产数据的基本情况、生产效率、产品质量、设备状况、能源消耗等方面进行详细阐述。
二、数据来源及分析方法1. 数据来源本报告所使用的数据来源于某工厂的生产管理系统，包括生产数据、设备数据、能源消耗数据等。
数据时间范围为2020年1月至2020年12月。
2. 分析方法（1）描述性统计：对生产数据、设备数据、能源消耗数据进行统计描述，如平均值、标准差、最大值、最小值等。
（2）相关性分析：分析生产数据、设备数据、能源消耗数据之间的相关性，如皮尔逊相关系数、斯皮尔曼秩相关系数等。
（3）回归分析：建立生产数据、设备数据、能源消耗数据之间的回归模型，分析各因素对生产效率、产品质量、能源消耗的影响。
（4）时间序列分析：分析生产数据、设备数据、能源消耗数据随时间变化的趋势，如移动平均法、指数平滑法等。
三、生产数据基本情况1. 生产量2020年，该工厂总生产量为1000万件，其中第一季度生产量最低，为200万件，第四季度生产量最高，为300万件。
2. 生产速度2020年，平均生产速度为每天生产10万件，其中第一季度生产速度最低，为每天8万件，第四季度生产速度最高，为每天12万件。
3. 生产周期2020年，平均生产周期为5天，其中第一季度生产周期最长，为7天，第四季度生产周期最短，为4天。
四、生产效率分析1. 生产效率指标（1）生产效率（产量/工时）：2020年，平均生产效率为10件/小时。
（2）设备利用率：2020年，设备平均利用率为80%。
2. 生产效率分析（1）生产效率与工时关系：生产效率与工时呈正相关，工时增加，生产效率提高。
（2）生产效率与设备利用率关系：生产效率与设备利用率呈正相关，设备利用率提高，生产效率提高。
五、产品质量分析1. 产品合格率2020年，产品合格率为95%，其中第一季度合格率最高，为98%，第四季度合格率最低，为92%。
生产效率数据分析报告
生产效率数据分析报告一、引言在现代工业生产中，提高生产效率是企业必须要面对和解决的关键问题之一。
本报告旨在通过对生产效率数据的分析，发现潜在的问题和改进空间，并提出相关建议，以进一步提升企业的生产效率。
二、数据收集为了进行生产效率数据的分析，我们收集了以下数据：1. 生产产量数据：记录各个时间段内的产量，包括总产量和每个生产环节的产量；2. 生产周期数据：记录每个生产过程所需的时间，并进行归类和统计；3. 人力资源数据：涵盖人员数量、生产岗位分配以及工作时间等信息；4. 设备利用率数据：统计设备运行时间以及故障停机时间。
三、生产效率分析根据收集到的数据，我们进行了生产效率的综合分析，以下为核心发现：1. 产量效率分析通过对生产产量数据的分析，我们发现一些环节的产能利用率较低，导致总产量相对较低。
尤其是在某些工序上，由于原材料供应链的问题，产量屡屡出现断崖式下降。
为了提高产量效率，我们建议采取以下措施：- 优化原材料供应链，减少延迟和短缺情况；- 引入先进的生产设备，提高生产效率；- 增加工人的领导力培训，提高操作效率。
2. 时间效率分析通过对生产周期数据的分析，我们发现某些工序的平均生产时间较长，导致整体生产周期拉长。
为了改善时间效率，我们建议采取以下措施：- 对生产过程中的瓶颈环节进行优化，提高生产速度；- 严格规范操作步骤，减少无效操作和时间浪费；- 合理分配工人数量，避免资源浪费。
3. 人力资源效率分析通过对人力资源数据的分析，我们发现在某些岗位上存在过剩人力，而在其他岗位上人手紧缺。
这种不合理的人力资源配置导致效率下降。
为了提高人力资源效率，我们建议采取以下措施：- 重新评估岗位需求，合理调整岗位编制；- 加强培训计划，提高员工技能和专业素质；- 优化工作时间安排，提高工人的精力和工作效率。
四、设备效率分析通过对设备利用率数据的分析，我们发现设备的运行时间较短，而故障停机时间较长。
为了提高设备效率，我们建议采取以下措施：- 加强设备维护和保养工作，减少故障停机时间；- 定期检查设备性能，更新老化设备，提高设备的稳定性和效率；- 建立设备维修记录，及时发现和解决设备故障。
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数据生产效率分析报告1数据生产效率整体情况1.1各工序间平均生产效率基线数据大赛已经结束，根据大赛积累的数据结果统计，各生产工序之间的生产效率基线，如下表1：表1 内业一天平均生产效率单位：平方公里根据表1得出以下结论：1）信息录入一天平均生产效率为4.07平，按90%折算，为3.66平。
2）影像处理一天平均生产效率为72.25平，按90%折算，为65.03平。
3）更新一天平均生产效率为5.88平，按90%折算，为5.29平。
4）矢量化一天平均生产效率为2.58平，按90%折算，为2.32平。
根据以上数据得出（按90%折算），内业一天的平均生产效率为1.61标准平方公里/人日，如果加工一个300平方公里的项目，内业生产约为186天。
（未包含嵌道和配图）1.2项目评审时生产效率之间对比目前毛利润评审时内业平均生产效率按1.4标准平方公里/人日进行评审，根据数据技能大赛数据统计结果建议在以后的毛利润评审过程中可以提高内业生产效率的评估，可以按整体内业一天的平均生产效率，建议值为1.6标准平方公里/人日，也可以按各个工序的一天平均生产效率，最后进行累加来评审项目的毛利润。
2影像矢量化数据分析因信息录入、影像处理、更新嵌道等工序员工参与较少，在这里将不作为主要对象进行分析，可详见原始数据的统计，《数据技能大赛效率分析.xlsx》。
影像矢量化作为数据加工主要工序，本次对矢量化做主要分析，主要从以下几个方面进行了统计：1）最快用时与最慢用时进行了对比；2）最快一天生产效率与最慢一天生产效率进行了对比；3）排名靠前与排名靠后之间进行了对比；4）根据现有员工工资水平对比；5）根据员工学历进行了对比；6）根据员工入职年限进行了对比分析；7）根据部门分工对比；8）根据地区状态进行了对比。
说明：因考题题量较大，有部分员工没有在规定的时间内完成，并且根据评分结果分析，后面完成矢量成果质量还达不到规定的要求，最后在统一时间内提交比赛成果，这样会造成统计的生产效率会偏高。
2.1矢量化最快用时与最慢用时之间对比1.制作1.17平方公里矢量化最快用时及最慢用时，并根据大赛时间原始数据，折算成一天8小时计算，统计出一天的平均生产效率，见表2：表2 最快与最慢用时对比从表2中可以看出，最快一天与最慢一天的平均生产效率之差为1.82平，速度快了近43.75%，说明排后的员工技能提升的空间很大。
2.2前10名与后10名之间对比1.分别统计前10名，前30名，前50名以及后10名，30名，后50名的生产效率，见表3：表3 前10名与后10名之间对比从表3中可以看出，前10名生产效率与后10名生产效率之差为1.23平，速度快了近34.45%，后50名员工的平均生产效率为2.34平，效率低的占据比例较大，技能分布严重不平衡，排名靠后的不但生产效率较低，而且质量平均得分不高，是影响整个项目进度、质量的根本原因。
2.3根据员工工资水平生产效率对比通过统计工具分析对找出北京生产效率与工资水平之间的对应关系，见图1：说明：因统计工具不识别字母进行分析，只当作文本，故用数字1－8代替A－H来进行分析。
图1北京地区工资水平与生产效率方差分析根据图1结果显示，P值为0.169大于0.05，说明不同工资水平员工之间相关性不强，和生产效率没有必然的联系，而R-Sq＝28.67%说明组内差异较大，也就说，同一级别工资水平的员工生产效率差距较大，可能原因：北京地区员工工序较为复杂，需做更新、嵌道、配图、管理协调等工作，不单纯只以矢量化工作效率支付工资，可能造成其相关性不强，并且人员级别分类也比较明显，有项目经理、事业部主管、项目组长、质量检查人员等，可能存在分配不平衡的问题，根据均值也可以找出北京地区工资水平与生产效率标准对应关系如下：1)要达到D类的工资水平，一天的生产效率需要达到2.7526平；2)要达到E类的工资水平，一天的生产效率需要达到2.8103平；3)要达到F类的工资水平，一天的生产效率需要达到3.0469平；4)要达到H类的工资水平，一天的生产效率需要达到3.1813平；5)G类员工主要为项目经理，在这里不予以详细统计。
通过统计工具分析对找出河南生产基地生产效率与工资水平之间的对应关系，见图2：图2郑州地区工资水平与生产效率方差分析根据图2结果显示，P值为0小于0.05，说明组间其相关性非常密切，可能存在的原因是：工序较为简单，主要从事矢量化的纯技术工作，工资水平差异不大，都在某个范围之内，R-Sq＝25.46%说明组内差异较大，D、E 的人员较少，所以样本量很少，D类的人数只有2人，E类的人数只有1人，可能会引起组内差异，但是可以根据均值了解郑州生产基地工资水平与生产效率标准对应关系如下：1）A、B类的生产效率不具有参考价值。
（主要由于A、B类员工有部分题没做完，在此不做分析）2）要达到C类的工资水平，一天的生产效率需要达到2.8822平；根据目前公司现有员工工资水平，统计得出以下结果，见表4：表4 员工工资水平平均生产效率对比从表4中可以看出，H类员工的平均生产效率为3.18平，平均质量得分为49.46分，A类员工的平均生产效率为2.37平，平均质量得分为28.2分2，H类员工比A类员工快0.81平，质量得分多21.24分。
根据表4得出如下生产效率的分布情况，见图3：图3员工工资水平平均生产效率从图3可以看出：工资级别越高，平均生产效率越高，H类平平均生产效率最高3.18平，G类平均生产效率比F类人员平均生产效率低，主要是因为G类人员为项目经理，D、E类的水平相差不大，但是比C类的生产效率低，主要是因为有部分员工为质检员，拉低了D、E类的平均生产效率。
A、B员工平均生产效率较低，分别为2.37和2.48平，与H类平均生产效率相比差距较大。
根据表4得出如下质量平均水平的分布情况，见图4：图4员工工资水平质量平均分从图4可以看出：质量得分B－H类的相差不是特别明显，但是A类员工的质量等分特别低，是造成项目质量主要返工及出现质量问题的主要原因，所以提高A类员工技能水平显得非常重要。
建议：提高A、B类员工的生产效率及质量尤为重要，人员名单可以从《数据技能大赛效率分析.xlsx》查找，可以组织有针对性的培训或其他措施来提高A、B类员工的生产效率及技能。
2.4根据员工学历历状况生产效率对比通过统计工具分析对找出北京生产效率与学历之间的对应关系，见图5：图5北京地区学历与生产效率方差分析根据图5结果显示，P值为0.984大于0.05，不同学历间相关性不强，说明学历与生产效率没有必须的联系，不能说学历高的人生产效率就高。
而R-Sq＝0.11%说明组内差异较大，根据均值也可以看出北京地区学历与生产效率标准方差分析均值偏差不大，本科组间的偏差较大，查看源有数据后发现主要原因有本科实习生，拉大了分值差距。
2.4.2郑州地区学历与生产效率方差分析通过统计工具分析对找出河南生产基地生产效率与学历之间的对应关系，见图6：图6郑州地区学历与生产效率方差分析根据图6结果显示，P值为0.510大于0.05，不同学历组间相关性不强，说明学历与生产效率没有必须的联系，不能说学历高的人生产效率就高。
R-Sq＝1.3%说明组内差异较大，根据均值也可以看出郑州地区学历与生产效率标准方差分析，本科与专科学历的均值相差不大，与中专的均值稍大一些，本科组间的偏差较大，查看源有数据后发现主要原因有本科实习生，拉大了分值差距。
根据目前公司现有员工学历状况，统计得出以下结果，见表5：表5员工学历状况对比生产效率从表5中可以看出，学历越高生产效率和质量得分相对越高，表面看与之有关，但通过方差分析学历与生产效率无关，说明不是影响效率的主要原因。
根据表5得出如下生产效率的分布情况，见图7：图7员工学历状况对比生产效率从图7可以看出：本科学历与专科学历差距不是十分明显，而专科学历与中专学历生产效率与质量得分差距稍微大些，本科学历与中专学历平均生产效率偏差为0.1平，偏差率不到3%，说明学历不是影响生产效率的主要原因。
根据表5得出如下质量平均水平的分布情况，见图8：图8员工学历状况对比质量平均分从图8可以看出：本科学历与专科学历差距不是十分明显，而专科学历与中专学历生产效率与质量得分差距稍微大些，说明学历也不是影响质量得分的主要原因。
建议：在人才引进方面，重要的是考核员工技能及工作经验方面等要求，而评价学历是次要因素。
2.5根据员工入职工作年限生产效率对比通过统计工具分析对找出北京生产效率与工作年限之间的对应关系，见图10：图1北京员工工作年限与生产效率方差分析根据图10结果显示，P值为0.002小于0.05，说明生产效率的高低与工作年限的长短有密切关系，入职年限越长生产效率就越高，R-Sq＝55.01%说明组间差异较小，也就是说入职年限同一级别的生产效率差别不是很大，根据均值也可以看出北京地区入职工作年限与生产效率标准方差分析均值波动比较大，入职4和6年以上的均值反需比入职3年和5年员平均生产效率低，主要是因为入职6年的员工大都为项目经理，入职4年的员工大都为质检员，他们偏重于本岗位的工作，对于纯矢量化工作的生产效率就较低，然而入职未到1年平均生产效率非常低是需重点提高的对象。
2.5.2郑州员工工作年限与生产效率方差分析通过统计工具分析对找出郑州生产基地生产效率与工作年限之间的对应关系，见图11：图2郑州员工工作年限与生产效率方差分析根据图11结果显示，P值为0.054接近于0.05，R-Sq＝5.52%说明组内差异较大，从均值可以看出郑州地区入职工作年限与生产效率标准方差分析均值随着入职时间越长，平均生产效率越高，与图10相比较而言，整体的平均生产效率较低，北京最高的平均生产效率为3.23平，而郑州最高的平均生产效率为2.58平，偏差为0.65平，偏差率20.12%。
1.根据公司员工入职年限，统计得出以下结果，见表9：表9工作年限对比生产效率从表9中可以看出，入职4年以上员工的平均生产效率为2.98平，质量平均得分为49.97分，入职未满1年员工的平均生产效率为2.45平，质量平均得分为35.54分，入职4年以上员工的平均生产效率比入职未满1年快0.53平，质量平均得分多14.43分，说明入职年限越长，生产效率和质量得分越高。
根据表6得出如下生产效率的分布情况，见图12：图12工作年限对比生产效率从图12可以看出：平均生产效率与工作年限有直接的关系，工作年限越长平均生产效率越高，当入职为2－3年内的员工生产效率基本上可以达到一个稳定值。
入职不到2年的员工平均生产效率都不高分别为2.59平和2.45平，对照图13，入职1年以上的员工可能对本次大赛比较偏重质量而导致平均生产效率下降，质量平均分基本达到要求。