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刚从学校毕业的小王成功应聘到了一家工厂，在PMC部门担任数据统计员。由于他是新人，对业务还不太熟悉，这时却接到了来自PMC总监的一项任务——需要对近期的《生产任务明细表》中的数据进行分析。然而，具体需要分析哪些方面，领导并没有给出明确的指示。这项工作对小王来说相当具有挑战性。于是，他找到了古老师，询问是否有快速解决这一任务的

在收到小王提供的《生产任务明细表》并进行了初步分析后，发现该表格记录了生产部门近期的任务，其中包括产品的编码、生产数量、已完成数量、未完成数量，以及产品分类（如网线配件、ICG系列、67系列）等信息。尽管领导没有具体说明要分析的内容，但通常可以推测领导可能关心的是以下几个方面：

周期分析：各月、周的生产完成情况；

产品分析：各分类配件的完成情况；

异常分析：根据生产完成情况找出可能存在的异常。

对于这些分析，一名经验丰富的PMC专员能够轻松处理，但小王作为一名刚毕业的大学生，对此感到有些吃力。加之时间紧迫，古老师意识到没有足够的时间通过传统方式来教授小王所需的知识。因此，古老师决定采用AI工具的方案来帮助小王完成任务。

使用WPS表格软件打开《生产任务明细表》后，依次点击工具栏中的“WPS AI”→“AI数据助手”→“AI数据问题”，即可调出AI数据对话框。此时，会显示一个写着“你好，我是WPS AI 数据助手”的欢迎界面。

具体如何使用呢？鉴于小王是一位新手，我们建议按照AI推荐的问题来进行操作。推荐的问题包括：

问题1：从业务角度可以分析哪些关键问题

问题2：检查数据中是否有异常

问题3：帮我做2个有业务价值的图表

问题4：从数据中能得出什么结论

在点击“从业务角度可以分析哪些关键问题”后，AI给出了以下内容并提供了对应的表格：

分析生产任务工作表中的数据，从业务角度可以分析生产效率（通过比较生产数量和完成数量）、生产计划与实际完成情况的差异（通过比较生产数量和未完成数量）、不同产品类别的生产情况（通过分析分类列）、不同时间段的生产情况（通过分析工单日期列）、生产订单的完成情况（通过分析生产订单号列）。

从'生产任务'工作表中，我们可以从业务角度分析以下几个关键问题：

生产效率分析：通过比较生产数量（生产数量）和完成数量（完成数量），可以评估生产效率。如果完成数量远低于生产数量，可能表明生产效率低下。

生产计划与实际完成情况的差异：通过分析未完成数量（未完成数量），可以了解生产计划与实际完成情况之间的差异。这有助于识别生产过程中的瓶颈或延迟。

不同产品类别的生产情况：通过分类（分类）列，可以分析不同产品类别的生产情况，了解哪些类别的产品生产效率高，哪些类别的产品存在生产问题。

时间维度的生产情况：通过工单日期（工单日期）列，可以分析不同时间段的生产情况，了解生产高峰期和低谷期，以及时间对生产效率的影响。

生产订单的完成情况：通过生产订单号（生产订单号）列，可以追踪单个订单的完成情况，了解哪些订单已完成，哪些订单延迟，以及订单完成的时间分布。

这些分析可以帮助企业优化生产流程，提高生产效率，减少生产成本，并更好地满足客户需求。

在AI 给出具体的分析方向的时候，我们可以继续点击对话框，并录入以下问题：

“汇总分类并对各分类的生产数量、完成数量、未完成数量”

此时AI不快速的把生产任务中的各分类任务的完成情况做了文字分析，并给出了对应的表格，只需要点“查看表格→插入至新表格”就完成了数据的按编码分类的生产信息数据汇总。并且给出了运算逻辑：

“对分类进行分组，然后计算每个分类的生产数量、完成数量和未完成数量的总和。

根据汇总的数据，我们可以看到各个分类的生产数量、完成数量和未完成数量。例如：

对于“45系列”，生产数量为277，完成数量为0，未完成数量为277。

对于“低压控制器”，生产数量为11019，完成数量为6183，未完成数量为4836。

对于“网线配件”，生产数量为26410，完成数量为2377，未完成数量为24033。

这些数据可以帮助我们理解不同分类产品的生产效率和完成情况，从而为生产计划和资源分配提供依据。”

折线图、饼图、柱状图一般来说是数据分析中使用频率较高的三张图表，接下来挑战的就是用AI分别来做这些图表，接着继续尝试用用他来做图做表，以实现数据洞察分析，在对话框中录入：

“绘制月份与生产数量的折线图”得到以下图表：

接着把这张图表插入到具体的表格中，通过图表与数据的验证，数据完全一致：2024年6月的生产数量达到最高值 10165 ；效果如下图：

折线图主要用于展示随时间变化的趋势或者连续数据之间的关系。当需要展示一段时间内数据的变化趋势时，折线图是一个很好的选择。我们继续挑战做一张饼图，饼图主要用于展示各个部分占整体的比例或百分比关系。它非常适合用来说明一个总体中各个组成部分所占的比例。

录入问题：

“做一张饼图，按类型汇总”

此时AI已经自动把图做好，并提示用户把此图复制到表格中。我们复制此图得到第二张图分析，命名为“类型占比分析”

录入问题：

“做一张未完成数量的分类统计图，保留TOP5”

经过AI的运算步骤：

分析"生产任务"工作表

显示前几行以了解表格结构

对未完成数量按分类进行统计

选取TOP5

绘制分类统计图

这边已经非常快速的制作出了对应的图表，此时只要复制到表格中即可。

通过上述步骤，小王利用AI工具不仅快速地解决了生产任务明细表的数据分析难题，还学会了如何利用现代技术手段提升工作效率。以下是本次数据分析的主要成果：

生产效率分析：明确了生产任务的完成情况，识别了生产效率较低的产品类别，为进一步优化生产流程提供了依据。

生产计划与实际差异：通过对比生产计划与实际完成情况，发现了生产过程中存在的问题，如某些产品的完成率较低，需要重点关注。

产品类别生产情况：不同产品类别的生产效率对比，帮助管理层了解哪些类别表现良好，哪些需要改进。

时间维度生产分析：识别了生产高峰期和低谷期，有助于合理调配资源，避免生产过剩或不足。

生产订单跟踪：了解了订单完成状况，便于及时调整生产安排，确保按时交货。

此外，借助AI生成的图表（如折线图、饼图和柱状图），小王能够直观地展示数据分析的结果，使得报告更加生动且易于理解。这些图表不仅反映了生产任务的时间趋势、各类别生产量占比，还突显了未完成任务的重点关注区域。此次经历让小王深刻认识到AI在数据分析中的强大功能，并增强了他应对未来工作中类似挑战的信心。