工厂管理，每天上班第一件事就是看生产日报，但有些时候，一眼看去各项核心指标都挺好的——合格率98%、产量完成率95%、设备几乎全开。

于是很多人心里一块石头就落地了，觉得今天生产稳了。

但这其实是一个巨大的误解，也是我们管理中最容易踩的坑。

表面指标良好，但背后可能藏着潜在风险。

今天，我就结合几张典型的生产日报，分享一下应该如何从表面数据看出生产运营的实际状态。

一、产量日报

我们先从产量日报入手。这是最直观的，干了多少活，一眼便知。

以上面这张图为例，图中产量数据显示：当日计划600，实际570，完成率95%。单独看这个数字，确实处在可接受范围。

但真正有经验的管理者，会立刻去核对累计数据：当月计划20000，实际18000，完成率90%。这个10%的缺口意味着2000的欠产量，如果不能在后续生产中补齐，就会影响整体目标的达成。

那么，问题出在哪里？订单完成情况给出了线索：订单10001完成率100%，而10002只有83.3%。你发现了吗？整体产量的短板，往往就是由这些完成率偏低的订单造成的。我们应该立即分析10002订单：是它的物料供应不及时？还是所用设备故障频发？或者是产品工艺本身存在瓶颈？找到这个订单的卡点，才能找到弥补当月产量缺口的关键突破口。

我们再看看近7日趋势。生产节奏基本稳定，投入产出比也在提升，这是好的迹象。不过话说回来，我们仍然需要密切关注那10%的月度缺口，直到问题彻底解决。

二、质量日报

很多人只看质量日报最前面的那个大大的“综合合格率98%”，然后就觉得高枕无忧了。我以前也这么想，但后来发现，这里面有很多细节。

更重要的是旁边的一次合格率94%。这4个百分点的差距，意味着部分产品需要返工才能达标。我一直强调，一次合格率直接关系到我们的生产成本，每一次返工都在消耗额外的人力、时间和资源。

怎么提升一次合格率呢？看板数据给出了两个明确的改善方向：一个是工序对比：G1工序一次合格率98.6%，而G2只有96.5%，显然G2需要重点优化。另一个在不良原因分析这里指出了，原因5和原因4是主要问题，我们应该集中资源优先解决这两个问题。

还有近7日不良率均值高于目标，以及9月3日的报废率异常，这些波动都需要我们深入分析，防止问题重复发生。我们可以直接利用看板搭建系统FineBI自带的数据解释功能，点击相关指标，系统就能自动帮你找出关键的影响因素，再结合人为去判断，做出更科学的决策。

三、设备日报

设备日报这里是最容易产生误解的地方，我也想多聊几句。

“当日设备开动率86%”这个数据，只能告诉我们设备是否在转动，是不能说明运转效率的。

我们更应该关注的其实是OEE数据。近7日OEE均值61%，远低于80%左右的目标值，这个差距很明显了。说白了，我们的设备可能确实在转，但可能转得慢（性能损失），或者转出来的不良品多（质量损失），或者频繁的短暂停机（停机损失）。

具体到单台设备，S3的问题就比较突出了。作业时间18小时最长，但故障次数3次也是最多，故障停机时间也长。对于这类设备，就不能只是坏了再修，而是利用数字化手段，实时监控设备情况，有异常数据及时预警。比如利用FineBI的数据预警功能，对核心指标设置警戒值，出现异常，会自动发送信息到负责人企微或邮箱，及时采取措施，减少损耗。

再来看看平均故障间隔时间，它的波动很大，今天7小时，明天可能只有3小时，这说明我们的设备维护缺乏预见性和稳定性。用过来人的经验告诉你，要把每次故障的停机原因详细记录并分类，是机械故障？电气故障？还是等待维修？拆解得越细，后续的改善才越有针对性。

四、集团日报

集团层面的数据有助于我们从更广的视角看整体运营。

从整体看，集团层面生产状况是稳定的：当日完成率99%，近7日产量实际与计划基本一致。这说明各单位的努力方向与集团整体目标是一致的。

但是，这个看板最有价值的地方，是各个分公司的数据差异。比如产量方面江苏省领先，生产效率方面湖南省达到99%。你发现没有？高产的不一定最高效，高效的可能产量还有提升空间。这种差异其实给分公司们提供了内部学习的机会，可以组织各单位交流优秀做法，促进共同提升。

总的来看，解读生产日报，就是一个层层深入、不断追问的过程。就像刚才我带你解读的那样：

从产量数据中找到整体缺口，定位到具体订单；

从质量数据中发现真实的返工成本，再锁定关键工序和缺陷。

下次再看日报时，不妨试试这个顺序和角度，看看会不会有新的发现。