搭建并维护生产数据采集体系，覆盖生产设备运行数据、物料消耗数据、产品质量检测数据等核心维度，确保数据采集的及时性、完整性与准确性。

对接企业 ERP、MES 等信息系统，完成跨系统数据的抽取、清洗与整合，建立标准化生产数据仓库，为后续分析工作奠定数据基础。

定期检查数据采集设备与传输链路的运行状态，及时处理数据采集过程中的异常问题，保障生产数据采集工作的稳定运行。

运用统计学方法与数据分析工具（如 Python、SQL、Tableau、Power BI 等），对生产数据进行多维度分析，包括生产效率分析、设备利用率分析、产品不良率分析、物料损耗分析等，挖掘生产过程中的潜在问题与优化空间。

针对生产瓶颈问题开展专项分析，通过数据建模、趋势预测等手段，定位影响生产效率的关键因素，如设备故障频次、工序衔接时长、人员操作规范等，并提供数据支撑的改进方向。

跟踪生产指标的动态变化，建立生产数据监控看板，实时反馈生产进度、质量波动、成本消耗等情况，为生产管理层提供直观的数据可视化报告。

定期输出生产数据分析报告，清晰呈现分析结论、数据洞察及改进建议，确保报告内容简洁易懂、逻辑严谨，能够满足不同层级管理人员的决策需求。

协助生产部门将数据分析结论转化为实际行动方案，如优化生产排班计划、调整设备维护周期、改进生产工艺参数等，并跟踪方案实施后的效果，通过数据验证改进措施的有效性。

收集生产部门对数据分析工作的需求与反馈，持续优化数据分析模型与报告体系，提升数据分析工作对生产管理的支撑价值。

参与制定企业生产数据管理标准与规范，明确数据定义、计算口径、存储格式等内容，推动生产数据管理的标准化与规范化。

与生产管理、设备维护、质量控制等部门保持紧密沟通，理解各部门的业务需求，确保数据分析工作与业务场景深度结合。

对生产部门相关人员进行数据应用培训，普及基础数据分析方法与工具使用技巧，提升团队整体的数据素养，推动数据驱动生产决策的企业文化建设。