- Importer des données à partir de diverses sources dans Power BI Desktop
- Préparer et transformer les données avec Power Query en appliquant des filtres, des calculs et des transformations avancées via le langage M
- Contrôler la qualité des données en utilisant les outils de profilage intégrés
- Optimiser le modèle de données en structurant les éléments dans la vue Modèle, en vérifiant les relations et en configurant les propriétés des tables
- Concevoir des mesures et des formules en langage DAX, et créer une table de dates pour enrichir le modèle
- Créer et personnaliser un rapport en y intégrant des visuels interactifs et dynamiques
Introduction et prise en main
- Présentation de Power BI Desktop et de ses composantes
- Installation de Power BI Desktop (version gratuite si non possédée)
Importation des données à partir de diverses sources
- Connexion aux fichiers Excel, CSV, bases SQL et ERP industriels (SAP, MES, etc.)
- Importation de données de production, maintenance et qualité
- Cas pratique : récupération des historiques de production et des enregistrements d'arrêts machines
Préparation et transformation avec Power Query
- Nettoyage des données de production (suppression doublons, gestion valeurs manquantes)
- Transformation des dates et heures de cycles machines pour analyses TRS et OEE
- Calculs avancés pour coûts de maintenance par machine et par site
- Filtrage des arrêts par type, durée et criticité
Contrôle de la qualité des données
- Vérification de la complétude et cohérence des données de production
- Identification des anomalies dans les enregistrements de maintenance
- Détection des valeurs aberrantes affectant les indicateurs industriels
Optimisation du modèle de données
- Création de relations entre tables production, maintenance et qualité
- Optimisation des colonnes et hiérarchies pour calcul TRS et OEE
- Configuration des propriétés des tables pour faciliter les analyses prédictives
Création de mesures et formules DAX
- Mesures DAX pour calcul TRS, OEE, MTBF (Mean Time Between Failures), MTTR (Mean Time To Repair)
- Calculs de coûts de maintenance par machine et par ligne de production
- Table de dates pour analyses temporelles : tendances journalières, mensuelles et annuelles
- Exemples : prévision des pannes à partir des historiques
Création et personnalisation des rapports
- Dashboards de production et qualité : graphiques combinés, jauges, KPIs
- Visualisation des arrêts et cycles machines avec histogrammes et diagrammes de Pareto
- Tableau de bord TRS et OEE avec filtres interactifs par ligne, machine et période
- Mise en place de rapports dynamiques pour anticiper les pannes et planifier la maintenance
Synthèse et bonnes pratiques
- Recommandations pour la publication et le partage
- Rappels des compétences visées
Créer des tableaux de bord dynamiques et interactifs avec Power BI Desktop
Certifiante
Sans niveau spécifique