📌 องค์ประกอบ Dashboard (Dashboard Component Breakdown)
📌

องค์ประกอบ Dashboard (Dashboard Component Breakdown)

Dashboard Objective:

แสดงผลข้อมูลการผลิตและประสิทธิภาพ (OEE) ของแต่ละ Line โดยรวมค่า Availability, Performance, Quality, Cycle Time, และ Downtime ตามช่วงเวลาและกะการทำงาน (Shift)

🔍 สรุปข้อสังเกตจากภาพ Dashboard:

หมวดลักษณะสรุปข้อสังเกต
Time Contextไม่มี Date Filter หรือ Calendar SlicerDashboard แสดงเฉพาะข้อมูลในวันเดียว เช่น Monday, October 27, 2025 และ Tuesday, October 28, 2025 (ปรากฏเป็น label ใน chart)
Trend Chart (Productivity & Cycle Time)เส้นกราฟแสดงหลายจุดย่อยในวันเดียว (24 ชั่วโมง) ไม่ใช่หลายวันเป็น time-series ภายในวัน เช่น แสดง productivity และ avg_cycle_time แบบ hourly หรือ shift-based
3 Sigma Chartมีการเปรียบเทียบเพียง 2–3 lot ในช่วงวันเดียวแสดง variation ของ Cycle Time ในแต่ละ lot/shift เฉพาะวัน
Downtime by Shiftใช้กะ (A/B/C) ของวันเดียวไม่มีกลไก cross-day aggregation
Changeover Tableแสดง start-stop lot time พร้อม timestampข้อมูลจำกัดในวันเดียว หรือจนกว่าจะเกิด changeover ใหม่

1. Header Section

Component Description Data Source / Field
Line Selector (Left Menu) รายชื่อ Production Lines (MCC4A, MCC6HD, MCC6LD, MCY1, MCY2, MFC1, MFC2) เพื่อเลือกดูข้อมูลราย Line Dimension: line
Lot Number / Part Number แสดง Lot ปัจจุบันและรหัส Part From: work_order + product_code
Machine Status (Running / Stopped) สถานะเครื่องจักรแบบ Real-Time (Text + Color Indicator) From: state_history + state_reason
Main Cycle Time (sec) Cycle Time หลักของ Line ปัจจุบัน From: run / count_history

2. KPI Cards (Top Row)

Component Description Calculation Logic
BottleneckCT / RunningCT Gauge เปรียบเทียบ Cycle Time ของ Station ที่เป็น Bottleneck กับค่าเป้าหมาย AVG (run.current_outfeed - run.start_outfeed) / elapsed_time
3 Sigma Bar Chart เปรียบเทียบค่า Cycle Time (หรือ Performance) ของ Lot/Shift ล่าสุด 3 รายการ Group by: LotNumber + Shift; Metric: Cycle Time Mean/StdDev
Downtime Minutes by Shift แสดง Downtime รวมตามแต่ละ Shift (A, B, C) Sum(unplanned_downtime) Group by Shift

3. Trend & Analytics Section

Component Description Data Source / Field
Productivity & Cycle Time Trend Line Chart แสดงจำนวนชิ้นผลิต (Parts Produced) กับค่าเฉลี่ย Cycle Time รายวัน Sum(good_count) vs Avg(cycle_time) Group by Date
LWG Parts Produced / HWG Parts Produced ตารางสรุป Output ของ Line ประเภท LWG / HWG Sum(good_count) Filter by Line Category
Changeover Time Table ตารางเวลาการเปลี่ยน Lot พร้อมเวลารวมแต่ละครั้ง (Sum of TimeDifferenceInMinutes) From: schedule, run (start/stop timestamps)

4. Supporting Calculations (Back-End Metrics)

Metric Description Formula
Availability (A) Ratio of run time vs total time A = (RunTime − PlannedDowntime) / TotalTime
Performance (P) Ratio of actual vs ideal production speed P = (IdealCycleTime × TotalCount) / RunTime
Quality (Q) Ratio of good vs total production Q = GoodCount / TotalCount
OEE Overall Equipment Effectiveness OEE = A × P × Q

5. Filters / Slicers

Filter Description Source
Date Range Filter ตามวันที่ผลิต run.run_start_datetime
Shift Selector Filter ตามกะ Derived from timestamp / shift table
Line Selector (Visual) Filter ตามชื่อ Line line.name
Lot Number Selector Filter ตาม Lot work_order.work_order

6. Layout Summary

Section Purpose Component Example
Left Sidebar Navigation / Line Selection MCC4A, MCC6HD, etc.
Top Row Key KPIs (Lot, Status, CT, Sigma) Card, Gauge, Bar Chart
Middle Row Performance Trend Combo Line Chart
Bottom Row Output & Changeover Tables

TOR: Power BI Dashboard Development (Phase 1 – Gold Layer)

1. วัตถุประสงค์ (Objective)

พัฒนา Power BI Dashboard สำหรับการวิเคราะห์และติดตามประสิทธิภาพเครื่องจักร (OEE Monitoring) จากข้อมูลที่ได้จาก Central MS-SQL Database (Gold Layer) ซึ่งได้รับการจัดเตรียมผ่าน ETL Pipeline (SSIS)

Dashboard ต้องสามารถแสดงข้อมูลได้แบบ Line-Level และรวมผลในระดับ Shift / Day / Lot ตามมาตรฐาน ISA-95

2. ขอบเขตงาน (Scope of Work)

  1. พัฒนา Power BI Dashboard จำนวน 2 หน้าจอ (2 Lines) ได้แก่
    1. Line 1
    2. Line 2

  3. Dashboard ต้องแสดงข้อมูลตามโครงสร้างภาพตัวอย่าง (Dashboard.PNG) โดยประกอบด้วย:

    1. Header & KPI Cards

      1. Lot Number / Part Number

      2. Machine Status (Running / Stopped)

      3. Main Cycle Time

      4. Bottleneck CT Gauge

    3. KPI & Analytics Components

      1. 3 Sigma Bar Chart: แสดงค่า Cycle Time Variation ราย Lot / Shift

      2. Downtime Minutes by Shift: สรุปเวลาหยุดเครื่องรายกะ (A / B / C)

      3. Productivity & Cycle Time Chart: แสดงจำนวนชิ้นผลิต (Sum of parts_produced) เทียบกับค่าเฉลี่ย Cycle Time (Avg_CycleTime) ในช่วงเวลา 1 วัน

      4. LWG / HWG Parts Produced: ตารางสรุปจำนวนชิ้นผลิตรายประเภท

      5. Changeover Table: แสดงช่วงเวลาเปลี่ยน Lot (Prev Lot → Current Lot) และเวลาที่ใช้ (TimeDifferenceInMinutes)

  5. Dashboard ต้องมี Filter / Parameter สำหรับกำหนดวันที่ (Date Parameter) เพื่อเลือกวันแสดงผล (Single-Day View)
    1. ไม่มี Calendar Slicer หรือ Date Picker ในหน้า Dashboard
    2. การเปลี่ยนวันทำได้ผ่าน Power BI Parameter หรือ Query Filter
    3. Dashboard ต้องรีเฟรชข้อมูลแบบอัตโนมัติ (Auto Refresh) ทุก 1 นาที หรือตาม ETL Refresh Interval
  7. KPI คำนวณตามสูตรมาตรฐานของ Appomax ดังนี้:

    1. Availability (A) = (Run Time − Planned Downtime) / Total Time

    2. Performance (P) = (Ideal Cycle Time × Total Count) / Run Time

    3. Quality (Q) = Good Count / Total Count

    4. OEE = A × P × Q

    5. ค่าการรวม (Aggregate OEE) จะคำนวณจากค่าเฉลี่ยของ A, P, Q ไม่ใช่ค่าเฉลี่ย OEE โดยตรง

  9. Dashboard ต้องสามารถเชื่อมต่อ Central Database (MS-SQL) ผ่าน DirectQuery หรือ Import Mode โดยใช้ SQL Authentication ที่ Appomax จัดให้
  10. ใช้โครงสีตาม Corporate Theme ของ BASF / Appomax

    1. สีเขียว (Running), สีส้ม (Warning), สีแดง (Downtime)

    2. ฟอนต์และองค์ประกอบต้องใกล้เคียงตัวอย่าง Dashboard ที่ให้ไว้

3. ผลลัพธ์และการส่งมอบ (Deliverables)

ลำดับ รายการ รายละเอียด
1 Power BI Dashboard (2 Pages) ไฟล์ .pbix พร้อม Visual Components ครบถ้วน
2 DAX Calculation Sheet สูตร DAX และคำนิยาม KPI ทั้งหมด
3 Dataset Model Data Model Diagram (Fact + Dimension)
4 Mapping Sheet ตาราง Mapping ระหว่าง Data Fields กับ Visuals
5 User Guide คู่มือการใช้งานและวิธี Refresh Dashboard
6 UAT Report ผลการตรวจสอบและยืนยันข้อมูลร่วมกับ Appomax

4. มาตรฐานและข้อกำหนดทางเทคนิค (Technical Requirements)

รายการ รายละเอียด
Tool Microsoft Power BI Desktop
Connection Type DirectQuery / Import จาก Central MS-SQL
Refresh Rate 1 นาที (Synchronized กับ ETL Refresh Interval)
Security ใช้ SQL Auth Credentials ที่ Appomax จัดให้
Performance Response Time ไม่เกิน 5 วินาทีต่อการเปลี่ยน Filter
Theme BASF Blue/Gray/Green ตาม Corporate Identity
Compatibility ต้องเปิดได้บน Power BI Service (Cloud) หรือ Power BI Desktop เวอร์ชันล่าสุด

5. UAT & Acceptance Criteria

  • Dashboard แสดงผลได้ถูกต้องภายในขอบเขต Single-Day View

  • ค่า A, P, Q, OEE ถูกต้องตามสูตรที่ Appomax กำหนด

  • Date Parameter ทำงานถูกต้องและสามารถเปลี่ยนวันได้โดยไม่ต้องแก้ Query Code

  • Dashboard Refresh Interval 1 นาทีทำงานได้ต่อเนื่อง

  • ไม่มี Error, Timeout หรือ Data Missing

  • Appomax ผ่านการตรวจสอบและอนุมัติผลการทดสอบ (UAT Pass)

6. ระยะเวลาและการส่งมอบ (Timeline)

กิจกรรม ระยะเวลา
Requirement & Design Review 1 สัปดาห์
Dashboard Development 2 สัปดาห์
UAT & Adjustment 1 สัปดาห์
Final Delivery ภายใน 1 เดือนหลังเริ่มงาน

7. เงื่อนไขการชำระเงิน (Payment Terms)

งวด เงื่อนไข สัดส่วน
งวดที่ 1 มัดจำหลังเริ่มงาน 30%
งวดที่ 2 หลังผ่าน UAT 50%
งวดที่ 3 หลังส่งมอบและปิด Snagging 20%

8. การจัดทำเอกสารและส่งมอบ (Documentation & Handover)

ผู้รับเหมาช่วงต้องจัดส่งเอกสารดังนี้ในรูปแบบ Editable:

  • Power BI Desktop File (.pbix)

  • DAX Formula Sheet (.xlsx)

  • Visual Mapping Sheet (.xlsx / Google Sheet)

  • User Manual (.docx / Google Doc)

  • Screenshot Preview (.png)

9. สรุป (Summary)

TOR ฉบับนี้กำหนดขอบเขตการพัฒนา Power BI Dashboard สำหรับ OEE Monitoring จำนวน 2 หน้าจอ

โดยอิงตามโครงสร้าง Dashboard ตัวอย่างที่แนบมา และข้อมูลจาก Gold Layer (Central MS-SQL Database)

ผลลัพธ์ต้องพร้อมใช้งานเชิงวิเคราะห์ (Analytics Ready) และสอดคล้องกับมาตรฐาน KPI ของ Appomax / BASF