一个制造部门的运行分析结果可以用下表1的形式进行最好的组织：
表1 制造过程分析的主要分析结果
根据调查的目的，首先需要进行基础数据及其值的说明。在这个过程中发现的反馈错误可以作为改善生产数据采集过程的一个初步参考。
任务数据主要是根据相应的准则表示考察阶段处理的任务数量，其表示的形式应该选用频率分布图或Pareto曲线。从频率分布图通过绘制工序数的累计相对频率值和工作小时可以得到如下图2所示的Pareto曲线：
任务、工序和不同层次工组中心的生产周期是表示分析结果的一个重点内容。通过比较每个成本中心（这是人为划分的成本核算单位，在这里简称成本中心。它可以是一个车间、一个或多个机床组，或者单台机床）或每个工作中心的这些数据常常可以得到一些有意义的结果。
在使用频率分布对生产周期及其成分进行分析之后，下一个重要的步骤是对调查期间内的制造过程按周期方式进行表示，还可以采用一些关键数据，以及使用流量图中的库存曲线、流量元素和脱期进行表示。例如，某台机床具有很长的加权平均生产周期，从其流量图可以看到输入曲线的波动很大，这种波动一方面是由于每个任务工作量的差异很大，另一方面是由于任务输入的时间不规则造成的。从属出曲线也可以看出类似的波动，这种由于频率交换任务顺序而聚集起来的波动的影响导致了生产周期的分布非常分散。从对输入和输出曲线的分析可以直接得到一些改善这种状况的建议措施：使输入和输出曲线的变化尽量均匀。
在制造过程的分析完成之后可以进行任务脱期（等于任务的实际完成日期减去计划完成日期）的检查。表示结果的最后一步是前面介绍的物流图，它可以是整个企业的物流，也可以是车间成本中心的物流。
以上的结果通常会令企业中的相关人员--车间负责人、生产控制和物料管理人员--难以置信，并有时会引起一场关于使用加权生产周期作为监控变量、调查时间段或调查的范围选择是否合适的讨论。
根据这种调查的结果采取的最重要措施是一个自治的监控系统对生产周期、库存、利用率和脱期这4个目标参量进行持续的监控。
----摘自《面向负荷的生产控制》（Hans-Peter等著，肖田元等译）p133
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