车间统计工作面临一项挑战，即在统计员工每周产出时需要处理复杂的报表问题。目前，各车间的班组长将每周的员工产量数据自行记录并汇总，每月需进行四次这样的统计。但这一过程常常因为数据录入和累加方式的非标准化而变得复杂。
具体问题体现在以下几个方面：
在表格的A列中，填报时间被记录为文本形式，如“7月第1周”、“7月第2周”等，缺乏统一的时间格式。
B列则重复记录了员工的姓名，每四周的填报导致该列出现重复项。
C列至E列分别记录了员工每周完成的产品数量。
为了解决这些问题，需要引入一种方法或公式来自动汇总每位员工每周的生产数据。理想中的汇总结果应以二维表格形式呈现，其中Y轴为员工姓名，X轴为周数（从第1周至第4周），而单元格则显示对应员工在相应周次的具体产量。
需要对A列的时间数据进行标准化处理。这可以通过使用文本公式从每个单元格中提取出周数信息。具体公式为：
=RIGHT(A2:A17, 2)
此公式的作用是从A列的每个单元格中提取出表示周数的两位数字。
接下来，要汇总员工所完成的产品总数。这需要使用动态数组公式来进行求和操作。公式如下：
=BYROW(C2:E17, LAMBDA(x, SUM(x)))
这里使用了BYROW函数配合LAMBDA表达式来逐行对产品数量区域进行求和操作。
要创建二维表来聚合数据。这一步可以使用PIVOTBY函数来实现。具体公式为：
=PIVOTBY(B2:B17, RIGHTB(A2:A17, 3), BYROWRESULT(C2:E17, LAMBDA(y, SUM(y))), SUM, 0, 0)
PIVOTBY函数的使用能生成类似于表的结果，帮助实现数据的聚合分析。
整个流程完成后，车间统计员月底汇总车间班组产量明细的问题得以顺利解决。时间数据的标准化处理简化了后续的数据处理流程，BYROW函数的运用确保了数据求和的准确性。而通过构建二维表来聚合数据，不仅详细汇总了每位员工每周的产量数据，还形成了一个直观的表格，方便了数据的查看和分析。
总体而言，这一系列技术应用的实施不仅解决了当前的数据汇总难题，还为未来的类似工作提供了可借鉴的方法和技术支持。统计员可以更加高效地完成工作任务，同时也保证了数据的准确性和及时性。
此方法具有较高的实用性和可操作性，有望在各类生产统计场景中得到广泛应用和推广。