SMED（Single Minute Exchange of Die）是“六十秒即时换模”的简称，是精益生产中的一个术语。在以往的生产制造过程中，产品更换模具及生产换线调整过程中总是要浪费大量的时间，从而造成生产的停顿与等待，当现场管理水平跟不上时，以往的做法总会采用批量生产（Mass Production）方式来减少更换模具或生产换线的时间，其最终的结果是“停顿的时间减少了，但库存的数量却猛增了”，这种生产方式显然无法应对弹性生产的需求，直至SMED（快速换模）得以推广后才真正将生产停顿及降低库存这两个问题一并得以解决，是对传统生产现场管理的革命性创新。
SMED的技术可以概括为“区分内作业与外作业，将内作业转换为外作业；减少外作业时间，减少内作业时间”。如果将此技术转换到数据清洗及数据分析场合中，则可以如下理解。
（1）区分规范数据与非规范数据、无效数据及冗余数据。
（2）在数据分析之前将不规范的数据转换为规范数据。
（3）在数据分析之时减少冗余，仅导入所需的数据。
（4）优化数据分析的代码，利用更快的工具、更好的方法快速处理数据，如图3-1所示。
图3-1 SMED使用流程
Python的代码一向以“优雅、简洁、高效”著称，Python的数据分析利器Pandas的代码同样以“灵活、高效、功能强大”著称，与SMED的理念高度吻合，以至于用户一提起Python数据分析首先想到的就是Pandas。
另外，之所以倡导在数据分析前将内作业转换为外作业是因为“在数据规范度较差的企业，数据分析师常常将80%以上的时间用于数据清洗，而仅将不到20%的时间用于数据分析”，这是一个本末倒置的事情。
需要说明的是：Excel及其Power Query、Excel数据分析与Python数据分析、Python中的openpyxl库与xlwings库等，这些都是解决问题的工具。对问题的解决而言，工具的利用可以在最优解与次佳方案之间抉择，也可以让二者进行协同作业，从而使各工具的效能最大化。
