Знайте разницу между надежными и неверными данными для улучшения результатов автоматизированного производства

Автоматизация меняет методы работы производителей на всех уровнях и во всех отраслевых вертикалях. Это эффективный способ ускорить процессы, быстрее предоставлять более качественные продукты и быстрее получать доход в более широких масштабах.

В основе качества автоматизации производства лежат данные. Это исходный материал, необходимый для предоставления информации, которая помогает машинам и процессам работать правильно.

Как и в случае с другими процессами, если исходное сырье, которое вы предоставляете, некачественное, это отрицательно скажется на конечном продукте. Это означает, что вы должны учитывать качество своих данных так же внимательно, как и при принятии решений о любых других материалах, используемых при создании ваших продуктов.

Понимание разницы между хорошими данными и плохими

При рассмотрении вопроса о том, хороши ваши данные или нет, важно обратить внимание на несколько компонентов:

• Действительность . Достоверность данных — это то, как ваши данные структурированы и организованы. Ваши данные должны быть очищены, подготовлены и проверены, чтобы убедиться, что они правильно отформатированы, последовательно сохранены и помечены, а также структурированы, написаны и организованы одинаковым образом. Подумайте о датах. Если вы используете «ММ-ДД-ГГГГ», а некоторые ваши данные представлены в формате «ММ-ДД-ГГ», у ваших процессов возникнут проблемы

• Точность . Ваши данные точны? Когда вы уверены, что данные, которые вы используете для процессов автоматизации производства, вы будете более уверены в том, что ваши результаты принесут желаемые результаты. Точные данные означают, что машины и устройства, используемые в ваших производственных процессах, правильно откалиброваны и генерируют достоверную информацию, которая приводит к лучшим результатам. Это означает наличие стандартизированных процессов, которые проверяют, перепроверяют, проверяют и соответствующим образом корректируют для обеспечения точности. Часто существует несколько переменных, поступающих из нескольких источников, как часть сбора и использования данных. Точность также означает, что данные не будут скомпрометированы, когда вы обрабатываете и консолидируете информацию по различным каналам и в несколько сложных шагов. Это означает, что ваш производственный бизнес должен доверять любым данным, которые вы можете получить из других источников, или проявлять должную осмотрительность.

• Полнота . Полнота данных заключается в наличии исчерпывающего набора данных, в котором отсутствуют недостающие части, которые могут привести к несоответствиям или ошибкам в производственном процессе. Полнота данных означает заполнение пробелов и поиск недостающей информации.

• Своевременность . Данные, которые вы используете, были сгенерированы или получены последними? Отражает ли он последние результаты? Ваши данные должны быть доступны и доступны в момент необходимости. Без своевременных данных ваши процессы могут пострадать от использования устаревшей информации. Вы можете начать повышать своевременность данных, изучив внутренние рабочие процессы, чтобы убедиться, что данные доступны в нужное время для нужного процесса

• Уникальность . Ваша информация очищается и тщательно проверяется, чтобы убедиться, что она не повторяет результаты? Если данные повторяются, это может исказить результаты, подсчеты и добавить ненужные расходы в вашу операцию.

В PrimeTest Automation мы проектируем и изготавливаем индивидуальные системы автоматизации производства для сборочных линий и других производственных объектов. Мы понимаем и ценим важность надежных данных для создания качественных решений автоматизации. Чтобы узнать больше и обсудить ваши потребности в автоматизации, свяжитесь с нами сегодня.