Данные для непрерывного улучшения: топливо операционного совершенства

Процесс непрерывного улучшения — это подход, внедряемый компанией для улучшения своих операций, продуктов и услуг. Выбранные подходы таким образом варьируются в зависимости от целей и ресурсов компании. Однако для внедрения персонализированной стратегии непрерывного улучшения производители должны собирать все необходимые данные. Они позволяют питать этот процесс, перепроектировать его и адаптировать его согласно потребностям. Множество технологий участвуют для облегчения сбора и использования данных как части оптимизации процесса непрерывного улучшения. Подключенный завод таким образом сможет оценить свою производительность и принять необходимые решения для ее улучшения и устойчивости. Все это основано на коммуникации между человеком и машиной в подключенной вселенной.

Давайте узнаем, как собирать, анализировать и использовать данные для постоянного улучшения процессов!

Как собирать промышленные данные?

Подключенные заводы генерируют огромные объемы данных на разных операционных уровнях. Информация, генерируемая машинами, работниками, продуктами и потребителями, может быть использована для планирования непрерывного улучшения. Таким образом, и для избежания любой потери данных, производители могут выбрать инициативы и решения сбора данных. Например, использование цифровых форм облегчает ввод данных операторами и менеджерами по качеству и фасилитаторами. Затем вся эта информация должна быть централизована и правильно сохранена. Хранение поэтому должно быть безопасным для предотвращения того, что известно как утечка данных.

Многие промышленные компании выбирают хранить свои данные в облачных решениях, обеспечивая мгновенный доступ к информации. Таким образом, промышленные данные легко собираются с подключенных объектов.

Обработка промышленных данных для непрерывного улучшения

Насколько касается непрерывного улучшения, информация, собранная на различных звеньях производственной цепи, имеет экстремальную важность. Хотя некоторые школы непрерывного улучшения и принципы Lean Management целят факторы, влияющие на производительность, такие как устранение потерь и переработка, другие методологии и стратегии превентивного улучшения обслуживания основаны на индикаторах, возвращаемых операторами и машинами.

Таким образом, в зависимости от цели, собранные данные будут обрабатываться систематически для приоритизации и облегчения принятия решений.

Анализ данных таким образом проводится алгоритмами, использующими машинное обучение для принятия правильных решений. Для поддержки операционной производительности, гибкие и дисциплинированные производители должны постоянно коммуницировать с системами сбора и анализа данных для внедрения правильных усилий и решений.

Резюмируем!

Непрерывное улучшение внутри промышленной компании — это проектная команда. Оно требует вовлеченности всех сотрудников, практиков, операторов завода, а также тех, кто отвечает за сферы принятия решений и организационные. Они облегчают сбор данных, необходимых для анализа ситуации, определения стратегии и принятия решений. Цифровизация форм облегчает ввод данных и автоматизацию процессов. Используя технологии машинного обучения, анализ больших объемов собранных данных проводится за короткий период времени и таким образом обеспечивает эффективность.

Какое решение внедрить?

Программное обеспечение для цифровых рабочих инструкций, такое как решение Picomto, дает работникам инструмент для облегчения сбора данных и их автоматической централизации для питания процесса непрерывного улучшения. Вы можете связаться с нашими экспертами для получения дополнительной информации об этом.