Данные для процесса непрерывного улучшения

Процесс непрерывного совершенствования — это подход, применяемый компанией для улучшения своей деятельности, продуктов и услуг. Таким образом, выбранные подходы варьируются в зависимости от целей и ресурсов компании. Однако для реализации персонализированной стратегии непрерывного совершенствования производители должны собирать все необходимые данные. Они позволяют подпитывать этот процесс, редизайн это и настроить его в соответствии с потребностями. Многие технологии используются для облегчения сбора и использования данных в рамках оптимизации процесса непрерывного улучшения. Таким образом, подключенный завод сможет оценивать свою производительность и принимать необходимые решения для ее улучшения и поддержки. Это. Все это основано на общении между человеком и машиной во взаимосвязанной вселенной. .

Давайте узнаем, как собирать, анализировать и использовать данные для постоянной улучшение процесса!

Как собирать промышленные данные?

Подключенные предприятия генерируют огромные объемы данных на разных операционных уровнях. Информация, генерируемая машинами, рабочими, продуктами и потребителями, может использоваться для планирования непрерывного улучшения. Таким образом, чтобы избежать потери данных, производители могут выбрать инициативы по сбору данных. и решения. Например, использование цифровых форм облегчает ввод данных операторами и менеджерами по качеству. и фасилитаторы . Затем вся эта информация должна быть централизована и правильно храниться. Поэтому хранилище должно быть безопасным, чтобы предотвратить так называемую утечку данных.

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

Обработка промышленных данных для постоянного улучшения

Что касается непрерывного совершенствования, информация, собираемая в различных звеньях производственной цепочки, имеет чрезвычайно важное значение. Хотя некоторые школы непрерывного совершенствования и принципы бережливого управления целевые факторы, влияющие на производительность, такие как устранение потерь и доработка, другое техническое обслуживание текущее методологии и стратегии улучшения основаны на  индикаторах, возвращаемых операторами и машины.

Таким образом, в зависимости от цели, собранные данные будут обрабатываться систематически . расставить приоритеты и облегчить принятие решений.

Таким образом, анализ данных осуществляется алгоритмами, использующими машинное обучение для принятия правильных решений. Чтобы поддерживать операционную эффективность, agile и дисциплинированный производители должны постоянно взаимодействовать с системами сбора и анализа данных, реализовывать правильные усилия и решения .

Подведем итоги!

Непрерывное совершенствование внутри промышленной компании — это проектная команда. . Требуется участие всех сотрудников , практики операторы установок, а также лица, отвечающие за принятие решений и организационные сферы. Они облегчают сбор данных, необходимых для анализа ситуации, определения стратегии и принятия решений. Оцифровка форм облегчает ввод данных и автоматизацию процессов. Благодаря использованию технологий машинного обучения анализ больших объемов собранных данных выполняется за короткий период времени, что обеспечивает эффективность. .

Какое решение реализовать?

Программное обеспечение для цифровых рабочих инструкций, такое как решение Picomto, предоставляет работникам инструмент для облегчения сбора данных и их автоматической централизации для обеспечения непрерывного процесса совершенствования. Вы можете связаться с нашими экспертами для получения дополнительной информации по этому вопросу.