지속적인 개선 프로세스를 제공하기 위한 데이터

지속적인 개선 프로세스는 회사가 운영, 제품 및 서비스를 개선하기 위해 구현하는 접근 방식입니다. 따라서 선택한 접근 방식은 회사의 목표와 리소스에 따라 다릅니다. 그러나 개인화된 지속적인 개선 전략을 구현하기 위해 제조업체는 필요한 모든 데이터를 수집해야 합니다. 이를 통해 이 프로세스를 제공 할 수 있습니다. 재설계 그것 필요에 따라 사용자 정의하십시오. 지속적인 개선 프로세스 최적화의 일환으로 데이터 수집 및 사용을 용이하게 하기 위해 많은 기술이 관련되어 있습니다. 따라서 연결된 플랜트는 성능을 평가하고 이를 개선하고 지속하기 위해 필요한 결정을 내릴 수 있습니다. 그것. 이 모든 것은 연결된 우주에서 인간과 기계 간의 통신을 기반으로 합니다. .

지속적 을 위해 데이터를 수집, 분석 및 사용하는 방법을 알아보겠습니다. 프로세스 개선!

산업 데이터를 수집하는 방법

연결된 플랜트는 다양한 운영 수준에서 방대한 양의 데이터를 생성합니다. 기계, 작업자, 제품 및 소비자가 생성한 정보는 모두 지속적인 개선 계획에 사용할 수 있습니다. 따라서 데이터 손실을 방지하기 위해 제조업체는 데이터 수집 이니셔티브를 선택할 수 있습니다. 및 솔루션. 예를 들어, 디지털 양식을 사용하면 운영자 및 품질 관리자가 데이터를 쉽게 입력할 수 있습니다. 및 진행자 . 그런 다음 이 모든 정보를 중앙 집중화하고 올바르게 저장해야 합니다. 따라서 스토리지는 데이터 유출로 알려진 것을 방지하기 위해 안전해야 합니다.

많은 산업 회사는 정보에 대한 즉각적인 액세스를 제공하는 클라우드 솔루션에 데이터를 저장하기로 선택합니다. 이러한 방식으로 연결된 개체에서 산업 데이터를 쉽게 수집할 수 있습니다.

지속적인 개선을 위한 산업 데이터 처리

지속적인 개선에 관한 한 생산 체인의 다양한 링크에서 수집된 정보는 매우 중요합니다. 일부 지속적인 개선 학교 및 린 관리 원칙 낭비 제거와 같이 성능에 영향을 미치는 대상 요소 재작업, 기타 유지보수 진행 중 개선 방법론 및 전략은 운영자가 반환한 지표를 기반으로 합니다. 및 기계.

따라서 수집된 데이터는 목적에 따라 체계적으로 처리됩니다. 우선순위 의사 결정을 용이하게 합니다.

따라서 데이터 분석은 머신 러닝을 사용하여 올바른 결정을 내리는 알고리즘에 의해 수행됩니다. 운영 성능을 지원하려면 민첩 그리고 규율 제조업체는 올바른 구현 을 위해 데이터 수집 및 분석 시스템과 지속적으로 소통해야 합니다. 노력 및 결정 .

요약하자!

산업체 내 지속적인 개선은 프로젝트 팀입니다. . 모든 직원의 참여가 필요합니다. , 실무자, 공장 운영자뿐만 아니라 의사 결정 및 조직 영역을 담당하는 사람들. 상황 분석, 전략 정의 및 의사 결정에 필수적인 데이터 수집을 용이하게 합니다. 양식의 디지털화는 데이터 입력 및 프로세스 자동화를 용이하게 합니다. 머신 러닝 기술을 사용하여 수집된 많은 양의 데이터를 단기간에 분석하여 효율을 보장합니다. .

구현할 솔루션은 무엇입니까?

Picomto 솔루션과 같은 디지털 작업 지침 소프트웨어는 작업자에게 데이터 수집을 용이하게 하고 자동으로 중앙 집중화하여 지속적인 개선 프로세스를 제공할 수 있는 도구를 제공합니다. 이에 대한 자세한 내용은 전문가에게 문의하세요.