공정 최적화를 위한 현장 데이터 수집

그들은 정보가 무기라고 말합니다. 또한 산업과 관련하여 수집, 분석 및 활용하는 방법을 아는 것이 중요한 자본입니다. 공장에서 뿐만 아니라 의사 결정 및 조직 영역에서 데이터는 방대한 수집 및 해석 작업의 대상입니다. 생산 라인에서 디지털 도구의 중요성이 증가함에 따라 처리되는 정보의 양이 증가하고 있습니다. 동시에 그들은 점점 더 다양한 성격을 띠고 있습니다. 이 모든 것이 운영자가 운영하는 생태계의 점진적인 변형에 기여합니다. 즉, 운영자는 측정을 수행하고 현장 데이터를 전송해야 합니다. 하지만 다음에 무슨 일이 일어납니까? 어떻게 그리고 어떤 목적으로 사용되나요?

이것은 이 접근 방식의 기반이 되는 3가지 주요 축을 보면 알 수 있습니다.

● 필드 데이터 수집 지속적인 개선을 위한
● 필드 데이터 및 추적성에서의 중요성
● 품질 보장 수집된 현장 데이터 기반

지속적인 개선 프로세스를 제공

기업은 점점 더 치열해지는 경쟁과 점점 더 복잡해지는 고객 요구 사항에 직면해 있으므로 지속적으로 성과를 개선해야 합니다. 따라서 지속적인 개선 프로세스를 구현하는 것은 현장 데이터가 핵심인 필수 명령에 대응합니다.

실제로는 운영자가 수집한 정보입니다. 이를 통해 문제를 식별하고 재조정해야 할 측면을 파악하여 품질과 수량 모두에서 생산을 개선할 수 있습니다.

린 관리 및 기타 지속적인 개선 학교는 특히 성과에 영향을 미치는 요소를 기반으로 합니다. 낭비, 변경 등(Muda); 초과 (Muri); 불규칙(무라). 다만, 그 특성을 파악하여 기록하여 데이터 분석 및 관리 책임자에게 전달하는 방법으로만 처리할 수 있습니다.

현장 데이터:추적 가능성에서의 역할

구체적인 기초, 참고 자료 없이는 변경이 불가능합니다. 산업체에서 이러한 중요한 기능을 담당하는 것은 현장 데이터입니다.

가고 싶은 곳을 알기 위해서는 어디서 왔는지 알아야 합니다. 산업 세계에서 우리가 위치를 정하고 목표를 설정할 수 있게 해주는 것은 운영의 역사입니다.

현장 데이터 수집을 통해 이 추적성 요구 사항을 충족할 수 있습니다. 지표의 변화, 관찰, 직면한 어려움 또는 시정 조치에 대한 정보는 모두 적절하게 대응하기 위해 해석되어야 하는 귀중한 정보입니다. :프로세스 변경, 교육 일정, 직원과의 새로운 커뮤니케이션 방식(시각적 관리).

현장 데이터를 현명하게 사용하여 품질 향상

운영자가 디지털 형식을 통해 수집한 현장 데이터의 관리도 부적합 사항 추적에 포함됩니다. 이는 품질 접근 방식의 핵심 요소 중 하나입니다. , 두 가지 목표가 있습니다:시장에서의 입지를 공고히 하고 고객 요구 사항을 충족시키는 것입니다.

품질을 지원하기 위한 현장 데이터 분석은 회사에 대한 비준수 결과가 매우 심각할 수 있으므로 더욱 중요합니다. 시간 낭비, 자재 손실, 직원의 사기 저하, 브랜드 이미지 악화…

운영자에게 디지털 체크리스트 제공

작업 지침과 디지털 체크리스트를 통해 Picomto는 작업자에게 현장 데이터 수집을 촉진하고 단순화할 수 있는 도구를 제공합니다. 이 데이터의 목적은 시정 조치 계획을 수립하기 위해 지속적인 개선 프로세스에 제공하는 것입니다.