더 나은 자동화된 제조 결과를 위해 좋은 데이터와 나쁜 데이터의 차이점을 알아보세요.

자동화는 제조업체가 모든 수준과 산업 분야에서 운영하는 방식을 변화시키고 있습니다. 프로세스를 가속화하고 더 나은 제품을 더 빨리 제공하며 더 빠르고 광범위하게 수익을 창출할 수 있는 강력한 방법입니다.

품질의 중심에 있는 제조 자동화는 데이터입니다. 기계와 프로세스가 올바르게 실행되도록 돕는 정보를 제공하는 데 필요한 원자재입니다.

다른 공정과 마찬가지로 공급하는 원료가 불량하면 최종 제품에 악영향을 미칩니다. 즉, 제품 제작에 사용되는 다른 재료에 대한 결정을 내릴 때와 마찬가지로 데이터의 품질을 면밀히 고려해야 합니다.

좋은 데이터와 나쁜 데이터의 차이 이해

데이터가 좋은지 나쁜지 고려할 때 다음과 같은 몇 가지 구성 요소를 살펴보는 것이 중요합니다.

• 유효성 . 데이터 유효성은 데이터가 구조화되고 구성되는 방식에 관한 것입니다. 데이터를 정리하고 준비하고 확인하여 형식이 올바르고, 일관되게 저장 및 태그가 지정되고, 전체적으로 동일한 방식으로 구조화, 작성 및 구성되었는지 확인해야 합니다. 날짜에 대해 생각하십시오. "MM-DD-YYYY"를 사용하고 일부 데이터가 "MM-DD-YY" 형식인 경우 프로세스에 문제가 발생합니다.

• 정확성 . 데이터가 정확합니까? 제조 자동화 프로세스에 사용하고 있는 데이터를 확신할 때 결과가 원하는 결과를 제공할 것이라는 확신이 더 커질 것입니다. 정확한 데이터란 제조 공정에 사용되는 기계 및 장치가 적절하게 보정되고 더 나은 결과로 이어지는 진정한 정보를 생성한다는 것을 의미합니다. 이는 정확성을 보장하기 위해 확인, 이중 확인, 검사 및 조정하는 표준화된 프로세스를 갖는 것을 의미합니다. 데이터 수집 및 사용의 일부로 여러 소스에서 들어오는 여러 변수가 있는 경우가 많습니다. 정확성은 또한 다양한 채널과 여러 복잡한 단계를 통해 정보를 처리하고 통합할 때 데이터가 손상되지 않도록 보장하는 것을 의미합니다. 즉, 제조 사업체는 다른 출처에서 얻을 수 있는 모든 데이터에 대해 확신을 갖고 있거나 실사를 적용해야 합니다.

• 완전성 . 데이터 완전성은 제조 프로세스에서 불일치나 오류로 이어질 수 있는 누락된 부분이 없는 포괄적인 데이터 세트를 보유하는 것입니다. 데이터 완전성은 격차를 채우고 누락된 정보를 찾는 것을 의미합니다.

• 적시성 . 사용 중인 데이터가 가장 최근에 생성 또는 획득한 데이터입니까? 최신 결과를 반영합니까? 필요한 순간에 데이터를 사용할 수 있고 액세스할 수 있어야 합니다. 시의적절한 데이터가 없으면 프로세스가 오래된 정보를 사용하여 어려움을 겪을 수 있습니다. 올바른 프로세스를 위해 적시에 데이터를 사용할 수 있도록 내부 워크플로를 검사하여 데이터 적시성 개선을 시작할 수 있습니다.

• 고유성 . 결과가 반복되지 않도록 정보를 스크럽하고 면밀히 조사합니까? 데이터가 반복되면 결과와 개수가 줄어들고 운영에 불필요한 비용이 추가될 수 있습니다.

PrimeTest Automation에서는 조립 라인 및 기타 제조 시설을 위한 맞춤형 제조 자동화 시스템을 설계하고 구축합니다. 우리는 고품질 자동화 솔루션을 만드는 데 좋은 데이터의 중요성을 이해하고 소중히 여깁니다. 자동화 요구 사항에 대해 자세히 알아보고 논의하려면 Google에 문의하세요. 오늘.