Ken het verschil tussen goede gegevens en slechte gegevens voor betere geautomatiseerde productieresultaten

Automatisering transformeert de manier waarop fabrikanten werken op elk niveau en in alle branches. Het is een krachtige manier om processen te versnellen, sneller betere producten te leveren en sneller en breder inkomsten te genereren.

De kern van kwaliteit, productieautomatisering, is data. Het is de grondstof die nodig is om informatie te leveren die ervoor zorgt dat machines en processen correct werken.

Net als bij andere processen geldt dat als de grondstof die u levert slecht is, de eindproducten nadelig worden beïnvloed. Dat betekent ervoor zorgen dat u de kwaliteit van uw gegevens net zo goed in overweging neemt als wanneer u beslissingen neemt over andere materialen die worden gebruikt bij het maken van uw producten.

Het verschil begrijpen tussen goede en slechte gegevens

Bij het overwegen of uw gegevens goed of slecht zijn, is het belangrijk om naar verschillende componenten te kijken:

• Geldigheid . Gegevensvaliditeit gaat over hoe uw gegevens zijn gestructureerd en georganiseerd. Uw gegevens moeten worden opgeschoond, voorbereid en gecontroleerd om ervoor te zorgen dat ze correct zijn opgemaakt, consistent zijn opgeslagen en getagd, en gestructureerd, geschreven en georganiseerd op dezelfde manier. Denk aan datums. Als u "MM-DD-JJJJ" gebruikt en sommige van uw gegevens hebben de indeling "MM-DD-JJ", dan hebben uw processen een probleem

• Nauwkeurigheid . Kloppen uw gegevens? Als u erop kunt vertrouwen dat de gegevens die u gebruikt voor uw productieautomatiseringsprocessen, kunt u er zeker van zijn dat uw resultaten de gewenste resultaten zullen opleveren. Nauwkeurige gegevens betekent ervoor zorgen dat machines en apparaten die in uw productieprocessen worden gebruikt, correct zijn gekalibreerd en echte informatie genereren die tot betere resultaten leidt. Het betekent gestandaardiseerde processen hebben die verifiëren, dubbelchecken, inspecteren en dienovereenkomstig aanpassen om nauwkeurigheid te garanderen. Er zijn vaak meerdere variabelen, afkomstig uit meerdere bronnen, als onderdeel van het verzamelen en gebruiken van gegevens. Nauwkeurigheid betekent ook ervoor zorgen dat gegevens niet in het gedrang komen wanneer u informatie verwerkt en consolideert via verschillende kanalen en meerdere, complexe stappen. Dat betekent dat uw productiebedrijf vertrouwen moet hebben in of due diligence moet toepassen op alle gegevens die u mogelijk uit andere bronnen verkrijgt.

• Volledigheid . Gegevensvolledigheid gaat over het hebben van een uitgebreide set gegevens, zonder ontbrekende stukken die kunnen leiden tot inconsistenties of fouten in het productieproces. Gegevensvolledigheid betekent ervoor zorgen dat hiaten worden opgevuld en ontbrekende informatie wordt opgezocht.

• Tijdigheid . Zijn de gegevens die u gebruikt de meest recent gegenereerde of verkregen gegevens? Weerspiegelt het de laatste resultaten? Uw gegevens moeten beschikbaar en toegankelijk zijn op het moment dat u ze nodig heeft. Zonder tijdige gegevens kunnen uw processen te lijden hebben onder het gebruik van verouderde informatie. U kunt beginnen met het verbeteren van de tijdigheid van gegevens door interne workflows te onderzoeken om ervoor te zorgen dat gegevens op het juiste moment voor het juiste proces beschikbaar zijn.

• Uniciteit . Wordt uw informatie geschrobd en nauwkeurig onderzocht om er zeker van te zijn dat het geen herhaalde resultaten zijn? Als gegevens worden herhaald, kan dit resultaten en tellingen verstoren en onnodige kosten toevoegen aan uw bedrijfsvoering.

Bij PrimeTest Automation ontwerpen en bouwen we automatiseringssystemen op maat voor assemblagelijnen en andere productiefaciliteiten. We begrijpen en waarderen het belang van goede gegevens bij het creëren van hoogwaardige automatiseringsoplossingen. neem contact met ons op voor meer informatie en om uw automatiseringsbehoeften te bespreken vandaag.