Data-gedreven continue verbetering: operationele excellentie brandstoffen

Het continue verbeteringsproces is een benadering die door het bedrijf wordt geïmplementeerd om zijn operaties, producten en diensten te verbeteren. De gekozen benaderingen variëren dus volgens de doelen en middelen van het bedrijf. Echter, om een gepersonaliseerde continue verbeteringsstrategie te implementeren, moeten fabrikanten alle benodigde data verzamelen. Ze maken het mogelijk om dit proces te voeden, hertontwerpen en het aan te passen volgens behoeften. Veel technologieën zijn betrokken om de verzameling en het gebruik van data te vergemakkelijken als onderdeel van de optimalisatie van het continue verbeteringsproces. De verbonden fabriek zal zo haar prestaties kunnen evalueren en de nodige beslissingen nemen om het te verbeteren en te duurzamer te maken. Al dit is gebaseerd op communicatie tussen de mens en de machine in een verbonden universum.

Laten we ontdekken hoe industriële data te verzamelen, analyseren en gebruiken voor continue procesverbetering!

Hoe industriële data te verzamelen ?

De verbonden fabrieken genereren enorme volumes aan data op de verschillende operationele niveaus. De informatie die gegenereerd wordt door machines, werknemers, producten en consumenten kan allemaal gebruikt worden voor continue verbeteringsplanning. Dus, en om geen dataverlies te riskeren, kunnen fabrikanten kiezen voor data-verzamel initiatieven en oplossingen. Bijvoorbeeld, het gebruik van digitale formulieren vergemakkelijkt data-invoer door operators en kwaliteitsmanagers en facilitatoren. Dan moet al deze informatie gecentraliseerd en correct opgeslagen worden. Opslag moet dus veilig zijn om wat bekendstaat als een datalek te voorkomen.

Veel industriële bedrijven kiezen ervoor hun data in cloud-oplossingen op te slaan, wat directe toegang tot informatie biedt. Op deze manier wordt industriële data gemakkelijk verzameld van verbonden objecten.

De verwerking van industriële data voor continue verbetering

Wat continue verbetering betreft, is de informatie die verzameld wordt op de verschillende schakels van de productieketen van uiterste belangrijkheid. Hoewel sommige continue verbeteringsscholen en Lean Management principes factoren die prestaties beïnvloeden zoals verspilling eliminatie en herwerk targeten, zijn andere lopende onderhoudsverbeteringsmethodologieën en strategieën gebaseerd op indicatoren die door operators en machines worden geretourneerd.

Dus, afhankelijk van het doel, zal de verzamelde data systematisch verwerkt worden om te prioritiseren en de besluitvorming te vergemakkelijken.

Data-analyse wordt dus uitgevoerd door algoritmen die machine learning gebruiken om de juiste beslissingen te nemen. Om operationele prestaties te ondersteunen, moeten agile en gedisciplineerde fabrikanten constant communiceren met data-verzamel- en analysesystemen om de juiste inspanningen en beslissingen te implementeren.

Laten we samenvatten!

Continue verbetering binnen het industriële bedrijf is een projectteam. Het vereist de betrokkenheid van alle werknemers, praktijkers, fabrieksoperators alsook die verantwoordelijk voor beslissingsvorming en organisatorische sferen. Ze vergemakkelijken de verzameling van data die essentieel is voor situatieanalyse, strategiedefinitie en besluitvorming. De digitalisering van formulieren vergemakkelijkt data-invoer en procesautomatisering. Door machine learning-technologieën te gebruiken, wordt de analyse van de grote volumes verzamelde data in een korte periode uitgevoerd en zorgt dit voor efficiëntie.

Welke oplossing te implementeren ?

Software voor digitale werkinstructies zoals de Picomto-oplossing geeft werknemers een tool om dataverzameling te vergemakkelijken en deze automatisch te centraliseren om het continue verbeteringsproces te voeden. U kunt contact opnemen met onze experts voor meer informatie over dit onderwerp.