Gegevens om het continue verbeteringsproces te voeden

Het continue verbeteringsproces is een aanpak die door het bedrijf wordt geïmplementeerd om haar activiteiten, producten en diensten te verbeteren. De gekozen benaderingen variëren dus naargelang de doelstellingen en middelen van het bedrijf. Om een ​​gepersonaliseerde strategie voor continue verbetering te implementeren, moeten fabrikanten echter alle benodigde gegevens verzamelen. Ze maken het mogelijk om dit proces te voeden, herontwerp het en pas het naar behoefte aan. Er zijn veel technologieën bij betrokken om het verzamelen en gebruiken van gegevens te vergemakkelijken als onderdeel van de optimalisatie van het continue verbeteringsproces. De aangesloten installatie zal dus in staat zijn om haar prestaties te evalueren en de nodige beslissingen te nemen om deze te verbeteren en duurzaam het. Dit alles is gebaseerd op communicatie tussen de mens en de machine in een verbonden universum .

Laten we ontdekken hoe we gegevens kunnen verzamelen, analyseren en gebruiken voor continue procesverbetering!

Hoe industriële gegevens verzamelen?

De aangesloten fabrieken genereren enorme hoeveelheden data op de verschillende operationele niveaus. De informatie die wordt gegenereerd door machines, werknemers, producten en consumenten kan allemaal worden gebruikt voor continue verbeteringsplanning. Dus, en om verlies van gegevens te voorkomen, kunnen fabrikanten kiezen voor initiatieven voor het verzamelen van gegevens en oplossingen. Bijvoorbeeld:het gebruik van digitale formulieren vergemakkelijkt het invoeren van gegevens door operators en kwaliteitsmanagers en begeleiders . Vervolgens moet al deze informatie worden gecentraliseerd en correct worden opgeslagen. Opslag moet daarom veilig zijn om een ​​zogenaamd datalek te voorkomen.

Veel industriële bedrijven kiezen ervoor om hun gegevens op te slaan in cloudoplossingen, waardoor ze direct toegang hebben tot informatie. Op deze manier worden industriële gegevens eenvoudig verzameld van verbonden objecten.

De verwerking van industriële gegevens voor continue verbetering

Voor wat betreft continue verbetering is de verzamelde informatie bij de verschillende schakels in de productieketen van groot belang. Hoewel sommige continue verbeteringsscholen en Lean Management principes doelfactoren die de prestaties beïnvloeden, zoals verspilling eliminatie en herwerk, ander onderhoud aan de gang verbeteringsmethodologieën en -strategieën zijn gebaseerd op indicatoren die zijn geretourneerd door operators en machines.

Dus, afhankelijk van het doel, worden de verzamelde gegevens systematisch . verwerkt om prioriteit te geven 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, wendbaar en gedisciplineerd fabrikanten moeten voortdurend communiceren met systemen voor gegevensverzameling en -analyse om de juiste . te implementeren inspanningen en beslissingen .

Laten we het samenvatten!

Continue verbetering binnen het industriële bedrijf is een projectteam . Het vereist de betrokkenheid van alle medewerkers , beoefenaars, exploitanten van fabrieken en degenen die verantwoordelijk zijn voor de besluitvorming en de organisatie. Ze vergemakkelijken het verzamelen van gegevens die essentieel zijn voor situatieanalyse, strategiebepaling en besluitvorming. De digitalisering van formulieren vergemakkelijkt het invoeren van gegevens en procesautomatisering. Door machine learning-technologieën te gebruiken, wordt de analyse van de grote hoeveelheden verzamelde gegevens in korte tijd uitgevoerd en zorgt zo voor efficiëntie .

Welke oplossing implementeren?

Digitale werkinstructiesoftware zoals de Picomto-oplossing geeft werknemers een hulpmiddel om het verzamelen van gegevens te vergemakkelijken en automatisch te centraliseren om het continue verbeteringsproces te voeden. U kunt contact opnemen met onze experts voor meer informatie hierover.