プロセス最適化のためにフィールドデータを収集する

彼らは情報は武器だと言っています。また、業界に関しては、収集、分析、活用の方法を知ることが重要な首都でもあります。工場だけでなく、意思決定や組織の領域でも、データは膨大な収集と解釈の対象になっています。生産ラインにおけるデジタルツールの重要性が増しているため、処理される情報の量は増加しています。同時に、それらはますます多様な性質のものです。これはすべて、オペレーターが活動する生態系の段階的な変容に貢献します。つまり、オペレーターは測定を行い、フィールドデータを送信する必要があります。しかし、次に何が起こりますか？それらはどのように使用され、どのような目的で使用されますか？

これは、このアプローチの基礎となる3つの主軸を見るとわかります。

●フィールドデータコレクション 継続的改善のために
●フィールドデータとトレーサビリティにおけるそれらの重要性
●品質を確保する 収集されたフィールドデータに基づく

継続的改善プロセスを提供する

企業はますます厳しくなる競争とますます複雑になる顧客の要件の両方に直面しているため、パフォーマンスを継続的に改善する必要があります。したがって、継続的な改善プロセスを実装することは、フィールドデータが中心となる必須事項に対応します。

実際、これはオペレーターが収集した情報です。 これにより、問題を特定し、再調整する必要のある側面を把握して、生産の質と量の両方を向上させることができます。

リーン経営と他の継続的改善学校は、特にパフォーマンスに影響を与える要因に基づいています：無駄、変更など（ムダ）。超過分（ムリ）;不規則性（村）。ただし、それらを処理するには、特性を特定して記録し、データの分析と管理を担当する当事者に送信する必要があります。

フィールドデータ：トレーサビリティにおけるそれらの役割

具体的な基礎、参考資料がなければ変更はできません。産業企業でこの重要な機能を保持しているのはフィールドデータです。

行きたい場所を知るには、どこから来たのかを知る必要があります。業界の世界では、私たちが自分自身を位置づけ、目標を設定することを可能にするのは、事業の歴史です。

フィールドデータの収集により、このトレーサビリティ要件を満たすことができます。指標の変化、観察、遭遇した困難、または是正措置に関する情報はすべて、適切に対応するために解釈する必要のある貴重な情報です。 ：プロセスに加えられる変更、スケジュールされるトレーニングセッション、従業員との新しいコミュニケーション方法（視覚的管理）。

フィールドデータを賢く使用して品質を向上させる

オペレーターがデジタルフォームを介して収集したフィールドデータの管理も、不適合の捜索に関与しています。これは、品質アプローチの重要な要素の1つです。 、これには2つの目的があります。それは、市場での地位を強化し、顧客の要件を満たすことです。

品質をサポートするためのフィールドデータの分析は、会社への違反の結果が非常に深刻になる可能性があるため、より重要です。配達の遅延、時間の浪費、資材の損失、従業員の意欲低下、ブランドイメージの低下…

オペレーターにデジタルチェックリストを提供する

Picomtoは、作業指示書とデジタルチェックリストを通じて、現場のデータ収集を容易にし、簡素化するためのツールをオペレーターに提供します。このデータの目的は、是正措置計画を確立するために継続的な改善プロセスに情報を提供することです。