良いデータと悪いデータの違いを理解して、自動化された製造結果を改善する

自動化は、製造業者があらゆるレベルで業界の垂直方向に業務を行う方法を変革しています。これは、プロセスを加速し、より優れた製品をより迅速に提供し、より迅速かつ広範囲に収益を生み出す強力な方法です。

品質の心臓部である製造自動化はデータです。これは、機械やプロセスが正しく動作するのに役立つ情報を提供するために必要な原材料です。

他のプロセスと同様に、提供する原材料が貧弱であれば、最終製品に悪影響が及びます。つまり、製品の作成に使用される他の材料について決定を下すときと同じように、データの品質を綿密に考慮する必要があります。

良いデータと悪いデータの違いを理解する

データの良し悪しを検討するときは、いくつかの要素を確認することが重要です:

• 有効性 .データの有効性とは、データがどのように構造化および整理されているかに関するものです。データが正しくフォーマットされ、一貫して保存およびタグ付けされ、全体を通して同じように構造化、記述、および整理されていることを確認するために、データをクリーニング、準備、およびチェックする必要があります。日付について考えてみましょう。 「MM-DD-YYYY」を使用していて、一部のデータが「MM-DD-YY」形式の場合、プロセスに問題が発生します

• 精度 .あなたのデータは正確ですか？製造自動化プロセスに使用しているデータに自信があれば、結果が望ましい結果をもたらすという確信が持てるようになります。正確なデータとは、製造プロセスで使用される機械やデバイスが適切に調整されていることを保証し、より良い結果につながる真の情報を生成することを意味します。これは、正確性を確保するために、検証、ダブルチェック、検査、調整を行う標準化されたプロセスを持つことを意味します。多くの場合、データの収集と使用の一環として、複数のソースから複数の変数が発生します。正確性とは、さまざまなチャネルや複数の複雑な手順を介して情報を処理および統合する際に、データが損なわれないようにすることも意味します。つまり、製造業は、他のソースから取得する可能性のあるデータに自信を持っているか、デューデリジェンスを適用する必要があります

• 完全性 .データの完全性とは、製造プロセスでの不一致やエラーにつながる可能性のある欠落部分がない、包括的なデータ セットを持つことです。データの完全性とは、ギャップを埋め、不足している情報を探すことを意味します。

• 適時性 .使用しているデータは、最近生成または取得されたものですか?最新の結果を反映していますか？データは、必要なときに利用可能でアクセスできる必要があります。タイムリーなデータがないと、古い情報を使用してプロセスが影響を受ける可能性があります。内部ワークフローを調べて、データが適切なプロセスで適切なタイミングで利用可能であることを確認することで、データの適時性の改善を開始できます

• 独自性 .結果が繰り返されていないことを確認するために、情報がスクラブおよび精査されていますか?データが繰り返されると、結果やカウントが台無しになり、操作に不要な費用が追加される可能性があります。

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