データ駆動型継続的改善：オペレーショナルエクセレンスを牽引する

継続的改善プロセスは、企業が業務・製品・サービスを改善するために実施するアプローチです。採用アプローチは企業の目的とリソースにより様々です。しかし、パーソナライズされた継続的改善戦略を実装するには、製造業者は必要なデータをすべて収集しなければなりません。これらはプロセスを供給し、再設計し、ニーズに合わせてカスタマイズするためのものです。多くの技術がデータ収集と活用を促進し、継続的改善プロセスの最適化に寄与します。コネクテッドプラントはこうしてパフォーマンスを評価し、改善と持続のために必要な意思決定を行えます。すべてはコネクテッドな世界での人間と機械のコミュニケーションに基づいています。

産業データを収集・分析・活用し、継続的プロセス改善を実現する方法を探ります！

産業データの収集方法

コネクテッドプラントは様々な運用レベルで大量のデータを生成します。機械、作業者、製品、消費者が生成する情報はすべて、継続的改善計画に活用可能です。したがって、データ損失を防ぐため、メーカーはデータ収集イニシアチブとソリューションを採用できます。例えば、デジタルフォームの活用によりオペレーター、品質管理者、ファシリテーターのデータ入力が容易になります。その後、すべての情報を適切に一元化・保存する必要があります。ストレージはデータ漏洩防止のため安全でなければなりません。

多くの産業企業がデータをクラウドソリューションに保存し、情報への即時アクセスを実現しています。こうしてコネクテッドオブジェクトから産業データを容易に収集できます。

継続的改善のための産業データ処理

継続的改善の観点では、生産チェーンの各リンクで収集された情報が極めて重要です。一部の継続的改善流派やリーンマネジメント原則が、廃棄排除ややり直し等のパフォーマンス影響要因を対象とする一方、他のメンテナンス継続的改善手法・戦略はオペレーターと機械から返される指標に基づきます。

したがって目的に応じて、収集データは体系的に処理され、優先順位付けと意思決定を促進します。

データ分析は、機械学習を用いて適切な意思決定を行うアルゴリズムによって実行されます。運用パフォーマンスを支えるため、アジャイルかつ規律正しいメーカーは、データ収集・分析システムと常にコミュニケーションし、適切な取り組みと意思決定を実装しなければなりません。

まとめ

産業企業における継続的改善はプロジェクトチームです。全従業員、実務者、プラントオペレーター、意思決定・組織領域の責任者の関与が必要です。彼らは状況分析、戦略定義、意思決定に不可欠なデータ収集を促進します。フォームのデジタル化でデータ入力とプロセス自動化が容易に。機械学習技術により収集された大量データの分析が短期間で実行され、効率性を確保します。

どのソリューションを導入すべきか？

Picomtoソリューションのようなデジタル作業指示書ソフトウェアは、作業者にデータ収集を促進し、自動的に一元化して継続的改善プロセスに供給するツールを提供します。詳細については専門家にお問い合わせください。

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