了解好数据和坏数据之间的区别以获得更好的自动化制造结果
自动化正在改变制造商在各个层面和跨行业垂直领域的运营方式。这是加速流程、更快地交付更好的产品以及更快、更广泛地产生收入的强大方式。
在质量的核心,制造自动化是数据。它是提供有助于机器和流程正常运行的信息所需的原材料。
与其他流程一样,如果您提供的原材料质量差,最终产品也会受到不利影响。这意味着确保您在对产品创建中使用的任何其他材料做出决定时,尽可能仔细地考虑数据的质量。
了解好数据和坏数据之间的区别
在考虑您的数据是好是坏时,重要的是要查看几个组件:
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有效性 .数据有效性与数据的结构和组织方式有关。您的数据需要清理、准备和检查,以确保其格式正确、存储和标记一致、结构化、编写和组织始终相同。想想日期。如果你使用“MM-DD-YYYY”并且你的一些数据是“MM-DD-YY”格式,你的流程就会有问题
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准确性 .你的数据准确吗?当您对用于制造自动化流程的数据有信心时,您将更有信心您的结果将提供预期的结果。准确的数据意味着确保制造过程中使用的机器和设备得到正确校准,并生成真实信息,从而获得更好的结果。这意味着有标准化的流程来验证、复核、检查和调整以确保准确性。作为数据收集和使用的一部分,通常有来自多个来源的多个变量。准确性还意味着当您通过各种渠道和多个复杂步骤处理和整合信息时,确保数据不被泄露。这意味着您的制造企业必须对您可能从其他来源获取的任何数据充满信心或进行尽职调查
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完整性 .数据完整性是指拥有一套全面的数据,不存在可能导致制造过程中出现不一致或错误的缺失部分。数据完整性意味着确保填补空白并找出缺失的信息。
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及时性 .您使用的数据是最近生成或获取的吗?它反映了最新的结果吗?您的数据需要在需要时可用和访问。如果没有及时的数据,您的流程可能会因使用过时的信息而受到影响。您可以通过检查内部工作流来开始提高数据及时性,以确保数据在正确的时间可用于正确的流程
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唯一性 .您的信息是否经过清理和审查以确保其不会重复结果?如果数据重复,可能会影响结果、计数,并给您的操作增加不必要的开支。
在 PrimeTest Automation,我们为装配线和其他制造设施设计和构建定制制造自动化系统。我们理解并重视良好数据在创建质量自动化解决方案中的重要性。要了解更多信息并讨论您的自动化需求,请联系我们 今天。
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