解锁自动化制造成功：优质数据如何驱动卓越成果
自动化正在各层面、跨行业变革制造商运营模式。它是加速流程、更快交付更好产品、更广泛更快创收的强大方式。
优质制造自动化的核心是数据。它是为机器和流程正确运行提供信息所需的原材料。
与其他流程一样，如果提供的原材料差，最终产品会受负面影响。这意味着您必须像对待创造产品的任何其他材料一样，严格考量数据质量。
理解好数据与坏数据的区别
考量数据好坏时，需关注几个要素：
- 有效性。数据有效性关乎数据结构和组织。数据需清洗、预处理、检查，确保格式正确、一致存储标记、结构书写组织统一。如日期：若用「MM-DD-YYYY」部分数据却是「MM-DD-YY」格式，流程会出问题。
- 准确性。数据准确吗？当您对用于制造自动化流程的数据有信心，对结果交付预期成果会更有信心。准确数据意味着确保制造流程中使用的机器和设备正确校准、生成真实信息从而得出更好结果。意味着有标准化流程验证、复核、检查并相应调整以确保准确。数据收集和使用常涉及多变量、多源。准确性也意味着确保数据在通过各渠道、多复杂步骤处理整合时不被破坏。制造企业须对从其他来源获取的任何数据抱有信心或尽职调查。
- 完整性。数据完整性关乎拥有全面数据集，无缺失片段导致制造流程不一致或错误。意味着填补空白、寻找缺失信息。
- 时效性。使用的数据是最近生成或获取的吗？反映最新结果吗？数据需在需要时可用可及。无时效性数据会导致流程使用过时信息受损。可通过检查内部工作流确保数据在正确时间为正确流程可用，着手改善数据时效性。
- 唯一性。信息是否经过清洗审查确保不重复？数据重复会扰乱结果、计数，给运营增加不必要开支。
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