数据可访问性如何推动组织一致性和改进文化

在当今快节奏的市场中，制造业领导者越来越多地寻求转型技术来推动运营改进。他们认识到 MachineMetrics 等解决方案的潜力，该解决方案提供丰富的机器数据和有价值的数据驱动洞察。但在与这些领导者的对话中，有一个话题经常成为最前沿的话题：劳动力挑战。并且有充分的理由。

根据德勤和制造研究所最近的一项研究，在接受调查的 800 家制造商中，77% 的制造商预计在吸引和留住工人方面将持续存在困难。这些制造商还报告说，与 2018 年相比，如今找到合适人才的难度增加了 36%，尽管由于与 COVID 相关的失业，可用工人的供应在同一时间翻了一番。

为了遏制员工流失的趋势，领导者现在通过评估每一个业务决策将如何影响员工以及如何被员工接受的角度来评估它。因此，许多迫切希望采用变革性车间技术的领导者因害怕压倒或疏远员工而犹豫不决也就不足为奇了。

车间工人对新技术的抵制背后有哪些因素？常见的例子包括：

• 害怕改变或中断
• 担心“老大哥”会监控他们的一举一动
• 拒绝在已经负担过重的工作量中添加额外的任务

这就引出了一个问题：组织如何平衡员工的幸福感和采用转型技术的需要？精明的制造商正在了解到，采用正确的有影响力的解决方案可以带来巨大的成果，激发员工的热情，并建立一种将转型举措带入未来的改进文化。

但不要从我这里拿走。以下是从 MachineMetrics 客户那里学到的经验教训，他们优雅地解决了员工的担忧并利用数据驱动的洞察力，不仅为组织创造价值，而且改善了员工的日常生活：

梅维尔工程公司

一家领先的美国合同制造商，提供广泛的原型设计和工具、制造、涂层、组装和售后服务，在七个州共有 20 个设施。作为这家高增长公司持续改进之旅的一部分，工程经理 Michael Wisnefsy 试图更准确地了解他们的机器性能，以推动流程改进并为问题分配美元价值。

阅读完整的 Mayville Engineering Company 案例研究以了解更多信息。

摩根·奥尔森

一家领先的美国合同制造商，提供广泛的原型设计和工具、生产制造、涂层、装配和售后服务，开始了工业 4.0 之旅，开始需要更好地了解他们的机器资产容量。在使用 MachineMetrics 之前，Morgan Olson 依靠基于纸张的方法来跟踪利用率，这阻碍了决策制定，并使他们对与产能利用率相关的各种机会视而不见。现在，持续改进经理 Denis Mursoi 和他的团队正在寻找从组织扩展到个人的好处：

阅读完整的 Morgan Olson 案例研究以了解更多信息。

普通研磨和机器

一家成长中的公司，为农业、海洋、建筑和重型设备等行业生产优质精密零件。该组织启动了一项持续改进计划，以完全控制其机器和运营数据，以减少停机时间、识别生产瓶颈并缩短对工厂车间问题的反应时间。首席运营官 Blake Bieri 分享了他的团队如何从访问实时机器数据中受益：

阅读完整的 General Grind &Machine 案例研究以了解更多信息。

满意和高效的工人是强大的制造组织的命脉；优先考虑员工的福祉至关重要。然而，过于谨慎并延迟创新的公司实际上正将其整个业务置于落后于竞争对手的风险之中。

毫无疑问，制造业将在未来几年应对劳动力挑战，但成功的公司正在学习如何通过提供可操作的数据驱动洞察力的技术来培养协作和改进的文化。

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