用于持续改进过程的数据
持续改进过程是公司为改进其运营、产品和服务而实施的一种方法。因此，选择的方法因公司的目标和资源而异。然而，为了实施个性化的持续改进策略，制造商必须收集所有必要的数据。它们使支持这个过程成为可能， 重新设计 它 并根据需要进行定制。作为持续改进过程优化的一部分，涉及许多技术来促进数据的收集和使用。因此，连接的工厂将能够评估其性能并做出必要的决策来改进和维持 它。所有这一切都是基于互联宇宙中人与机器之间的通信 .
让我们了解如何为持续收集、分析和使用数据 流程改进！
如何收集行业数据？
连接的工厂在不同的操作级别上生成大量数据。机器、工人、产品和消费者产生的信息都可以用于持续改进计划。因此，为了避免任何数据丢失，制造商可以选择数据收集举措 和解决方案。例如，使用数字表格便于操作员和质量经理输入数据 和促进者 .然后，所有这些信息必须集中并正确存储。因此，存储必须是安全的，以防止所谓的数据泄露。
许多工业公司选择将他们的数据存储在云解决方案中，以提供对信息的即时访问。通过这种方式，可以轻松地从连接的对象中收集工业数据。
为持续改进而处理工业数据
就持续改进而言，在生产链各个环节收集的信息极为重要。尽管一些持续改进学校和精益管理原则 影响绩效的目标因素，例如浪费消除 和返工，其他维护正在进行 改进方法和策略基于运营商返回的指标 和机器。
因此，根据目的，收集的数据将被系统地处理 优先考虑 并促进决策。
因此，数据分析是通过使用机器学习做出正确决策的算法进行的。为了支持运营绩效，敏捷 并且纪律严明 制造商必须不断与数据收集和分析系统沟通以实施正确的 努力 和决定 .
让我们总结一下！
工业公司内部的持续改进是一个项目团队 .它需要所有员工的参与 , 从业者, 工厂操作员以及负责决策和组织领域的人员。它们有助于收集对情况分析、战略定义和决策至关重要的数据。表格的数字化有助于数据输入和流程自动化。通过使用机器学习技术，可以在短时间内对收集到的大量数据进行分析，从而确保效率 .
实现哪种方案？
Picomto 解决方案等数字化工作指导软件为员工提供了一种工具来促进数据收集和自动集中，以支持持续改进过程。您可以联系我们的专家了解更多信息。
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