收集现场数据以进行流程优化
他们说信息是一种武器。在行业中，了解如何收集、分析和利用它也是一项至关重要的资本。在工厂以及决策和组织领域，数据是大量收集和解释工作的主题。由于生产线中数字工具的重要性日益增加，处理的信息量正在增加。同时，它们的性质也越来越多样化。所有这些都导致运营商所在的生态系统逐渐变质，这意味着他们需要进行测量和传输现场数据。但接下来会发生什么？它们是如何使用的以及用于什么目的？
通过查看此方法所基于的 3 个主轴，我们将看到以下内容：
● 字段数据采集 持续改进
● 现场数据及其在可追溯性中的重要性
● 保证质量 基于收集的现场数据
支持持续改进过程
由于企业面临着日益激烈的竞争和日益复杂的客户需求，因此他们需要不断提高绩效。因此，实施持续改进流程是为了响应以现场数据为核心的当务之急。
这实际上是运营商收集的信息 这样就可以发现问题，从而了解需要重新调整的方面，以便在质量和数量上都可以提高生产。
精益管理和其他持续改进学校尤其基于影响绩效的因素：浪费、变更等（Muda）；多余的（穆里）；不规则性（Mura）。但是，只能通过识别特征并记录下来，然后将其传输给负责数据分析和管理的各方来处理。
现场数据：它们在可追溯性中的作用
没有混凝土基础、参考资料，就无法做出任何改变。在工业公司中，具有这一关键功能的正是现场数据。
要知道你想去哪里，你必须知道你来自哪里。在工业界，正是运营历史让我们能够定位自己并设定目标。
现场数据的收集可以满足这种可追溯性要求。指标、观察结果、遇到的困难或纠正措施信息的变化都是有价值的信息，必须加以解释才能做出适当反应 :流程变更、培训课程安排、与员工沟通的新方式（可视化管理）。
明智地使用现场数据提高质量
运营商通过数字表格收集的现场数据的管理也涉及寻找不符合项。它是质量方法的关键要素之一 ，它有双重目标：巩固其在市场上的地位并满足客户的要求。
现场数据分析以支持质量更为重要，因为不合规对公司的后果可能非常严重：延迟交付、浪费时间、材料损失、员工士气低落、品牌形象恶化……
为操作员提供数字清单
通过工作说明和数字清单，Picomto 为操作员提供了一种工具来促进和简化现场数据收集。这些数据的目的是为持续改进流程提供反馈，以便建立纠正措施计划。
工业技术