如何有效利用质量数据(制造企业信息平台的障碍)

关于高质量信息的价值,已有无数研究报告做了阐述,企业质量改进计划也迅速蹿红,成为业界关注的焦点。质量数据改进曾经是乏味无趣的工作,充斥着企业的后台管理系统,但如今它是享有最高优先级的工作。

对此,小编根据华会科技在制造业实施过程中的案例,解答制造企业对工业软件提供的信息和数据如何有效利用。

一、制造企业在引进和启动新的软件信息平台时,面临的最大障碍是什么?

主要有三大障碍:思维惰性、热情不足、领导不力。

在制造领域,我们常常看到的事实是,上线一个新的软件系统平台是一件审慎的大事,尤其考虑到配合新系统需要做的大量革新和准备工作,旧系统的推翻、无法如期交付时需要迅速顶上的备选方案,等等。但是,思维变革程度、热情是否高涨以及领导的关注程度都在很大程度上决定了这个软件是否能够顺利运用。

如何有效利用质量数据(制造企业信息平台的障碍)

二、为什么部分企业并未有效利用系统中的数据?

扎扎实实落实改善计划,眼看着一盏盏灯亮起来,亲眼见证数据驱动下的管理活动越来越高效,这样的成果对于任何一家企业来说,都是巨大的回报。引进数字化系统后,大家往往有种错觉:只要数据流动起来,能够轻松拿到数据、调取数据,系统就算是成功落地了。

没错,看着数据自动流进数据库,毫无疑问是美妙的感受;但看到数据,仅仅只是成功的第一步而已。要想将制造数据的价值真正挖掘出来,我认为有三个关键的步骤:

第一步,对数据流进行处理,确定其可用性。有的数据用来做实时的现场判断,有的用来做长期战略决策,而有的,其实只是占用空间而已,没有实际价值。实时采集到的数据需要通过专业的分析和报警工具,提醒用户确定是否需要对生产做出调整,同时,准确抓取生产过程中真正的异常值,以免被不相关因素干扰,做出误判从而人为破坏稳定的过程。用于制订长期战略决策的数据,必须以合理的方式放到一起,为用户发现最关键的数字趋势,突出值得关注的信息,而无用的数据需要被关闭、剔除或转作其他用途。

第二步,明确数据源。QMS系统中的数据只有一个来源。那么质量和制造执行系统中的数据呢?有没有好的方法将这些数据集成起来对决策发挥指导作用?如果有,如何有效集成这些数据?

最后一步,数据价值的衡量指标。对于收集的数据,有哪些衡量指标?这些指标对自上而下和自下而上的决策是否产生影响?他们能否对正确的行为给予回报和奖励?

如何有效利用质量数据(制造企业信息平台的障碍)

三、质量数据怎样才能发挥最大的价值?

谈到质量数据管理,制造企业应反问自己几个根本问题:你拿到每一条数据、每一个数据流,究竟打算作何用途?

  • 数据的使用者是谁?
  • 打算将这个数据流用作什么商业决策?
  • 数据值越来越多(或者越来越少、保持不变)时,是好事还是坏事?
  • 当数据显示需要有所动作,是否具备对应的机制和条件,能够根据数据执行相应的动作?

当这几个问题有答案时,你就能了解哪些数据可以用来做出实时判断,哪些可用于长期战略决策,哪些改正行动需要到位,而哪些数据是没有价值的。

如何有效利用质量数据(制造企业信息平台的障碍)

在数据治理方面,不论是国际的还是国内的,我们能找到很多数据治理成熟度评估模型这样的理论框架,作为企业实施的指引。而说到数据质量管理的方法论,其实业内还没有一套科学、完整的数据质量管理的体系。很多企业对数据质量的重视程度还不够,即使部分企业在朝着这个方向努力,也是摸着石头过河。

数据是数字化时代企业的重要资产,数据可以以产品或服务的形态为企业创造价值。既然数据可以是产品、可以是服务,那问题就简单了。虽然数据质量管理没有成熟方法论支撑,但是产品和服务的质量管理体系却已非常的成熟了,何不尝试用产品和服务的质量管理体系来管理数据质量?

关于我们

深圳华会科技有限公司,国家高新技术企业,全球领先的质量管理ERP系统集成商、智能制造大数据服务商。借助云计算、IoT物联网,基于数据融合、多角色协同及多维数据模型,为企业提供可视化质量统计分析、缺陷追踪及预警服务,实现主动质量管理。连通上下游,质量全程数据化、数字化,帮企业实现透明化精益制造。

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