Kennen Sie den Unterschied zwischen guten und schlechten Daten für bessere automatisierte Fertigungsergebnisse

Die Automatisierung verändert die Arbeitsweise von Herstellern auf allen Ebenen und in allen Branchen. Es ist eine leistungsstarke Möglichkeit, Prozesse zu beschleunigen, bessere Produkte schneller bereitzustellen und schneller und umfassender Einnahmen zu erzielen.

Das Herzstück der Qualität in der Fertigungsautomatisierung sind Daten. Es ist der Rohstoff, der benötigt wird, um Informationen bereitzustellen, die Maschinen und Prozessen helfen, richtig zu laufen.

Wie bei anderen Prozessen auch, wenn das von Ihnen bereitgestellte Rohmaterial schlecht ist, werden die Endprodukte negativ beeinflusst. Das bedeutet, sicherzustellen, dass Sie die Qualität Ihrer Daten genauso genau berücksichtigen, wie Sie es tun würden, wenn Sie Entscheidungen über andere Materialien treffen, die bei der Herstellung Ihrer Produkte verwendet werden.

Den Unterschied zwischen guten und schlechten Daten verstehen

Bei der Überlegung, ob Ihre Daten gut oder schlecht sind, ist es wichtig, sich mehrere Komponenten anzusehen:

• Gültigkeit . Bei der Datenvalidität geht es darum, wie Ihre Daten strukturiert und organisiert sind. Ihre Daten müssen bereinigt, vorbereitet und überprüft werden, um sicherzustellen, dass sie korrekt formatiert, konsistent gespeichert und gekennzeichnet sowie durchgehend auf die gleiche Weise strukturiert, geschrieben und organisiert sind. Denken Sie an Termine. Wenn Sie „MM-TT-JJJJ“ verwenden und einige Ihrer Daten das Format „MM-TT-JJ“ haben, treten bei Ihren Prozessen Probleme auf

• Genauigkeit . Sind Ihre Daten korrekt? Wenn Sie sich darauf verlassen können, dass die Daten, die Sie für Ihre Fertigungsautomatisierungsprozesse verwenden, auch darauf vertrauen, dass Ihre Ergebnisse die gewünschten Ergebnisse liefern. Genaue Daten bedeuten sicherzustellen, dass Maschinen und Geräte, die in Ihren Fertigungsprozessen verwendet werden, ordnungsgemäß kalibriert sind und echte Informationen generieren, die zu besseren Ergebnissen führen. Es bedeutet, über standardisierte Prozesse zu verfügen, die verifizieren, doppelt prüfen, inspizieren und entsprechend anpassen, um Genauigkeit zu gewährleisten. Im Rahmen der Datenerfassung und -nutzung gibt es oft mehrere Variablen, die aus mehreren Quellen eingehen. Genauigkeit bedeutet auch sicherzustellen, dass Daten nicht gefährdet werden, wenn Sie Informationen über verschiedene Kanäle und mehrere komplexe Schritte verarbeiten und konsolidieren. Das bedeutet, dass Ihr produzierendes Unternehmen auf alle Daten, die Sie möglicherweise aus anderen Quellen erhalten, vertrauen oder mit der gebotenen Sorgfalt vorgehen muss

• Vollständigkeit . Bei der Datenvollständigkeit geht es darum, einen umfassenden Datensatz ohne fehlende Teile zu haben, die zu Inkonsistenzen oder Fehlern im Herstellungsprozess führen können. Datenvollständigkeit bedeutet sicherzustellen, dass Lücken gefüllt und fehlende Informationen gesucht werden.

• Aktualität . Sind die Daten, die Sie verwenden, die zuletzt generierten oder erfassten? Spiegelt es die neuesten Ergebnisse wider? Ihre Daten müssen im Moment des Bedarfs verfügbar und zugänglich sein. Ohne aktuelle Daten könnten Ihre Prozesse unter der Verwendung veralteter Informationen leiden. Sie können damit beginnen, die Aktualität von Daten zu verbessern, indem Sie interne Arbeitsabläufe untersuchen, um sicherzustellen, dass Daten zum richtigen Zeitpunkt für den richtigen Prozess verfügbar sind

• Einzigartigkeit . Werden Ihre Informationen bereinigt und geprüft, um sicherzustellen, dass sich keine Ergebnisse wiederholen? Wiederholte Daten können Ergebnisse und Zählungen verfälschen und Ihrem Betrieb unnötige Kosten hinzufügen.

Bei PrimeTest Automation entwerfen und bauen wir kundenspezifische Fertigungsautomatisierungssysteme für Montagelinien und andere Fertigungsanlagen. Wir verstehen und schätzen die Bedeutung guter Daten bei der Erstellung hochwertiger Automatisierungslösungen. Um mehr zu erfahren und Ihre Automatisierungsanforderungen zu besprechen, kontaktieren Sie uns heute.