Ketahui Perbedaan antara Data Baik dan Data Buruk untuk Hasil Manufaktur Otomatis yang Lebih Baik

Otomasi mengubah cara produsen beroperasi di setiap level dan lintas vertikal industri. Ini adalah cara ampuh untuk mempercepat proses, menghadirkan produk yang lebih baik dengan lebih cepat, dan menghasilkan pendapatan lebih cepat dan lebih luas.

Inti dari kualitas, otomatisasi manufaktur adalah data. Ini adalah bahan mentah yang diperlukan untuk memberikan informasi yang membantu mesin dan proses berjalan dengan benar.

Seperti proses lainnya, jika bahan mentah yang Anda berikan buruk, maka produk akhir akan terpengaruh secara negatif. Itu berarti memastikan bahwa Anda mempertimbangkan kualitas data Anda sebaik mungkin saat membuat keputusan tentang materi lain yang digunakan dalam pembuatan produk Anda.

Memahami Perbedaan Antara Data Baik dan Buruk

Saat mempertimbangkan apakah data Anda baik atau buruk, penting untuk melihat beberapa komponen:

• Validitas . Validitas data adalah tentang bagaimana data Anda disusun dan diatur. Data Anda perlu dibersihkan, disiapkan, dan diperiksa untuk memastikan bahwa itu diformat dengan benar, disimpan dan diberi tag secara konsisten, dan disusun, ditulis, dan ditata dengan cara yang sama. Pikirkan tentang tanggal. Jika Anda menggunakan “MM-DD-YYYY” dan beberapa data Anda dalam format “MM-DD-YY”, proses Anda akan mengalami masalah

• Akurasi . Apakah data Anda akurat? Saat Anda yakin bahwa data yang Anda gunakan untuk proses otomasi manufaktur, Anda akan lebih yakin bahwa hasil Anda akan memberikan hasil yang diinginkan. Data yang akurat berarti memastikan bahwa mesin dan perangkat yang digunakan dalam proses manufaktur Anda telah dikalibrasi dengan benar dan menghasilkan informasi yang benar yang mengarah pada hasil yang lebih baik. Ini berarti memiliki proses standar yang memverifikasi, memeriksa ulang, memeriksa dan menyesuaikannya untuk memastikan akurasi. Seringkali terdapat banyak variabel, yang berasal dari berbagai sumber, sebagai bagian dari pengumpulan dan penggunaan data. Keakuratan juga berarti memastikan bahwa data tidak disusupi saat Anda memproses dan mengkonsolidasikan informasi melalui berbagai saluran dan beberapa langkah rumit. Artinya, bisnis manufaktur Anda harus yakin, atau menerapkan uji tuntas, terhadap data apa pun yang mungkin Anda peroleh dari sumber lain

• Kelengkapan . Kelengkapan data adalah tentang memiliki kumpulan data yang komprehensif, tanpa bagian yang hilang yang dapat menyebabkan inkonsistensi atau kesalahan dalam proses pembuatan. Kelengkapan data berarti memastikan bahwa celah diisi dan informasi yang hilang dicari.

• Ketepatan waktu . Apakah data yang Anda gunakan paling baru dibuat atau diperoleh? Apakah itu mencerminkan hasil terbaru? Data Anda harus tersedia dan dapat diakses pada saat dibutuhkan. Tanpa memiliki data yang tepat waktu, proses Anda dapat terganggu karena menggunakan informasi yang sudah usang. Anda dapat mulai meningkatkan ketepatan waktu data dengan memeriksa alur kerja internal untuk memastikan bahwa data tersedia pada waktu yang tepat untuk proses yang tepat

• Keunikan . Apakah informasi Anda digosok dan diteliti untuk memastikan tidak mengulangi hasil? Jika data diulang, hal itu dapat membuang hasil, menghitung, dan menambah pengeluaran yang tidak perlu untuk operasi Anda.

Di PrimeTest Automation, kami merancang dan membangun sistem otomasi manufaktur khusus untuk jalur perakitan dan fasilitas manufaktur lainnya. Kami memahami dan menghargai pentingnya data yang baik dalam menciptakan solusi otomatisasi yang berkualitas. Untuk mempelajari lebih lanjut dan mendiskusikan kebutuhan otomatisasi Anda, hubungi kami hari ini.