Dasbor Fiix baru:Berhenti mencari metrik pemeliharaan yang tepat
Data besar adalah istilah yang sering dilontarkan. Yang diacu hanyalah kumpulan data yang sangat besar yang dapat dianalisis untuk menunjukkan pola dan tren. Tapi mari kita luruskan:Big data itu sendiri tidak berharga, juga tidak cerdas. Membuat dan mengumpulkan sejumlah besar data saja tidak akan membuat bisnis Anda lebih baik.
Namun, jika digunakan dengan benar, data dapat memberi Anda gambaran objektif tentang bisnis Anda yang dapat dibagikan ke seluruh tim. Ini memungkinkan Anda melihat apa yang berhasil dan apa yang tidak, membuat penyesuaian, dan mengukur apakah penyesuaian tersebut memiliki dampak yang Anda harapkan. Data yang dapat ditindaklanjuti ini membentuk blok bangunan intelijen bisnis.
Untuk mencapai titik di mana Anda dapat mengubah data yang dapat ditindaklanjuti menjadi intelijen bisnis nyata, Anda perlu menjawab dua pertanyaan:
Bagaimana Anda menemukan data yang dapat ditindaklanjuti?
Pertama, Anda perlu memahami masalah apa yang ingin Anda pecahkan. Apakah Anda mencoba untuk mencegah kerusakan dengan memahami kapan suatu sistem kemungkinan akan mati? Apakah Anda mencoba mengurangi jumlah waktu yang diperlukan untuk mengaktifkan dan menjalankan kembali sistem setelah rusak?
Untuk kedua masalah ini dan banyak masalah lainnya, Anda perlu memahami titik awal Anda sebelum dapat melakukan perbaikan.
Untuk melakukan ini, Anda harus mengidentifikasi indikator kinerja utama (KPI) yang akan Anda ukur untuk melakukan perbaikan. Untuk contoh pertama di sini, KPI Anda adalah mean time between failures (MTBF), dan yang kedua adalah mean time to repair (MTTR). Mengumpulkan data berdasarkan KPI ini akan membantu Anda memahami status operasi Anda saat ini.
Bagaimana Anda membuat data yang dapat ditindaklanjuti menjadi berguna?
Setelah Anda mengidentifikasi KPI dan mengumpulkan cukup data untuk melihat tren, Anda dapat mulai menggunakan data ini untuk melakukan peningkatan. Jika MTTR Anda terlalu panjang, apa yang menghambat proses perbaikan? Apakah Anda melihat tren waktu, staf, inventaris, dll yang mungkin memengaruhi berapa lama waktu yang dibutuhkan untuk menjalankan kembali aset?
Namun menyaring semua data ini adalah proses yang memakan waktu dan membutuhkan keahlian yang mungkin tidak ada di tim pemeliharaan Anda.
Memperkenalkan dasbor Fiix baru
Di Fiix, kami memahami bahwa Anda harus dapat memanfaatkan data yang diambil dalam sistem manajemen pemeliharaan terkomputerisasi (CMMS) Anda tanpa harus mencari metrik yang tepat untuk dilacak dan sistem untuk menafsirkannya. Jadi, kami membuat dasbor baru untuk memberikan metrik yang paling penting bagi Anda dengan mudah.
Dengan dasbor, kami memilah semua data untuk Anda, memberi Anda akses instan ke informasi yang Anda butuhkan untuk meningkatkan kinerja. Baik untuk memahami perintah kerja yang telah lewat jatuh tempo, stok barang yang sedikit, permintaan pekerjaan, atau bahkan MTTR, dasbor baru memungkinkan Anda berinteraksi secara visual dengan data pemeliharaan, membantu Anda membuat keputusan yang lebih baik, lebih cepat.
Apa perbedaan dasbor baru? - Dasbor visual siap pakai dan siap pakai, langsung siap digunakan
- Metrik waktu nyata yang dihitung secara instan untuk Anda
- Tata letak yang dapat disesuaikan sepenuhnya yang memungkinkan Anda melihat apa yang ingin Anda lihat, bagaimana Anda ingin melihatnya
- Tampilan yang disesuaikan dengan mudah, yang memungkinkan Anda memfilter dasbor menurut waktu, aset, teknisi, dan lainnya, untuk memahami operasi pemeliharaan Anda dari sudut mana pun
- Metrik multi-situs di satu dasbor—Anda tidak perlu lagi berpindah akun untuk membandingkan situs
Artinya, informasi yang paling relevan bagi Anda selalu tersedia, terkini, dan akurat untuk membantu Anda membuat keputusan penting serta meningkatkan efisiensi dan kinerja.
Dasbor baru tersedia mulai 10 Juli 2017 untuk pelanggan pada paket harga Fiix saat ini. Anda dapat melihat demo dasbor lengkap dan Tanya Jawab dalam video di bawah ini.
Jika Anda memiliki pertanyaan tentang Fiix atau dasbor baru, tanyakan kepada kami.
