Die Produktionslinien-Effizienz verbessern, indem maschinelles Lernen genutzt wird, um Stillstandzeiten vorherzusagen, Anomalitäten zu erkennen und die Qualität auf automatischem Wege sicherzustellen. Datengetriebene Entscheidungen treffen, um Abfälle zu minimieren, Kosten zu reduzieren und die Ausgabe zu maximieren.
Type: Save Data Entry
Diese Schritt beinhaltet die Sammlung von Produktionsdaten aus verschiedenen Quellen wie Datenbanken, Dateien und Berichten. Ziel ist es, ein umfassendes Bild der vergangenen Produktionsaktivitäten zu erhalten, einschließlich hergestellter Mengen, Qualitätswerte und relevanter Datum. Diese Informationen werden genutzt, um zukünftige Produktionsentscheidungen zu treffen und historische Trends zu analysieren. Die Datensammlung beginnt typischerweise mit der Identifizierung der notwendigen Datenpunkte. Relevante Felder können beispielsweise Produktionslinie, Produktyp, Zeitraum, hergestellte Menge, aufgetretene Defekte und andere wichtige Details umfassen. Ein systematischer Ansatz wird angewendet, um die Genauigkeit und Vollständigkeit der gesammelten Daten sicherzustellen. Die gesammelten Daten werden dann auf Konsistenz und Richtigkeit überprüft, bevor sie in einer zentralen Lagerstätte für zukünftige Referenzen gespeichert werden. Dieser Schritt bildet die Grundlage für weitere Analysen und fundierte Entscheidungen innerhalb der Organisation.
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1. Laden Sie den Workflow kostenlos als PDF herunter und implementieren Sie die Schritte selbst.
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