Conozca la diferencia entre buenos y malos datos para obtener mejores resultados de fabricación automatizada

La automatización está transformando la forma en que operan los fabricantes en todos los niveles y en todos los sectores verticales de la industria. Es una forma poderosa de acelerar los procesos, entregar mejores productos más rápido y generar ingresos de manera más rápida y amplia.

En el corazón de la calidad, la automatización de la fabricación son los datos. Es la materia prima necesaria para proporcionar información que ayude a que las máquinas y los procesos funcionen correctamente.

Al igual que con otros procesos, si la materia prima que proporciona es deficiente, los productos finales se verán afectados negativamente. Eso significa asegurarse de considerar la calidad de sus datos tan de cerca como lo haría al tomar decisiones sobre cualquier otro material utilizado en la creación de sus productos.

Comprender la diferencia entre datos buenos y malos

Al considerar si sus datos son buenos o malos, es importante observar varios componentes:

• Validez . La validez de los datos se trata de cómo se estructuran y organizan sus datos. Sus datos deben limpiarse, prepararse y verificarse para asegurarse de que estén formateados correctamente, almacenados y etiquetados de manera consistente, y estructurados, escritos y organizados de la misma manera en todo momento. Piensa en las fechas. Si usa "MM-DD-YYYY" y algunos de sus datos están en formato "MM-DD-YY", sus procesos tendrán un problema

• Precisión . ¿Son precisos tus datos? Cuando tenga confianza en que los datos que está utilizando para sus procesos de automatización de fabricación, estará más seguro de que sus resultados le darán los resultados deseados. Datos precisos significa garantizar que las máquinas y los dispositivos utilizados en sus procesos de fabricación estén calibrados correctamente y generen información verdadera que conduzca a mejores resultados. Significa tener procesos estandarizados que verifican, verifican dos veces, inspeccionan y ajustan en consecuencia para garantizar la precisión. A menudo hay múltiples variables, provenientes de múltiples fuentes, como parte de la recopilación y el uso de datos. La precisión también significa garantizar que los datos no se vean comprometidos cuando procesa y consolida información a través de varios canales y múltiples pasos complejos. Eso significa que su negocio de fabricación debe tener confianza o aplicar la debida diligencia a cualquier dato que pueda adquirir de otras fuentes

• Integridad . La integridad de los datos se trata de tener un conjunto completo de datos, sin piezas faltantes que puedan generar inconsistencias o errores en el proceso de fabricación. La integridad de los datos significa asegurarse de que se llenen los vacíos y se busque la información faltante.

• Puntualidad . ¿Los datos que está utilizando son los generados o adquiridos más recientemente? ¿Refleja los últimos resultados? Sus datos deben estar disponibles y accesibles en el momento de la necesidad. Sin tener datos oportunos, sus procesos podrían verse afectados por el uso de información desactualizada. Puede comenzar a mejorar la puntualidad de los datos examinando los flujos de trabajo internos para asegurarse de que los datos estén disponibles en el momento adecuado para el proceso correcto

• Singularidad . ¿Se limpia y analiza su información para asegurarse de que no se repiten los resultados? Si los datos se repiten, pueden alterar los resultados, los conteos y agregar gastos innecesarios a su operación.

En PrimeTest Automation, diseñamos y construimos sistemas de automatización de fabricación personalizados para líneas de montaje y otras instalaciones de fabricación. Entendemos y valoramos la importancia de buenos datos en la creación de soluciones de automatización de calidad. Para obtener más información y analizar sus necesidades de automatización, contáctenos hoy.