PPA322B 集成过程和输出的最佳控制

通常，操作人员会被要求从清单中的封闭式选项中挑选，来描述他们在制造生产线上的发现，而不是漫无目的的开放式回答。

另一个切实可行的方法是，通过有关制造流程和机械的定期培训计划，不断提高员工的技能。

随着物联网的进步，许多制造商开始直接在机器上安装传感器，以实时自动收集数据，并在集成到大规模数据库之前将数据发送到服务器。

这种使用直接和及时的方法即时收集、处理和集成数据的方法有助于实现敏捷的性能，从而提高整体业务效率。

#2管理大数据:随着数据量随着时间的推移而增加，对每个数据点进行简单的手动检查的流程已经不够了，集成变得更加复杂。此外，大数据意味着更大的深度、变化和数据量，使得集成更加耗时和困难。

如何克服:重新定义数据质量指标以根据阈值自动跟踪数据点将使数据集成过程更加顺畅。同样，随着数据量的增加，采用更快、更强大的处理器将有助于确保方便、及时的集成。

例如，在快节奏的装配线环境中，生产线上特定产品的质量可能需要通过基于深度学习的计算机视觉算法进行筛选。如果处理器在紧张的时间表中处理数据点的速度不够快，可能会影响生产效率。

同样，大数据也需要关注各种各样的数据参数，这些参数看似相互排斥，但从精益效率的角度来看，它们之间可能仍存在间接关联。这个因素会影响整个制造过程。

*博客内容为网友个人发布，仅代表博主个人观点，如有侵权请联系工作人员删除。