Setiap kali kita membincangkan data, ingat bahawa orang telah mengumpulkan data untuk masa yang lama, mengesahkan ia, dan mengubahnya menjadi laporan. Selain itu, jika data dikumpulkan dan prosesnya berubah secara automatik, orang akan tetap menerangkan dan mengesahkan ketepatan data, mencipta laporan, membuat cadangan, menyelesaikan masalah, membuat penyesuaian, peningkatan dan inovasi. Tidak peduli apa sistem koleksi data digunakan, mana-mana kerja yang akan digigitalisasi perlu berpartisipasi dalam kilang PCB dan meningkatkan kemampuan pasukan produksi. Peran mereka adalah untuk berpartisipasi dalam proses penghasilan PCB, tetapi juga untuk bertindak sebagai garis depan komunikasi dan kawalan.
Apabila operasi tidak dilakukan seperti yang dijangka, mereka perlu mampu:
Bertindak sebagai garis pertama kawalan masalah sehingga mereka boleh minimumkan kesan masalah pada produk atau proses akhir dengan menyelesaikan masalah dalam masa sebenar dan mengambil tindakan penyesuaian.
Dalam insiden tingkat tinggi, apabila projek dipindahkan ke unit kerja, mereka boleh bertindak sebagai pengumpul perisikan, supaya mereka boleh menghabiskan lebih sedikit masa pada koleksi data, dan menghabiskan lebih banyak masa untuk mendesain semula untuk menghapuskan penyebab akar, dengan itu menghapuskan kemungkinan mana-mana situasi tidak diinginkan muncul semula.
Untuk membantu kilang PCB anda mengambil langkah berikutnya dalam perjalanan digital, dalam buku ini, kami akan mempelajari beberapa halangan utama yang pasukan anda hadapi ketika mengumpulkan data penghasilan. Balasan ini akan sangat penting bukan hanya untuk memperbaiki proses tetapi juga untuk memperbaiki proses produksi. Ia berfungsi. Ia juga digunakan untuk meningkatkan pengurusan bahan dan rantai bekalan, mengesan sumber masalah dan bahagian cacat atau palsu, dan menyediakan analisis trends untuk ramalan bisnes dan laporan. Kita akan mengeksplorasi cabaran mengumpulkan data yang baik dan di mana mengumpulkan data yang bermakna untuk kilang dan memperbaiki perniagaan. Dalam Bab 2, kita akan memeriksa sebab yang membuat data bijak, yang bermakna perbezaan antara data sendiri dan analisis. Dalam Bab 3, kita akan memperkenalkan bagaimana untuk mengedarkan data dari infrastruktur dasar untuk penggunaan luar. Kami juga akan perincian beberapa alat yang tersedia hari ini yang boleh membantu and a memaksa prinsip-prinsip ini dan melihat contoh sebenar bagaimana syarikat boleh mengambil manfaat dari menggunakan data mereka dengan baik melalui analisis.
Keperlukan kualiti dan kepercayaan produk PCB telah menyebabkan permintaan semakin meningkat untuk analisis yang bermakna dalam industri penghasilan PCB. Dengan peningkatan permintaan dari industri sensitif kualiti seperti aerospace, kereta api, telefon pintar, dan rawatan perubatan, penghasil PCB perlu memastikan bahawa kilang mereka berfungsi secara biasa. Hanya menganalisis data tidak cukup. Pengurus syarikat perlu menggunakan analitik untuk mencipta pengetahuan yang boleh mempunyai kesan positif pada penghasilan.
Sekarang, semasa teknologi Internet Things (IoT) memasuki dunia penghasilan, pengurus kilang boleh menggunakan analisis data besar untuk mengambil efisiensi dan usaha pengurangan sampah mereka ke tahap berikutnya. Analisis data besar lanjutan boleh membantu penghasil elektronik menghadapi volum besar dan aktiviti produksi kompleks yang mempengaruhi output, dan menyediakan kaedah canggih untuk diagnosis dan memperbaiki cacat proses.
Analisis lanjutan merujuk kepada aplikasi data statistik dan alat matematik lain kepada data perniagaan untuk menilai dan memperbaiki praktek. Dalam industri penghasilan, pengurus operasi boleh menggunakan analitik lanjut untuk mempelajari data proses sejarah dalam, menentukan corak dan hubungan antara langkah proses dan input secara diambil, dan kemudian optimize faktor yang membuktikan mempunyai kesan terbesar pada output.
Sebagaimana aplikasi IoT terus mengumpulkan sejumlah besar data lantai kedai masa sebenar, apa yang industri penghasilan elektronik PCB sekarang perlukan adalah penyelesaian analisis yang boleh mengumpulkan set data terpisah ini dan menganalisisnya untuk mengungkapkan pandangan penting. Pemahaman ini boleh digunakan untuk membuat keputusan yang lebih baik dan akhirnya mengurangi biaya dan buang-buang.