データ駆動の継続的な改善により、食品・飲料のオペレーションを変革

食品・飲料メーカーはどのように、拡大するデータ収集と最適化のギャップを埋められるでしょうか？食品・飲料メーカーの71%が「解析は重要だ」と考えているにもかかわらず、実際にデータを使用してオペレーションを最適化しているのは39%に過ぎません。課題は「データを収集すること」ではなく、「生産ラインで起きている事象とその原因の点と点をつなぐこと」です。

インフォグラフィックをダウンロードして、大手メーカーがどのようにデータのサイロ化を解消し、最終的に必要な解決策を得ているのかご確認ください。

データのコンテキスト化を通じて、製造に関するより深い知見を抽出

品質エンジニアは、パフォーマンスに問題があることはわかっていても、機器のデータがなければ根本原因を特定することはできません。生産エンジニアは、機械の問題を理解していても、オペレーションをコンテキスト化しなければ解決策を見つけられません。シーメンスのインダストリアルIoTおよび製造実行システム・ソリューションは、オペレーションおよび機器のデータをコンテキスト化して、製造プロセスをより深く理解できるように支援します。

メーカーは、注文詳細、材料仕様、品質結果を、リアルタイムの機器ステータスおよび制御設定と組み合わせることで、最終的に真の根本原因解析を実行することができます。このインフォグラフィックをダウンロードし、実証済みのDMAIC手法を使用してデータをコンテキスト化することで継続的な改善を促進し、孤立したデータ・ストリームを卓越した生産に変える方法を見つけましょう。