Datenanalysesoftware Data analytics

VisualisierungProzessAuslauf

Mithilfe eines umfassenden Datenanalyserahmens können Prozessprobleme leicht erkannt und beseitigt werden. Sobald die Arbeiter mit mobilen Geräten verbunden sind und Echtzeitinformationen über ihre Arbeit liefern, können die daraus resultierenden Daten mit den vorhandenen Daten kombiniert werden, um einen vollständigen Überblick über den Produktionsfluss zu erhalten. Die daraus resultierenden Informationen erfassen die gesamte Arbeit im Zusammenhang mit der Herstellung eines bestimmten Produkts, einschließlich der Maschinenbetriebszeiten und möglicher Fehler, aber auch der Arbeitszeit im Zusammenhang mit dem Maschinenbetrieb, der Problemlösung, der Montagezeit, der Logistik und anderen. Identifizierung von Kapazitätsproblemen Einige Probleme können ausschließlich auf mangelnde Betriebskapazitäten zurückzuführen sein. Dies kann mit der Verfügbarkeit von Arbeitsplätzen oder der geringen Verfügbarkeit von Mitarbeitern mit den richtigen Fähigkeiten zusammenhängen. Im WORKERBASEE-System lassen sich solche Probleme sehr leicht erkennen, da die Antwortzeiten für Aufgaben einer bestimmten Kategorie in die Höhe schnellen. Das bedeutet, dass die Mitarbeiter einfach nicht in der Lage sind, die Aufgaben rechtzeitig zu erledigen. Wenn im Gegenzug Aufgaben von den Benutzern nicht angenommen werden, die Benutzer aber auch nicht beschäftigt sind, deutet dies auf ein Kapazitätsproblem hin. WORKERBASE ist in der Lage, auf der Grundlage historischer Daten vorauszuplanen und vorbeugende Maßnahmen vorzuschlagen. Identifizierung von Prozessproblemen Es ist sehr einfach, Prozessprobleme zu erkennen, wenn die WORKERBASE-Plattform in Betrieb ist. Ein typisches Szenario ist die Anzahl der Supportanrufe von bestimmten Stationen oder gemeldete Qualitätsprobleme. Wenn eines dieser Probleme über dem Durchschnitt liegt, unabhängig von der Schicht oder dem eingesetzten Personal, liegt eindeutig ein Prozessproblem vor. Da WORKERBASE historische Daten erfasst, kann es auch verwendet werden, um diese Art von Problemen in Echtzeit zu erkennen, anstatt Analysen im Nachhinein durchzuführen.