보다 나은 벤치마킹을 위한 안내서
오늘날의 복잡한 제조 생태계에서 모범 사례를 찾아내는 일은 항상 쉽지만은 않습니다. 상당히 많은 분산된 요소를 측정해야 하기 때문에 재현 가능한 뛰어난 성과를 주도하는 요소가 무엇인지 명확하게 파악하는 것이 어렵습니다. 따라서, 모범 사례를 정확하게 찾아내려면 상황을 고려하여 같은 유형의 데이터를 비교하는 것에 중점을 두는 정확한 플랜트 벤치마킹이 필요합니다. 다음과 같은 경로에 따라 플랜트 벤치마킹에서 성공적으로 모범 사례를 찾아내십시오.
데이터 통합 및 집계
모든 시스템에서 데이터에 액세스하고 사용자 친화적인 통합 대시보드에서 데이터를 볼 수 있습니다.
KPI
생산성
분석
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Struggling with legacy data integration?
데이터 통합 및 집계는 벤치마킹 데이터를 구조화된 방식으로 결합하여 동일 유형을 비교하는 벤치마킹 분석과 데이터 표준화를 위한 강력한 기반을 구축합니다.
데이터 확인
다음으로 인한 데이터 차이가 없는지 확인합니다.
정확한 데이터는 실행 가능한 벤치마킹을 구축하는 데 있어 가장 중요한 요소입니다. 데이터를 신뢰할 수 없다면 마찬가지로 모범 사례도 신뢰할 수 없습니다.
연구에 따르면 제조업체는 단일 보기의 데이터 대시보드에 집계되는 자동화된 통합 데이터 피드를 사용할 때 가장 신뢰할 수 있는 데이터를 얻는다고 합니다.
Curious how your peers approach plant benchmarking?
KPI 데이터를 수동으로 집계한 제조업체는 집계된 데이터에 대해 단지 40%의 신뢰도를 보고합니다.
자동화된 단일 보기 대시보드를 사용하여 동일 정보를 집계하는 제조업체는 해당 데이터에 대해 82% 신뢰도를 보였습니다.
40%
82%
잠 재 적 데 이 터
통신 손실
비표준 데이터
데이터 정규화
모든 개별 기계, 플랜트, 라인, 프로세스에서 발생하는 데이터를 표준화하십시오.
표준화된 데이터가 있으면 상황을 고려하여 같은 유형을 정확하게 비교할 수 있으므로 심층적이며 실행 가능한 벤치마킹이 가능합니다.
신뢰할 수 있고 정확한 벤치마킹으로 지원되는 데이터 중심 모범 사례 구현
제조업체 중 89%는 지속적인 성장을 기대하고 있으며, 여기에는 예상치를 초과하여 성장하고 있다고 보고한 22%의 제조업체가 포함됩니다.
ThingWorx를 통해 여러 도구, 라인 및 플랜트가 모두 최고의 성과를 내도록 보장하는 데 필요한, 자동화되고 정확한 플랜트 벤치마킹을 구현하는 방법을 알아보십시오.
89%
Read the Merging Legacy Equipment with the Industrial Internet of Things: Three Approaches for Integrated Data white paper to learn different methodologies for collecting actionable, integrated data directly from legacy equipment.
잠재적 데이터
Read the 2019 IndustryWeek State of the Market report, The Future of Multi-Plant Benchmarking for Improved Performance, to learn more about what manufacturing leaders have to say about their plant benchmarking.
출처: 성과 개선을 위한 멀티 플랜트 벤치마킹의 미래, IndustryWeek의 2019년 시장 현황 보고서
비표준 데이터
