精益数据流

英见数字解决方案旗下的精益数据流服务利用创新性方法来分析数据流,从而挖掘公司内部的信息是如何被浪费的,并由此得出消除数据浪费的必要措施。对于复杂的数字化流程而言,从数据角度出发开展必要的流程变更。

英见数字解决方案明确了精益数据流的四大公共领域。


1. 数据质量

工业4.0的相应技术对数据质量提出了前所未有的要求。除客户及产品信息外,设备数据及其程序设计也逐渐成为人们关注的焦点。一方面迫切需要对主数据流程进行优化及数字化;另一方面,又必须对物联网内部成倍增长的数据搭建高效的管理机制。

2. 多余数据

多余数据会造成不必要、不稳定、或是过期的数据记录。例如,同一个联系人被保存在不同的Outlook地址簿及CRM和ERP系统中,而信息却未得到手动同步更新。数据流分析能很好地揭示整个过程导致的成本。另一个例子就是把传感器数据传输到MES、ERP和智能职能系统中。此时,如您的系统零时或以压缩形式产生信息需求时,就会产生多余和不必要数据。这时候却往往缺乏合适的管理机制。

3. 数据量增长

活跃事物的数量每天正以指数形式不断增长,这同样反映在数据量的增长上。所有信息都必须得到存储、转换及加工。如此快速扩张的结果便是云技术带来的高额费用,以及您内部网络的性能瓶颈。同时,如果公司职能过度依赖数据传输和英特网,就可能存在业务风险。根据分析结果,我们能提供多种可行技术解决方案。


4. IT 基础设施

企业的IT基础设施无法与数据增长保持同步。此外,存储产品供应商及存储载体背负着数据增长所带来的技术基础设施方面的包袱。专家对网络的中短期局限性作出客观预测,提供区分数据流优先级的方法,将那些费用高的部分挑选出来。此时,通过分析能计算不同的IT结构所对应的经济性,并且得出降低数据量的方法。

按TIMWOOD法分析数据流

作为精益数据流服务的一部分,英见数据解决方案开发了一套高效、低成本的方案,基于自身IT基础架构来打造长效的基础设施和应用前景,同时给公司引进相应所需技术。

同时,创新性的数据流分析法能解释信息浪费的根源。英见数据解决方案把价值流分析法这一经典工具进行成功调整,像分析物料流一样记录并简化您的数据流。按TIMWOOD原则分析企业七大浪费的根源,并制定相应解决措施,制定减少浪费所需的必要步骤。

"TIMWOOD"这一缩写代表七大浪费:搬运、库存、动作、等待、制造过剩、过度加工及不良品。

总结

借助英见数字解决方案旗下的精益数据流服务,那些正遭受高额存储成本和数据传输成本的企业能显著减少数据量增长,并同时提升数据质量、清空多余数据,这样就能完美地释放数据空间。您的公司便能尽早地制定结构清晰、跨部门的解决方法来彻底降低成本。

如您想获取精益IT管理方面的更多相关信息,就请联系我们。

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