कोल्ड डेटा को दृश्य लाभ में बदलें

सॉफ्टवेयर का चलना तो बस शुरुआत है। हमारी डेटा वैज्ञानिक टीम आपके वर्कशॉप में गहराई से जाती है।

query_statsडेटा विज्ञान विश्लेषण factoryजेम्बा दृष्टिकोण (ऑन-साइट) point_of_saleसटीक पिनपॉइंटिंग paidलाभ विज़ुअलाइज़ेशन
Gemba Walk and Data Analysis
insightsऑन-साइट चर्चा · रुझान-संचालित निर्णय

विशेषज्ञ परामर्श की आवश्यकता क्यों है?

आपके पास सबसे अच्छा सर्जिकल चाकू (NEXSPC) है, लेकिन आपको अभी भी एक अनुभवी सर्जन की आवश्यकता हो सकती है।

'डेटा देखने' से 'करणीयता देखने' में अपग्रेड करें, फिर करणीयता को प्रतिलिपि प्रस्तुत करने योग्य सुधार कार्यों में बदलें।
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'डेटा अमीर, सूचना गरीब' विरोधाभास को तोड़ें

दर्द बिंदु: सिस्टम में अरबों डेटा पंक्तियाँ पड़ी हैं, लेकिन कोई नहीं जानता कि उनके मूल्य को कैसे खनन किया जाए।

समाधान: हम न केवल यह बताते हैं कि 'Cpk क्या है', बल्कि 'Cpk कम क्यों है' और 'किस पैरामीटर को समायोजित करना है' यह भी बताते हैं।
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'समस्या कहाँ है यह भी नहीं पता' को हल करें

दर्द बिंदु: यील्ड लंबे समय से 95% पर अटकी है, दर्जनों प्रयास विफल रहे।

समाधान: छिपे हुए चर (आर्द्रता, वोल्टेज) को इंगित करने के लिए बहु-आयामी सहसंबंध का उपयोग करें।
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डिजिटल परिवर्तन के 'अंतिम मील' को आगे बढ़ाएं

दर्द बिंदु: सॉफ्टवेयर खरीदा, लेकिन गंदे डेटा के परिणामस्वरूप।

समाधान: विशेषज्ञ डेटा मानकों को परिभाषित करने और 'उच्च निवल मूल्य डेटा' सुनिश्चित करने के लिए साइट पर जाते हैं।

कार्यप्रणाली

'डेटा-संचालित' अंतर्दृष्टि को 'जेम्बा' दृष्टिकोण के साथ एकीकृत करना।

चरण 1: जेम्बा (साइट) पर जाएं
परामर्शदाता अपना कम से कम 50% समय शॉप फ्लोर पर बिताते हैं।
चरण 2: डेटा माइनिंग
सफाई और मॉडलिंग के लिए ऐतिहासिक डेटा निकालना, 'सत्यापन योग्य परिकल्पना' बनाना।
चरण 3: तेजी से पुनरावृत्ति
परिकल्पना → लघु-बैच सत्यापन → परिष्कृत करना। सुधार कार्यों को मानक प्रक्रियाओं में ठोस बनाना।

सफलता की कहानियां

तथ्यों को बोलने दें: 'कारण अज्ञात' से 'प्रतिलिपि प्रस्तुत करने योग्य सुधार' तक।

एक सूचीबद्ध लिथियम-आयन बैटरी उद्यम

चुनौती: कोटिंग क्षेत्रीय घनत्व Cpk लगातार 1.0 से नीचे।

परिणाम: सहसंबंध विश्लेषण ने 'स्लरी चिपचिपाहट' और 'कोटिंग गति' के बीच इष्टतम अंतराल की पहचान की। Cpk बढ़कर 1.45 हो गया।

trending_upCpk 1.45 · अपशिष्ट -12%

एक ऑटोमोटिव टियर 1 आपूर्तिकर्ता

चुनौती: उच्च ग्राहक शिकायतें; अज्ञात कारणों से बार-बार OOS अलार्म।

परिणाम: गलत नियम सेटिंग्स पाई गईं। झूठे अलार्म 90% गिरे, शिकायतें 50% गिरीं।

shieldझूठे अलार्म -90% · शिकायतें -50%
यील्ड अड़चनों को दृश्य लाभ में बदलें?

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