本文摘要：完全每家工业公司都有自己的“风格”和对卓越运营的定义，有些甚至获得了最高层领导的反对。

完全每家工业公司都有自己的“风格”和对卓越运营的定义，有些甚至获得了最高层领导的反对。但是，为了使卓越运营取得成功，市场具体告诉他我们，公司必需对人员、流程和技术资源展开协商。这些最重要方面还不应体现出有高级管理层为业务规定的战略目标，而职能领导者必需无缝协作，以构建公司的卓越运营愿景。

人员、流程和技术的一致性并不是一个新概念，而持续改良 (CI) 专业人士毫无疑问通晓协作策略。尽管如此，LNS Research 公司搜集的行业数据表明，合作是企业在构建战略目标上必需首先考虑到的问题。

陈旧的流程、数据孤岛和有所不同的系统也妨碍了有效地的协作。一个数字化的持续改良(CI)生态系统可以在适合的时间为适合的人获取看法，从而增进协作并推展卓越运营。

它必须中用 IT 和运营技术 (OT) 数据，这就必须由具备高级分析功能的工业物联网 (IIoT) 平台获取反对。公司可以用于多种持续改良 (CI) 方式、策略和方法，许多的组织同时用于多种人组，以自由选择最合适其独一无二的行业、产品、生产模式、文化和资源的人组。让我们来想到其中的三种方式，以理解将数字技术应用于 CI 可以产生的各种益处。通过数字化同构和先进设备分析加快持续增长传统的倒数流程方法拒绝在生产的每个阶段减少价值，并最大限度地增加生产线中半成品 (WIP) 备件的废品率和移动的时间。

换句话说，当操作员找到起源于部件经常出现堵塞的情况时，他/她不会寻找问题所在，并明确提出可以提高流程的程序。先进设备的数字化技术——工业物联网 (IIoT)——具备在合理的时间为运营商获取更佳的信息的极大潜力，并通过仿真静态生产线获取现实的动态数据，而这是传统方式无法构建的。

工业物联网 (IIoT) 可以使运营商提早预测积压情况并设计最佳程序以提高流量。数字化流程除了具备准确的信息，还牵涉到车间人员之间的节奏、协商和协作。利用大数据分析让“五个为什么”助您朝著向前“五个为什么”可以说道是最必要的精益原则之一。

精益实践者可以通过针对面对的问题问“为什么”，以说明了潜在的原因，并反复五次问题，以寻找根本原因。有时根本原因某种程度是单一方面； 事实上，常常是几个小问题包含了显然问题，有时甚至还不会牵涉到有所不同的部门。找到根本原因所需的时间大自然不会随着复杂性减少而减少。然而，在数字化 CI 环境中，通过强劲的架构和高级分析，可以通过采访 IT 和 OT 数据让“五个为什么”充分发挥更大的起到。

机器学习算法可以比人类更慢地分析数千个数据点并明确提出看法，特别是在面对更加简单问题的时情况特别是在如此。欧洲最普遍的铁路系统之一也在谋求先进设备的数字技术来提高确保和修理情况。该系统分析了来自社交媒体、资产绩效和地理空间数据源的各种结构化和非结构化数据，找到了不均匀分布磨损，并寻找原因，原本是因为列车一直以完全相同的方向在完全相同的路线上运营。该机构只是非常简单地调转了火车行经的方向，最后节省了多达 8000 万欧元的确保支出。

因此，工业物联网 (IIoT) 获取了新的方法来分析来自几乎有所不同来源的数据，并使精益从业者会遗漏有可能没考虑到的因素，而这些因素可能会获取简单的信息。现场视察更加较慢更加高效现场视察是工厂经理在车间与操作员之间休息以展开协作并就地解决问题的过程。现场视察面对的一个根本性挑战是，人们有可能没原始的前后因果关系来解读他们面前再次发生的事情，或者他们甚至有可能针对完全相同的指标有互相对立的值，明确各不相同数据源。当公司用于增强现实/虚拟现实 (AR/VR) 等高级数字技术和现场视察时，他们不会在资产上具体地看见各种标准，并可在移动设备上运营分析。

这种方法可以让管理者和操作员用于更加可信、更加平稳的信息来解决问题对时间脆弱的问题。加到数字化同构可以让他们仿真流程并从有所不同的角度查阅流程，明确各不相同引荐的变更 - 所有这些都会经常出现中断的情况。

最后，现场视察沦为一个需要较慢解决问题并取得更佳结果的强劲动力。采取措施利用数字化增强 CI我们不期望精益和 CI 从业者迅速就不会消失。忽略，这不会是另一种专业人士，随着公司之后他们的数字化转型之旅这些人将显得更为高效。工业物联网将协助他们更加有效地展开协作，让他们整体理解 IT 和运营数据，并通过明智的看法为他们获取更大的助力来解决问题。

任何正在展开数字化转型的公司都应当研究如何将收益扩展到其 CI 团队，考虑到数字化转型的公司当然可以将其 CI 计划作为构建低价值的契机。

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