Grâce à un cadre complet d'analyse des données, les problèmes de processus peuvent être facilement détectés et supprimés.
Une fois que les travailleurs sont connectés avec des appareils mobiles et fournissent des informations en temps réel sur leur travail, les données résultantes peuvent être combinées avec les données existantes pour créer une vue complète du flux de production. Les informations résultantes capturent tout le travail lié à la production d'un produit particulier, y compris non seulement les temps de fonctionnement des machines et les éventuelles défaillances, mais aussi le temps de travail lié au fonctionnement des machines, à la résolution des problèmes, au temps d'assemblage, à la logistique et autres.
Identifier les problèmes de capacité
Certains problèmes peuvent être liés uniquement à un manque de capacité opérationnelle. Il peut s'agir de la disponibilité des postes de travail ou de la faible disponibilité des personnes possédant les bonnes compétences. Dans le système WORKERBASEE, il est très facile d'identifier de tels problèmes, car il se produit un pic dans les temps de réponse pour les tâches d'une certaine catégorie. Cela signifie que le personnel n'est tout simplement pas en mesure de traiter les tâches en temps voulu. Si, en retour, les tâches ne sont pas acceptées par les utilisateurs mais que ces derniers ne sont pas non plus occupés, cela fait apparaître un problème de capacité. Sur la base des données historiques, WORKERBASE est capable de planifier et de suggérer des actions préventives.
Identifier les problèmes de processus
Il est très facile d'identifier les problèmes de processus lorsque la plateforme WORKERBASE fonctionne. Un scénario typique est le nombre d'appels d'assistance provenant de certaines stations ou les problèmes de qualité signalés. Si l'un de ces éléments est supérieur à la moyenne, indépendamment de l'équipe ou du personnel travaillant, il y a clairement un problème de processus à venir. Étant donné que WORKERBASE capture des données historiques, elle peut également être utilisée pour détecter ces types de problèmes en temps réel au lieu de procéder à une analyse a posteriori.
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