ਮਾਡਰਨ ਕੱਢਣ ਦੀਆਂ ਕਿਰਿਆਵਾਂ ਡੇਟਾ ਐਨਾਲਿਟਿਕਸ ਨਾਲ ਉਪਜ ਵਧਾਉਂਦੀਆਂ ਹਨ
ਡੇਟਾ-ਅਧਾਰਤ ਜਾਣਕਾਰੀ ਰਾਹੀਂ ਕੁਸ਼ਲਤਾ ਵਧਾਉਣਾ
ਖਾਸ ਕੱਢਣ ਦੀਆਂ ਕਿਰਿਆਵਾਂ ਵਿੱਚ ਜਟਿਲਤਾ ਦੀ ਇੱਕ ਵੱਡੀ ਡਿਗਰੀ ਹੁੰਦੀ ਹੈ ਜਿਸ ਨੂੰ ਕੁਸ਼ਲਤਾ ਨੂੰ ਅਨੁਕੂਲ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਧਿਆਨ ਵਿੱਚ ਰੱਖਣਾ ਪੈਂਦਾ ਹੈ। ਪ੍ਰੋਮੇਕਰ ਰਾਹੀਂ HP ਸਿਰੀਜ ਡੇਟਾ ਐਨਾਲਿਟਿਕਸ, ਸਾਡੇ ਕੋਲ ਜਾਣਕਾਰੀ ਇਕੱਠੀ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਾਂ ਜੋ ਸਾਨੂੰ ਆਪਣੀਆਂ ਕਾਰਜ-ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ ਵਿੱਚ ਸੁਧਾਰ ਕਰਨ ਅਤੇ ਡੇਟਾ-ਅਧਾਰਤ ਫੈਸਲੇ ਲੈਣ ਦੀ ਆਗਿਆ ਦਿੰਦੀ ਹੈ
ਅਸੀਂ ਇਸ ਨੂੰ ਅਪਣੀ ਉਤਪਾਦਨ ਲਾਈਨਾਂ ਵਿੱਚ ਸੁਧਾਰ ਕਿਵੇਂ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਬੋਟਲਨੈਕਸ ਕਿੱਥੇ ਹਨ, ਮਸ਼ੀਨ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਮਾਪਦੰਡ, ਵਧੇਰੇ ਕੁਸ਼ਲ ਕਾਰਜ-ਧਾਰਾਵਾਂ ਦਾ ਪਤਾ ਲਗਾਉਣ ਲਈ ਡੇਟਾ ਇਕੱਠਾ ਕਰਕੇ ਅਤੇ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕਰਕੇ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਾਂ। ਕੁਝ ਪਾਇਲਟ ਪੁਰਾਣੇ ਹੋ ਸਕਦੇ ਹਨ, ਕੁਝ ਨਵੇਂ ਹੋ ਸਕਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਇਕੋ ਯੋਜਨਾ ਨੂੰ ਸਾਲ-ਦਰ-ਸਾਲ ਦੁਹਰਾਉਣ ਦੀ ਬਜਾਏ, ਅਸੀਂ ਕੰਮ ਦੇ ਬੋਝ ਨੂੰ ਵੱਧ ਤੋਂ ਵੱਧ ਜਾਂ ਘੱਟ ਤੋਂ ਘੱਟ ਕਰਨ ਲਈ ਕਦਮਾਂ ਦੀ ਪੱਧਰ 'ਤੇ ਵੇਰਵਿਆਂ ਨੂੰ ਬਦਲਦੇ ਹਾਂ ਤਾਂ ਜੋ ਕੁਸ਼ਲਤਾ ਅਤੇ ਨਤੀਜੇ ਵਜੋਂ ਆਉਟਪੁੱਟ ਵੱਧ ਤੋਂ ਵੱਧ ਹੋ ਸਕੇ
ਕੱਢਣ ਵਾਲੇ ਕੰਮ ਵਿੱਚ ਮੁਨਾਫ਼ੇ ਲਈ ਡੇਟਾ ਐਨਾਲਿਟਿਕਸ
ਅੱਜ ਦੇ ਪ੍ਰਤੀਯੋਗੀ ਬਾਜ਼ਾਰ ਵਿੱਚ ਤੁਹਾਡੀ ਲਾਭ ਦੀ ਰੇਖਾ ਨੂੰ ਵਧਾਉਣਾ ਕਦੇ ਵੀ ਜ਼ਿਆਦਾ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਨਹੀਂ ਸੀ। ਪ੍ਰੋਮੇਕਰ ਨੇ ਸਾਡੇ ਕੱਢਣ ਵਾਲੇ ਕੰਮ ਦੇ ਕਾਰਜਾਂ ਵਿੱਚ ਆਮਦਨ ਅਤੇ ਲਾਗਤ ਘਟਾਉਣ ਦੇ ਮੌਕਿਆਂ ਨੂੰ ਲੱਭਣ ਲਈ ਡੇਟਾ ਐਨਾਲਿਟਿਕਸ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕੀਤੀ
ਨਿਯਮਤ ਡੇਟਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਰਾਹੀਂ ਹੀ ਅਸੀਂ ਆਪਣੀਆਂ ਕੀਮਤਾਂ ਦੀਆਂ ਰਣਨੀਤੀਆਂ ਨੂੰ ਬਿਹਤਰ ਬਣਾਉਣ, ਸਰੋਤਾਂ ਦੀ ਬਰਬਾਦੀ ਨੂੰ ਘਟਾਉਣ ਅਤੇ ਸਰੋਤਾਂ ਦੇ ਵਧੀਆ ਵੰਡ ਲਈ ਇਹਨਾਂ ਲਹਿਰਾਂ ਅਤੇ ਪੈਟਰਨਾਂ ਨੂੰ ਫੜ ਸਕਦੇ ਹਾਂ। ਇੱਥੇ ਹੀ ਅਸੀਂ ਭਰੋਸੇਯੋਗ ਡੇਟਾ ਇਕੱਠਾ ਕਰਦੇ ਹਾਂ ਅਤੇ ਇਸ ਦੇ ਅਨੁਸਾਰ ਫੈਸਲੇ ਲੈਂਦੇ ਹਾਂ ਜੋ ਸਾਨੂੰ ਬਿਹਤਰ ਮੁਨਾਫ਼ੇ ਵੱਲ ਅਤੇ ਸਿਹਤਮੰਦ ਨਤੀਜੇ ਵੱਲ ਲੈ ਜਾਂਦਾ ਹੈ
ਅੱਗੇ ਵੱਧੇ ਹੋਏ ਡੇਟਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਨਾਲ ਕੁਸ਼ਲਤਾ ਵਿੱਚ ਸੁਧਾਰ
ਕਢਾਈ ਵਿੱਚ ਕੁਸ਼ਲਤਾ ਨਾਲ ਕੰਮ ਕਰਨਾ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ ਜਿੰਨਾ ਤੇਜ਼ ਅਸੀਂ ਉਤਪਾਦਨ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਾਂ, ਉਨਾ ਹੀ ਜ਼ਿਆਦਾ ਗਾਹਕਾਂ ਦੇ ਆਰਡਰ ਸਮੇਂ 'ਤੇ ਪੂਰੇ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਾਂ। ਪ੍ਰੋਮੇਕਰ HX ਸਿਰੀਜ ਇਸ ਨੂੰ ਉੱਨਤ ਡੇਟਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਟੂਲਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਰਾਹੀਂ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਜੋ ਸਾਡੇ ਕੰਮ-ਕਾਜ਼ 'ਤੇ ਅਣਚਾਹੇ ਦਬਾਅ ਪਾਉਣ ਦੇ ਸਥਾਨਾਂ ਅਤੇ ਕੁਸ਼ਲਤਾ ਵਿੱਚ ਸੁਧਾਰ ਕਰਨ ਦੇ ਤਰੀਕਿਆਂ ਨੂੰ ਪਛਾਣਨ ਦਾ ਕੰਮ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ
ਮਸ਼ੀਨ ਦੇ ਚਾਲੂ ਰਹਿਣ, ਉਤਪਾਦਨ ਆਉਟਪੁੱਟ ਅਤੇ ਕਰਮਚਾਰੀ ਦੀ ਕੁਸ਼ਲਤਾ ਵਰਗੇ ਮੁੱਖ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਸੂਚਕਾਂਕਾਂ ਵਿੱਚ ਜਾ ਕੇ, ਅਸੀਂ ਘੱਟ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਕਰ ਰਹੇ ਖੇਤਰਾਂ ਨੂੰ ਆਸਾਨੀ ਨਾਲ ਪਛਾਣ ਸਕਦੇ ਹਾਂ ਅਤੇ ਉਤਪਾਦਕਤਾ ਵਧਾਉਣ ਲਈ ਰਣਨੀਤੀਆਂ ਬਣਾ ਸਕਦੇ ਹਾਂ। ਇਸ ਨਾਲ ਸਾਡੇ ਕੋਲ ਆਰਡਰ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਭੇਜਣ ਦੀ ਸਮਰੱਥਾ ਹੁੰਦੀ ਹੈ, ਅਤੇ ਇਹ ਗੁਣਵੱਤਾ ਦੇ ਪੱਧਰ ਨੂੰ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ ਜੋ ਗਾਹਕ ਸੰਤੁਸ਼ਟੀ ਨੂੰ ਬਣਾਈ ਰੱਖਦਾ ਹੈ
ਡੇਟਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਗੁਣਵੱਤਾ ਨਿਯੰਤਰਣ ਵਿੱਚ ਸੁਧਾਰ ਨਾਲ ਕੜਾਹ ਕਾਰਜ
ਕੜਾਹ ਕਾਰਜਾਂ ਵਿੱਚ ਉਹਨਾਂ ਦਾ ਗੁਣਵੱਤਾ ਨਿਯੰਤਰਣ ਹੋਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ, ਕਿਉਂਕਿ ਅੰਤਿਮ ਉਤਪਾਦ 'ਤੇ ਸਭ ਤੋਂ ਛੋਟੀ ਗਲਤ ਚੀਜ਼ ਬਹੁਤ ਜ਼ਿਆਦਾ ਦਿਖਾਈ ਦੇਵੇਗੀ। ਡੇਟਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਪ੍ਰੋਮੇਕਰ ਨੂੰ ਸਾਡੀਆਂ ਗੁਣਵੱਤਾ ਨਿਯੰਤਰਣ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆਵਾਂ ਨੂੰ ਵਧਾਉਣ ਅਤੇ ਹਰ ਲਾਈਨ ਵਿੱਚ ਸਿਖਰ-ਦ-ਲਾਈਨ ਉਤਪਾਦਾਂ ਦੀ ਗਾਰੰਟੀ ਦੇਣ ਦੀ ਆਗਿਆ ਦਿੰਦਾ ਹੈ
ਅਸੀਂ ਉਤਪਾਦਨ ਦੋਸ਼ਾਂ ਅਤੇ ਗਾਹਕਾਂ ਦੀਆਂ ਸ਼ਿਕਾਇਤਾਂ 'ਤੇ ਨਜ਼ਰ ਰੱਖਦੇ ਹਾਂ, ਜੋ ਸਾਨੂੰ ਰੁਝਾਣਾਂ ਨੂੰ ਪਛਾਣਨ ਅਤੇ ਗੁਣਵੱਤਾ ਸਮੱਸਿਆਵਾਂ ਦੇ ਮੂਲ ਕਾਰਨਾਂ ਨੂੰ ਉਜਾਗਰ ਕਰਨ ਦੀ ਆਗਿਆ ਦਿੰਦਾ ਹੈ। ਇਸ ਨਾਲ ਸਾਡੇ ਕੋਲ ਇਹ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਣ ਦੀ ਯੋਗਤਾ ਹੈ ਕਿ ਜੋ ਕੁਝ ਗਲਤ ਹੋਇਆ ਹੈ, ਉਸ ਨੂੰ ਠੀਕ ਕੀਤਾ ਜਾਵੇ — ਖਾਸ ਤੌਰ 'ਤੇ, ਇਸ ਸਿਸਟਮ 'ਤੇ ਸਾਡੀਆਂ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆਵਾਂ, ਸਿਖਲਾਈ ਅਤੇ ਉਪਕਰਣ — ਗਲਤੀਆਂ ਨੂੰ ਖਤਮ ਕਰਕੇ ਇਹ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਣਾ ਕਿ ਸਾਡੀ ਗੁਣਵੱਤਾ ਸਭ ਉਤਪਾਦਾਂ 'ਤੇ ਲਗਾਤਾਰ ਬਰਕਰਾਰ ਰਹਿੰਦੀ ਹੈ
ਡੇਟਾ-ਅਧਾਰਤ ਫੈਸਲੇ ਬਿਹਤਰ ਪੈਦਾਵਾਰ ਅਤੇ ਘੱਟ ਬਰਬਾਦੀ ਵੱਲ ਲੈ ਜਾਂਦੇ ਹਨ
ਬਰਬਾਦੀ ਨੂੰ ਘੱਟ ਤੋਂ ਘੱਟ ਕਰਨ ਅਤੇ ਪੈਦਾਵਾਰ ਨੂੰ ਅਨੁਕੂਲ ਬਣਾਉਣ ਦੀ ਸੰਭਾਵਨਾ ਪ੍ਰੋਮੇਕਰ ਲਈ ਪ੍ਰਾਥਮਿਕਤਾ ਹੈ MIX-PB ਸਿਰੀਜ , ਕਿਉਂਕਿ ਇਹ ਨਾ ਸਿਰਫ਼ ਲਾਗਤਾਂ ਨੂੰ ਘਟਾਉਣ ਲਈ ਸੇਵਾ ਕਰਦਾ ਹੈ ਸਗੋਂ ਵਧੇਰੇ ਟਿਕਾਊ ਕਾਰਵਾਈਆਂ ਨੂੰ ਉਤਸ਼ਾਹਿਤ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਵੀ ਮਦਦ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਡੇਟਾ-ਅਧਾਰਤ ਫੈਸਲਾ ਲੈਣ ਨਾਲ, ਅਸੀਂ ਇਹ ਪਤਾ ਲਗਾ ਸਕਦੇ ਹਾਂ ਕਿ ਅਸੀਂ ਕਿੱਥੇ ਬਰਬਾਦੀ ਅਤੇ ਪੈਦਾਵਾਰ ਵਿੱਚ ਨੁਕਸਾਨ ਪੈਦਾ ਕਰ ਰਹੇ ਹਾਂ
ਉਤਪਾਦਨ ਦੇ ਹਰੇਕ ਕਦਮ, ਵਰਤੀ ਗਈ ਸਮੱਗਰੀ ਅਤੇ ਮਸ਼ੀਨ ਦੀ ਕੁਸ਼ਲਤਾ ਦਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕਰਕੇ, ਅਸੀਂ ਬਰਬਾਦੀ ਦਾ ਪਤਾ ਲਗਾ ਸਕਦੇ ਹਾਂ ਅਤੇ ਇਸ ਤੋਂ ਬਚਣ ਲਈ ਜ਼ਰੂਰੀ ਕਾਰਵਾਈਆਂ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਾਂ। ਇਸ ਨਾਲ ਸਾਡਾ ਵਾਤਾਵਰਣਕ ਨਿਸ਼ਾਨ ਘੱਟ ਹੁੰਦਾ ਹੈ ਜਦੋਂ ਕਿ ਇਸ ਨਾਲ ਸਾਡੇ ਪੈਸੇ ਵੀ ਬਚਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਸਾਡੀਆਂ ਕੱਢਣੀਆਂ ਦੀਆਂ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆਵਾਂ ਹੋਰ ਸੁਚਾਰੂ ਢੰਗ ਨਾਲ ਚੱਲਦੀਆਂ ਹਨ
ਸਾਰਾਂਸ਼ — ਅੰਤ ਵਿੱਚ, ਆਧੁਨਿਕ ਕੱਢਣ ਦੀਆਂ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆਵਾਂ ਵਿੱਚ ਉਪਜ ਨੂੰ ਵੱਧ ਤੋਂ ਵੱਧ ਕਰਨ ਅਤੇ ਸੰਚਾਲਨ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ੀਲਤਾ ਵਿੱਚ ਸੁਧਾਰ ਲਈ ਡੇਟਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਇੱਕ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਕਾਰਕ ਹੈ। ਡੇਟਾ-ਅਧਾਰਤ ਜਾਣਕਾਰੀਆਂ ਦੁਆਰਾ ਪ੍ਰਾਪਤ ਉੱਤਰ, ਪ੍ਰੋਮੇਕਰ ਨੂੰ ਮੁਨਾਫ਼ਾ ਵਧਾਉਣ, ਪੈਦਾਵਾਰ ਦਰਾਂ ਵਿੱਚ ਵਾਧਾ, ਬਿਹਤਰ ਗੁਣਵੱਤਾ ਨਿਯੰਤਰਣ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਣ ਅਤੇ ਬਰਬਾਦੀ ਨੂੰ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਤੌਰ 'ਤੇ ਘਟਾਉਣ ਦੇਣ ਦੇ ਯੋਗ ਬਣਾਉਂਦੇ ਹਨ। ਇਸ ਨਾਲ ਸਾਡੇ ਗਾਹਕਾਂ ਲਈ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਇੱਕ ਉੱਚ ਗੁਣਵੱਤਾ ਵਾਲਾ ਉਤਪਾਦ ਬਣਾਉਣਾ ਸੰਭਵ ਹੁੰਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਇਸ ਦੇ ਨਾਲ ਨਾਲ ਇੱਕ ਸਿਹਤਮੰਦ ਅਤੇ ਲਾਭਦਾਇਕ ਵਪਾਰ ਬਣਾਈ ਰੱਖਣਾ ਵੀ ਸੰਭਵ ਹੁੰਦਾ ਹੈ।