改進的過程通常首先要認識到工廠或某些流程中的限制。這可能與工廠生產時間或工廠績效管理、設備故障、產品缺陷甚至是缺乏制造的人工技能有關。然而，如果沒有硬數據，識別這些約束可能會耗費大量時間，如果手工完成，并且復雜。因此，建議使用軟件來簡化流程。

監控和數據采集軟件可以快速識別出整個生產工廠或產品制造過程中主要損失的基準數據。這些數據應該在一段固定的時間內收集。從這里開始，制造商可以確定最重要或最有價值的地方開始改進。

在部署軟件來收集這些基準數據之后，制造商可以將OEE的結果與真實的數據和歷史報告進行比較，并開始一個持續改進（CI）過程。

當然，CI并不是一個新現象，但精益生產損失的數字化是。這將使分析和與生產數據的相關性變得容易，顯示出工廠的潛在改進領域，從而有助于提高ROI。

能夠監控OEE，總生產維護（TPM）和CI將突出潛在的改進領域，但也要確定改進項目是否促進了生產過程。例如，一個可度量的指示器，它可以提高ROI。

減少浪費是CI的一個例子。這一術語描述了吸收時間和金錢的非增值廢物。消除浪費是精益生產方法的重要組成部分，通常是改進流程的第一步。

使用監控軟件，這些浪費可以被數字化和監控，為制造商提供知識以將質量降到最低。事實上，在汽車行業，一個COPA-DATA的客戶能夠通過數字故障記錄節省5%的員工時間。

以等待的浪費為例。在生產設施中，由于交付延遲、無計劃的系統停機時間或由于計劃不周的生產計劃而浪費的分鐘或小時，這可能會導致生產停止。

使用軟件，這些浪費可以被數字化記錄和報告，找出為什么交付沒有到達的原因，為什么某些機器沒有達到他們的周期時間，或者當部分設備完全處于空閑狀態時。

通過使用軟件進行統計過程控制（SPC）報告，也可以實現減少浪費，這是一種在制造過程中測量和控制質量的方法。自然地，明確定義的生產和產品過程將減少廢料的浪費。減少可變性不僅可以提高組裝件的質量，還可以減少客戶投訴，并通過客戶滿意度提高銷售。

COPA-DATA的工業軟件zenon可以自動生成SPC報告，記錄過程能力，進而將工廠轉向到提高投資回報率上來。

提高投資回報率可能是制造商的首要任務，但在軟件改革上投入巨資可能會讓人望而卻步。一場引人注目的改革不僅會帶來風險，還會給工廠帶來文化上的挑戰。

COPA-DATA的zenon是完全可伸縮的。這意味著終端用戶不需要直接跳到深水區，并在每個價值流區域部署軟件。它們可以從一個更小的系統開始，比如捕獲停機時間和吞吐量。

在分析了這個度量的結果之后，制造商可以開始測量其他方面的改進，例如生產質量、CI項目、移動連接、配方組，甚至通過將軟件與企業資源規劃（ERP）系統和云解決方案連接起來，以便開始垂直整合。

制造商希望在采用新技術后能獲得快速的ROI——無論是機器人技術、自動化、傳感器還是企業軟件。根據巴克萊銀行的研究，這些投資正在為制造商帶來生產率的回報。然而，如果不確定需要改進的領域，制造商如何才能優化他們的設施，使其充分發揮潛力呢？

其實答案就在他們的數據中。