Manuelle Dateneingabe-Werkzeuge
Protokoll & Offline-Fertigungsdaten digitalisieren
Nahtlose Digitalisierung und Integration manuell erfasster Daten mit den übrigen Betriebsdaten, um ein vollständiges Bild der Qualität, des Prozesses und der Anlagenleistung im Werk zu erhalten.
Vollständig anpassbare Formulare zur Erfassung manueller Daten erstellena
Die manuellen Dateneingabe-Werkzeuge von dataPARC bieten eine unglaubliche Flexibilität mit mehr als einem Dutzend Optionen für die Dateneingabe. Geben Sie Daten für einen Datensatz von überall in der dataPARC-Umgebung ein, über mehrere MDE-Seiten, PCs und Standorte hinweg.
- Konstruieren Sie benutzerdefinierte Dateneingabebildschirme zur Unterstützung Ihres Prozesses.
- Erstellen Sie vertrauter Ansichten für einfache Benutzerschulung.
- Verfolgen Sie jeden vom Benutzer eingegebenen Wert über detaillierte Prüfpfade.
- Zugriffskontrolle mit dem integrierten Sicherheitsmodell von dataPARC.
Digitalisieren & Visualisieren von Labordaten
Kombinieren Sie die manuellen Dateneingabe-Werkzeuge von dataPARC mit den branchenführenden Analysemöglichkeiten für die Fertigung zu einer leistungsstarken und kostengünstigen LIMS-Lösung.
- Fehlersuche bei Qualitätsproblemen durch Auswertung von Labordaten & anderen Prozessdaten.
- Mittellinien Sie Ihren Prozess, indem Sie Grenzwerte für die Labordaten festlegen.
- Führen Sie SQC durch um die Qualität im ersten Durchgang (FPQ) zu verbessern.
- Erstellen Sie vom Kunden geforderte Analysezertifikate.
Vereinfachen Sie die Schichtberichterstattung
Eliminieren Sie papierbasierte Schichtberichte und erleichtern Sie die Aufzeichnung, den Rückruf und die Reaktion auf Sicherheits-, Umwelt- und Produktionsprobleme.
- Integration von Schichtberichten mit anderen Instrumenten für operative Daten.
- Digitalisieren Sie operative Besprechungen & lösen Sie Probleme während der Besprechung.
Manuell erfasste Bedienerrunden integrieren
Erfassen Sie schnell und einfach manuell eingegebene Bedienerdaten. Digitalisieren Sie manuelle Daten und verwenden Sie die Tags in der Trendanalyse zusammen mit Ihren anderen Betriebsdaten.
- Fehlerbehebung bei Prozessproblemen durch Auswertung manueller Daten & andere Prozessdaten.
- Mittellinien Sie Ihren Prozess durch die Festlegung von Grenzwerten in Verbindung mit manuellen Daten.
- Automatisieren Sie das Berichtswesen mit allen Anlagedaten.
Ausgewählte Fallstudie
Kapstone Paper
Der weltweite Markt für Wellpappe ist hart umkämpft, so dass eine Prozessoptimierung für das Überleben einer Papierfabrik unerlässlich ist. Das technische Team von KapStone wandte sich an dataPARC, um seinen Prozess zu zentrieren, Goldene Läufe zu identifizieren und die Kosten zu senken.
Seit über 25 Jahren bieten wir praktische Analyselösungen an
Wir versuchten die größte Anlage unseres Unternehmens zu optimieren und PARCview ermöglichte uns die Überlagerung von Labor- und Prozessdaten, um Wahrnehmungsbarrieren abzubauen und datenbasierte Entscheidungen zu treffen.
Stan Case
Anlagenmanager – Amalgamated Sugar
Unsere Investition in dataPARC ermöglicht es uns, uns auf die Systemoptimierung zu konzentrieren, da wir die Daten, die wir jetzt erfassen, nutzen.
Tyler Fedun
Manager IT-Betrieb – Energy Transfer
Wir stellen eine Vielzahl unterschiedlicher Papiersorten her. Um die Kosten für jeden Durchlauf zu maximieren, verwenden wir das dataPARC-Tool für die Mittellinie, um „Goldene Läufe“ zu finden, und diese werden bei jedem Durchlauf einer Sorte zu unserem Ziel.
Pami Singh
Leiter Prozessoptimierung
Die weltweit größten Hersteller verlassen sich auf dataPARC
Verwandte Lösungen
Bewältigen Sie gängige Fertigungsherausforderungen mit der sofort einsatzbereiten Funktionalität von PARCview.
Zusätzliche Funktionen
dataPARC ist ein flexibles Toolkit für die Industrieanalyse, das auf der Grundlage von einfacher Datenerfassung und -integration basiert. Die Kernbausteine von dataPARC können verwendet werden, um beliebige Anwendungen zu erstellen, die Ihren Anforderungen entsprechen.
Echtzeit-Trends
PARCview gilt allgemein als die beste verfügbare Anwendung zur Prozesstrendanalyse und bietet eine Kombination aus leistungsstarken Funktionen und Benutzerfreundlichkeit, um bei der Fehlerbehebung und Datenanalyse zu helfen. Drag & Drop, Ziehen der Zeitachse, Zeitsynchronisierung mehrerer Trends, Vorlagen für mehrere Trends.
Dynamische Alarme & Benachrichtigungen
Verwenden Sie die regelbasierte Alarm-Engine von dataPARC, um intelligente Alarmdefinitionen zu erstellen, die Compliance-Ereignisse, einschließlich Datenverlust, Echtzeit und aggregierte Überschreitung von Regulierungsgrenzen, zuverlässig erkennen. Leiten Sie Alarmereignisdaten an das Logbuch von PARCview weiter und versenden Sie Benachrichtigungen per E-Mail oder SMS.
Benutzerdefinierter Berichtsgenerator
Mithilfe der umfassend konfigurierbaren Skript- und Planungsanwendung von PARCview können wiederkehrende Berichte oder andere wichtige Daten geplant und an das Management und andere Entscheidungsträger übermittelt werden. Erstellen Sie ereignisgesteuerte Berichte, die Übermittlung von Dashboard-Berichten und geplante Berichte.
Excel-Zusatzmodul
PARCxla wurde dafür entwickelt, allgemeine oder langwierige Excel-Aufgaben zu automatisieren und die Erstellung wiederverwendbarer Berichte zu vereinfachen. So können Benutzer mehr Zeit mit wichtigen Entscheidungen verbringen und müssen sich weniger mit der Datenbearbeitung beschäftigen.
Werkzeuge zur Batch-Analyse
Ordnen Sie mehrere Chargen nach Produkt in einer vergleichenden oder fortlaufenden Ansicht an. Suchen Sie nach historischen Chargen auf der Grundlage von Identifizierungsinformationen, wie Chargen-ID oder Produktetikett. Bestimmen Sie die Variabilität an jedem beliebigen Punkt der Charge mithilfe der Run-Trend-Analyse.
Kontrolltafeln
Erstellen Sie Kontrolldiagramme (x-bar, Bereich, Standardabweichung usw.) aus vorhandenen Quellen oder PARCview-Formeln. Definieren Sie einfache Min-/Max-Grenzen, wählen Sie aus Western Electric-Regeln oder benutzerdefinierter Logik. Grenzen können nativ in dataPARC verwaltet oder aus einer Datenbank eines Drittanbieters importiert werden.
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