프로세스 최적화는 효율성을 높일 수 있도록 워크플로우를 개선하고 비용을 절감하고 품질을 향상시킵니다. 두 제조 및 서비스 산업은 간소화 작업에 다양한 전략을 활용하고 더 나은 결과를 달성합니다. 이 문서는 실제 사례를 강조합니다.

제조 산업 예제

제조업체는 종종 폐기물을 제거하고 생산성을 향상시키기 위해 야윈 제조 원칙을 채택한다. 예를 들어, 도요타 생산 시스템 (TPS)의 도요타의 구현은 공정 최적화를위한 벤치 마크였습니다. 그것은 단지 시간 생산, 지속적인 개선 및 사람들을 존중합니다.

또 다른 예는 디지털 트윈 기술의 일반 전기 사용입니다. 물리적 자산의 가상 모델을 만들면 GE는 예측 유지 보수 및 감소 된 가동 시간을 선도하는 성능과 시뮬레이션 및 분석 할 수 있습니다.

서비스 산업 예제

서비스 부문에서, 프로세스 최적화는 종종 고객 경험 및 운영 효율성에 초점을 맞추고 있습니다. Amazon은 자동화 및 데이터 분석을 통해 물류 및 배달 프로세스를 최적화하여 빠른 배송 시간과 비용 절감을 가능하게합니다.

의료 제공자는 프로세스 개선을 활용합니다. 예를 들어, 병원은 전자 보건 기록 (EHR) 시스템을 구현하여 환자 정보 관리, 오류 및 대기 시간을 단축합니다.

일반 전략

  • Automation: 반복 작업을 수행하기 위해 기술을 사용합니다.
  • Data Analytics: 인피니티를 식별하는 데이터 분석.
  • 지속 개선:보관절차를 위한 정기적인 검토 과정
  • Standardization: 일관성을 보장하기 위해 균일한 절차를 작성합니다.