Constitution Restruction) لیان طریقہلوجی کا ایک بنیادی اصول ہے، جس میں مسلسل کوشش پر توجہ دی جاتی ہے تاکہ وہ طریقہ کار کو بہتر بنانے، فضلے کو کم کرنے اور اضافی مقدار میں اضافہ کر سکے۔ Data-portive species in Lean کے لیے علاقوں کی شناخت اور معلوماتی فیصلے کرنے کے قابل ہو سکے۔اس مضمون میں بتایا گیا ہے کہ ڈیٹا Aalytics کیسے لین میں مسلسل بہتری کی مدد کرتا ہے اور عملی مثالیں فراہم کرتا ہے۔

لین کیشن میں ڈیٹا کا کردار

معلوماتی مجموعے اور تجزیے بہت ضروری ہیں ان میں داخلی شناخت اور پیمائش ترقی کے لیے ضروری ہے۔اییرنگ ڈیٹا سے ادارہ بوتل کی تکنیکوں کو تبدیل کر سکتا ہے، کلیدی کارکردگی کے اشارے (KPIs) کی نگرانی کر سکتا ہے اور تبدیلی کے اثرات کا جائزہ لیتا ہے۔اس نظام کے ذریعے بہتریات کو یقینی بنایا گیا ہے، قیاس کی بجائے حقیقتوں پر مبنی ہے۔

ڈیٹا-مریخی طرزِ عمل میں

مسلسل بہتری کی حمایت کے لیے کئی تکنیکوں کے ذریعے کئی ٹیکنالوجی ڈیٹا:

  • Value spect maption:] اعداد و شمار کو تصور کرنے اور مواد اور معلومات کی بہاؤ کا تجزیہ کرنے کے لیے استعمال کرتے ہیں۔
  • Root oot olysis: کام کرنے والے اعداد و شمار کو زیر اثر لانے کے لیے کام کرتے ہیں۔
  • ] اسٹیکل کنٹرول:] نگرانی کے عمل کو معیار برقرار رکھنے کے لیے ڈیٹا چارٹ کے ذریعے مختلف طریقہ کار استعمال کرتے ہیں۔
  • کائژن واقعات: ڈیٹا گائیڈز نے مرکزی کارتوشنز کے دوران بہتری کی سرگرمیوں کو نشانہ بنایا۔

ڈیٹا-مُتَرِّعْتَرْنَا أَبْرَةَةَ سانچہ:قرآن-سورہ 83 آیت 19۔۔۔*

تنظیموں نے مختلف شعبوں میں کامیابی سے ڈیٹا کی ترقیاتی اصلاحات عمل میں لائی ہیں:

  • [Munuctioning:] مشین کم کرنے اور نگہداشت کے شیڈول کو کم کرنے کے لیے حقیقی وقت کے سینسر ڈیٹا استعمال کرنے کے لیے استعمال کرتے ہیں۔
  • Suply Chain: [1] [حوالہ درکار] حمل ڈاٹ کو انٹر لائن لاگس کے لیے اور قیادتی اوقات میں کم کرنے کے لیے.
  • Quality کنٹرول: [1] [1] خام ڈیٹا کا اطلاق کریں، جس سے پیداواری کمیت میں کمی واقع ہوتی ہے۔
  • کا عملہ settlement feature: نگرانی کے حادثے کی رپورٹ دیتا ہے تاکہ خطرہ کے نمونے معلوم ہوں اور ان پر عمل کیا جا سکے۔