最大限度地提高绩效

‍TEEPTRAK：为什么我们的解决方案（以及我们建议的方法）可以最大限度地提高您的绩效‍

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法国工业绩效领导者，开发了一系列致力于优化生产手段效率的数字解决方案。始终与现场保持联系并处于前沿，其易于部署和可用的解决方案不断升级和丰富。

--CEO François Coulloudon 的解释

组织和管理如何影响绩效？

François Coulloudon：在工业制造中，工厂的绩效很大程度上取决于其设备和工作站的生产力。配备高效机器和工作站的工厂,几乎可以自动提高盈利能力。其他维度（人力资源、供应链、IT等）必须服务于工业资产的效率。

您的解决方案如何适应绩效方法？

François Coulloudon：确定优先改进领域（无论其性质如何）的建议方法是从产生附加值的要素的成本和绩效开始追踪。根据确定的问题和途径，可以启动工厂其他 "方面 "的项目。这样就能最大限度地发挥行动和结果的影响。

为了优化设备和工作站的性能，首先必须对其进行测量。措施越简单、越容易获得和越普遍，影响就越大。我们的 4 种解决方案提供机器性能监控（PerfTrak 标准、轻型、实时和 OPC UA）、过程数据分析 (ProcessTrak)、质量监控 (QualTrak)、操作员任务实时监控 (PaceTrak)。

我们是否应该小心避免“为了技术而技术”？

François Coulloudon：有时，为了现代化、为了交流或为了解决一个并不总能得到适当优先考虑的问题，我们很容易就开始实施数字化项目。企业不应把重点放在获取昂贵的新技术上，而应根据上述 "面包屑线索 "所带来的机遇制定技术路线图。这样就可以采用 "需求拉动 "的方法，既充满潜力，又风险有限。

因此，TRS不仅是一个结果，也是一个投入？

François Coulloudon：通过采用专注于监控和优化设备和工作站的方法，工厂可以确定影响最大的绩效改进措施。但所识别的损失（精益生产 "浪费 "和/或非增值）的性质可以是任何性质：管理、人力资源、质量、维护、物流等。因此，TRS（OEE设备综合效率）就其价值而言是一种结果，就其内容而言则是一种确定优先次序的手段。

机器学习与碳减排

TEEPTRAK 通过机器学习为感兴趣的制造商提供免费的数据分析平台，提供两种算法：异常检测和流程优化。

TEEPTRAK 将出现在 3 月 27 日至 28 日全球工业展的 EDF 展台上，通过案例研究展示设备性能如何对能源效率产生直接影响。