Veja como você pode aprimorar as práticas de Lean Manufacturing com tomada de decisão baseada em dados.

Improving Lean Manufacturing through data-driven decision-making involves analyzing value streams to optimize processes. Here we need to start by mapping value streams to distinguish valuable steps from wasteful ones. We have to collect and analyze data to uncover patterns and inefficiencies, then use these insights to address bottlenecks and refine processes. We should continuously monitor key performance indicators (KPIs) with data visualization tools and make iterative adjustments based on performance reviews. We must promote a data-driven culture through training and collaboration to ensure that insights drive continuous improvement, reducing waste and boosting efficiency in alignment with Lean principles.

Los datos deben ser capturados en tiempo y forma, también deben ser los correctos. El analisis previo del proceso debe detectar estos datos. Los datos han de ser de valor y con una cantidad y frecuencia suficiente para analizar tendencias y ofrecer conclusiones consistentes, ademas de ofrecer soluciones a medida que el comportamiento vaya evolucionando ya sea de acuerdo a lo esperado como en contra

Es imprescindible que todo el personal reciba un nivel básico de formacion a lean manufacturing y los objetivos que se persiguen tanto a nivel general y particular. El personal ha de comprender qué involucra los fallos y los aciertos, las desviaciones. Los pasos a dar para alcanzar los objetivos y los planes de accion para las desviaciones deben ser coherentes y ser apoyados por los involucrados, y estsr basados en datos.

Improving Lean Manufacturing through data-driven decision-making involves harnessing advanced technology to boost efficiency and adaptability. By analyzing data from sensors, machines, and other sources, manufacturers can uncover insights and detect patterns that traditional methods might overlook. Building a robust technological infrastructure enables the use of AI and machine learning tools to derive actionable insights from this data. Intuitive data visualization tools help employees at all levels track performance and key metrics effectively. Promoting a "citizen data science" culture empowers staff to engage in data-driven initiatives, while multi-persona DSML platforms enhance collaboration and decision-making across the organization.

La presentación de resultados no debe ser solamente la exposición de los mismos, la declaración de una conclusion. Detras de esta información existe en gran mayoria de ocasiones un analisis avanzado de datos y uso de multiples herramientas. La presentación debe estar alineada con las características de la audiencia y personal interesado. Los conclusion debe ser contada como historia para alcanzar el entendimiento correcto sin necesidad de conceptos técnicos. Se debe tener en cuenta que esta parte es la parte mas importante y una mala exposición puede deshacer un gran trabajo de análisis de información y trabajo previo.