Chapter 1

为什么工匠的直觉支持了这个网站

多年经验造就的难以言喻的判断

在日本的制造现场,拥有多年经验的技术人员敏锐地捕捉到设备状态和产品变化。

炉的情况、设备发出的声音、产品的完成等,有时也会组合仅靠数字难以捕捉的信息来判断状态。

这些经验是长期积累的网站的重要智慧。

这里重要的是不要决定“直觉不正确”

相反,了解直觉背后的条件和判断标准是数字化的起点。

Chapter 2

但是,仅依靠经验也有困难

难以用语言表达的技术很难继承

向其他人解释判断标准并不容易,因为退伍军人看到了什么,他们的感受和判断对他们自己来说是司空见惯的。

此外,如果人改变,判断可能会有所不同。

即使人们改变,也可以检查相同的状态

不必将所有内容都替换为数字。

另一方面,如果您记录温度等可测量状态,您将能够通过共同的数字确认“与平常不同”的感觉。

这使得退伍军人和年轻人可以在查看相同信息的同时进行讨论。

Chapter 3

量化不是绑定网站

数据可用于“共享”而不是“观看”

在询问“将站点作为数据”时,您可能会觉得您正在监控工作。

但是,最初的目的不是监控本身。

它是分享退伍军人在头脑中所做的判断以及他们在现场感受到的变化,作为尽可能客观的信息。

Experience

经验

迄今为止在现场培养的判断和知识。

Measure

测量

可以客观地检查状态的信息,例如温度。

Record

记录

留下随时间的变化,以便以后检查。

Share

共享

退伍军人和年轻人,网站和行政部门看到相同的信息。

例如,如果您可以在退伍军人感觉“有点热”的场景中检查当时的温度和过去的数据,您可以将感觉与数字进行比较。

通过这些积累,我们可以将“以某种方式感觉如此”的体验转变为更容易分享的知识。

Chapter 4

数据成为跨部门的“通用语言”

量化的另一个价值是,不同职位的人可以根据相同的信息进行交谈。

现场和管理部门看到相同的数字

在现场,即使判断“进一步改变条件可能会影响质量”,也可能难以向另一个部门解释原因。

因此,如果可以共享温度和过程数据等客观信息,则可以从共同信息中考虑“为什么条件是必要的”。

数字是补充而不是消除经验

经验丰富的经验和测量数据无法选择。

从经验中了解“在哪里看”,并使用数据检查“它是否真的如此”。

通过这种组合,您可以将网站的智慧更接近更多人可以使用的形式。

在促进脱碳和节能方面,重要的不是“放弃经验”,通过数据确认经验,分享经验,并促进下一步改进

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下一次我们将寻找“热量的出路”。

考虑工厂的节能时,只看使用能源的设备是不够的。

我们需要考虑产生的热量在哪里移动以及从哪里逃逸。

在第三集中,从导热,对流和辐射的热传导的基础考虑工厂的热损失,主题是“热量从哪里逃逸?”

阅读第3集“热量从哪里逃逸”

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工厂脱碳系列

第1话~第3话

第4话~第6话

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在第一集中,我从“质量”和“热量”的角度考虑了工厂脱碳困难的原因。

在第三集中,我们将更进一步,看看热量在工厂中的移动位置。

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