Diversas

Queremos aproveitar ao máximo os dados de processo, mas frequentemente temos que tomar decisões, sem o tempo para uma análise apropriada.
 
Pecados capitais na utilização de dados de processo!

1. Crença de que o processo que funciona há muito tempo não requer melhoria ou revisão.
2. A causa raiz do distúrbio foi encontrada ou apenas validamos uma ideia pré-concebida e o distúrbio provavelmente se repetirá?
3. Se os dados são ruins, os resultados também serão. O pré-processamento de dados é uma das etapas mais importantes da análise e deve incluir dados de laboratório e atrasos. Use ferramentas poderosas para desenterrar os dados essenciais. Analise os fenômenos de várias perspectivas e mude de direção rapidamente, se necessário.
4. Falta de compreensão do processo: Na melhor das hipóteses, uma ferramenta só pode sugerir candidatos para causas ou efeitos raiz. Os sistemas de aprendizado de máquina são fáceis de comercializar como onipotentes, mas sem a competência do engenheiro, a análise de dados é inútil.

Como escapar das armadilhas:

O valor está nas conclusões, não no processo de análise: Quanto melhores as ferramentas, maior o sucesso nas análises!
 
Comparações de diferentes períodos e status de processos são o ponto de partida para buscar as melhores práticas operacionais, visando um melhor desempenho. É crucial que os sistemas aplicados suportem um fluxo de trabalho eficiente e permitam que você encontre distúrbios em um grande conjunto de dados.
 
Por isso, desenvolvemos o Wedge, uma ferramenta que não exige que o usuário tenha as habilidades de um analista de dados para obter resultados.
 
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