制造业每花费 1 美元，就有 20% 浪费，每年总计 8 万亿美元，占全球温室气体排放量的 10%。据福布斯称，这种浪费约占全球 GDP 的 10%，这一惊人的数字凸显了问题的规模。20% 的效率损失通常会立即引发关注。我们曾目睹各组织在面临类似经济规模的动荡时如何应对——动员大规模力量来调整那些曾经看似不可动摇的运营体系。由此可见，理应运用同等程度的紧迫感和创新精神来消除这 20% 的过剩浪费。回收这部分价值可能引发整个制造业的变革性转变。然而，奇怪的是，这类响应至今仍是例外而非常态。
原因何在？ 嗯，部分原因在于这种浪费的性质。这不仅仅关乎材料，更是贯穿整个生产生命周期的各种低效问题错综复杂的组合。以下从宏观尺度揭示问题的构成：
材料浪费
- 报废和缺陷：未通过质量检查或在生产过程中损坏的组件。
- 生产过剩：由于不准确的预测或批次处理，生产超过需求。
- 库存过剩：未使用的原材料或成品，通常会过时。
时间浪费
- 闲置设备：等待输入或维护的机器。
- 手动返工：修复缺陷所花费的时间，这些缺陷本可以通过更好的过程控制来预防。
- 过程效率低下：工作流程优化不当，导致生产减慢。
能源浪费
- 过热、过冷或过度加工：由于缺乏精确度，使用比所需更多的能源。
- 不必要的运输：在设施内或设施之间低效移动材料或产品。
劳动力浪费
- 未充分利用的人才：熟练的工人将时间花在重复性任务上，而不是增值工作上。
最后，最大的浪费和最可预防的障碍：
与数据断开连接
依赖手动方法（如纸笔或基础电子表格）的团队无法追溯根本原因、预测故障或支持数据驱动型决策，从而导致可预防的错误、问题解决效率低下，以及错失持续改进的机会。
所以，也许这就是为什么这么多浪费仍然存在的原因。解决制造业面临的挑战令人不堪重负，且异常复杂。当复杂性问题遭遇过时的工具，进展便会停滞不前。即便工艺最精湛的团队，若缺乏实时洞察与自动化支持，也会举步维艰。结果？ 陷入被动决策、重蹈覆辙、错失优化良机的恶性循环。
手动方法、错过的机会
这些低效问题不仅侵蚀利润，更会拖慢创新与可持续发展的步伐。这也提出了一个关键问题：我们正在采取哪些措施来应对和解决它们？
尽管面临万亿美元规模的问题，许多制造商却仍在依靠过时的系统和脱节的过程运营。手动数据收集、孤立的团队和延迟的决策既效率低下又成本高昂。这些做法不仅拖累创新速度、掩盖质量问题，更会导致问题几乎无法在升级前得到及时解决。
现代制造业要求更多。它要求可见性、敏捷性和精确性。而这要从数据开始。
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当每个数据点都推动进展时
Minitab 通过化复杂为清晰，将分散的信息转化为可执行的洞见，助力制造商充分释放其数据的全部潜力。借助合适的工具，团队便能实时监控质量，在趋势演变为故障前防患于未然，并跨部门协作以推动有意义的变革。
这不仅仅在于解决问题。这关乎为持续改进奠定基础。Minitab 助力制造商实现从被动解决问题转向主动预防问题，从各自为政转向协同互联，从依赖猜测转向精准决策。
Minitab 如何应对制造浪费
- 质量监控：借助实时 SPC 和自动警报，团队可以及早发现偏差，防止代价高昂的报废和返工。
- 过程优化：高级分析有助于发现瓶颈和低效率，简化工作流程并缩短空闲时间。
- 预测见解：机器学习模型预测潜在的失效和性能下降，实现主动维护和资源规划。
- 协作和可见性：集中式控制台和报告工具可确保从车间到最高管理层的每个人都实时保持一致和知情。
通过将 Minitab 集成到日常运营中，制造商可以获得减少浪费、提高质量和加速创新所需的清晰度。这不仅仅关乎解决问题，还关乎建设未来工厂，为制造业打造更可持续、更高效的未来。
推动生产持续发展的见解
尽管制造业浪费是一个价值万亿美元的问题，但它也是一个价值一万亿美元的机会。解决它不仅需要意识，还需要采取行动。制造商需要的不仅仅是数据。他们需要每个决策的清晰度、速度和信心。这就是 Minitab 发挥作用的地方。Minitab 通过将复杂性转化为洞见，将洞见转化为影响，使团队能够提高质量，并建立一个由持续改进定义的车间。
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