Fiabiliser les données de production d’un site automobile

• Identifier les causes d’erreurs dans les données de production
• Mettre en place des contrôles de qualité des données
• Organiser la responsabilité des données sur un site

Responsables méthodes, data analysts, responsables systèmes

Connaissance des systèmes de suivi de production d’un site

• Définir ce qu’est une donnée de production de qualité et fiable
• Comprendre le parcours des données du poste jusqu’au système central
• Repérer les erreurs de saisie, de capteur et de synchronisation
• Analyser les doublons, valeurs manquantes et incohérences
• Définir les règles de contrôle à la source de la donnée
• Automatiser les alertes sur les anomalies de remontée des données
• Normaliser les référentiels : pièces, postes, codes défaut
• Désigner les responsables de la qualité des données par atelier
• Mesurer le taux de fiabilité des données au fil du temps
• Piloter le plan d’amélioration de la qualité des données

• Repérer les anomalies dans un extrait de données de production
• Rédiger cinq règles de contrôle pour une remontée de cadence
• Désigner les responsables des données pour trois ateliers

• Check list de contrôle de la qualité des données d’atelier
• Modèle de règles de validation des données de production
• Répertoire des erreurs courantes de remontée de données