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資本投資期和投資回收點
管理點設計和數據收集
基本上，如果您不超越“可視化”，您將無法獲得導致恢復的結果。
所到之處採集、採集、積累數據，只需要提前投入智能工廠的準備工作。
除非你有一個可以讓你輕鬆獲取數據的系統，否則盲目增加收集的數據量是不好的，因為它會產生或不會產生結果。
入門
先把手頭的數據整理出來，確定需要的項目和粒度，再考慮如何獲取數據，才是合理的。
作為該過程的一種易於理解的技術，推薦“利用IE（工業工程） ”。
一般投資期以及如何創造投資回報點
要讓製造業成為FA和未來的智能工廠，投資是絕對必要的。
特別是需要最大限度地提高效率，例如設備佈局變化和流線。
這些設計週期也是一種投資。
而且，如果數據採集方法還沒有建立起來，就沒有可視化。
可視化對於智能工廠的合理化是必不可少的。
也是創建這些可視化機制的投資期。
需要公司根據擬投資的設備內容和投資順序自行設計方案（Step by Step）。
因此，將決定總投資金額和期限。
為確認結果，建議採用階梯式結構（父 KPI、子 KPI）實施 KPI。
未來實現智能工廠的流程（參考示例）
投資效應
人員成本、工作時間（包括行程時間）、其他效率等與智能工廠等成本進行比較，並根據假設和實際結果進行評估。
投資期限因工廠現狀、規模和內容而異。
上圖是驗證對成為通用智能工廠（智能工廠）的投資效果的圖像。
想法很容易失敗，沒有計劃，事情就做不下去，錢也不會出來，所以計劃是必不可少的。
就算資金出來了，你也得想想怎麼看效果。
這樣做的基礎是管理點的設計對上述數據很重要。
概括
IE（Industrial Engineering）技術的運用，可以更容易地用數字和符號來表示投資前的情況和投資後的效果。
步驟包括投資的目的，從引進到運營的所有成本和持續時間，以及引進後的效果驗證，但沒有任何數據，投資的意義就變得模糊了。
重要的是決定首先收集什麼數據以及收集什麼數據，以及從何處收集數據以及如何收集數據。
這就是管理點的設計。
只有真正落實了這些，QCD的效果才會顯現出來。
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