两点应知道数据化的原则。对卷板机企业来说，它的生存之道很简单，只有不断盈利才能继续生存下去。赚了多少钱，运营成本是多少，那就得数据化。而用数据说话的原则有两点应知道。
　　一是要让结果尽可能地量化。说得夸张一点，就是你说今天你走路走累了，你就要说出你走了多少米，用了多长时间，你的平均体能消耗是多少，只有知道了你的体能消耗，我们才能判断你到底有多累；你说你事情完成得很棒，怎么令棒法要有数据支持；比如给卷板机公司每年节约400万元人民币，或者是给卷板机公司带来了3000万元的订单，又或者是节约了3min的作业时间，减少了15天的库存周转时间。只有数字化才能证明结果。
　　二是要用数据来分析问题，探求原因。很多时候，我们卷板机工程师都喜欢用经验法，用一些模糊的改变去得到一个不好验证的结果，这不是一个好的方法。实际上，任何问题产生的根源基本上都可以数据化，比如某种光缆出现印字不好的问题，卷板机工程师找到了原因，是因为光缆在传送中发生了偏转，那么光知道偏转我们能解决问题吗？不好解决，只有将整个偏转数据化，知道每一个小时偏转次数为5次；那么为什么会是5次呢，继续探寻下去，发现线径有问题，用的钢丝也有问题。线径什么问题？量化，线径上的导轮盘凹槽比光缆直径宽出50mm，导致限位不好；钢丝什么问题？量化，平整度低于我们的标准要求。怎么办？改导轮盘。因为有数据，改进的方向很明确，钢丝不好改，增加校正装置，使其平整度符合要求。我们可以发现，数据化能够更加清晰地指明方向，找到症结所在。经常有人说，产量做不出来是因为员工不熟练，需要加强培训。一句话就把责任推给员工和培训了，而且没有量化。就算我们要说，我们也应该这样说：新员工不熟练，与熟练工相比，增加了5096的作业时间，通过过往的学习曲线的统计数据，一般新员工要达到熟练工的水平，需要4周到6周的时间。所以之前说的员工不熟练那不叫问题，只有后面这种数据化的描述才叫做问题，我们的目标也很明确了，一是通过改善作业方法，减少新员工与卷板机熟练工的作业时间差异，比如减少需要经验判断的动作，减少需要定位准确的动作；二是通过改善我们的培训系统，比如应用TWI的方法，缩短新员工的成长周期。本文转载自激光切割机