Fastenal 的目标是更好地了解他们的机器停机时间、利用率、质量问题，并采用尖端的制造技术/流程改进能力，将他们的团队提升到一个新的水平。然而，由于缺乏实时数据、可视化和可操作的洞察力，这一转变不可能实现。

Carolina Precision Manufacturing 的总裁 Gary Bruner 遇到了一个问题，该公司是一家专门生产小直径、精密公差 CNC 瑞士车削零件的合同制造商。那天早上早餐时，加里在家中的笔记本电脑上登录 MachineMetrics 监控系统，检查分配给熄灯操作的机器的状态，但立即发现他的两台机器没有生产。 “机器 35 和 36 怎么了？”他心想。到达商店后，加里从值班操作员那里得知，这种类型的滞留并没有什么不寻常的，实际上是低效启动程序的产物，以前根本没有分析或增强过。在一个利润微薄的行业，加里明白增长和成功的关键在于效率和质量。他了解密切关注生产统计数据、工作状态、正常运行时间和设置的重要性。但是，无法实时了解机器的运行情况。是什么导致了这种额外的停机时间？此外，CPM 目前的测量和数据收集方法不仅耗时，而且很快就过时了。从历史上看，CPM 有一名专门负责收集利用率数据的员工。该员工会走到每台机器前，收集后期制作的废票，与操作员交谈，并将昨天的数据记录到他们当前的 ERP 系统中；更不用说这种手动数据收集容易出错，每天需要花费 2 个小时以上。如果没有可视化结果的能力，记录的数据就不是很可操作。

我们从 ERP 获得的信息总是存在某种滞后。它不是实时的，它不是每秒更新一次。我们能够看到昨天发生的事情，上周发生的事情，但看不到现在发生的事情，我们总是必须以某种方式填补这个空白。此外，为了将数据输入 ERP，我们依靠人工来准确定义和手动输入信息以将其输入到我们的数据库中。 Carlson Products 所见过的所有实时监控系统都只专注于加工。他们与一些设备供应商进行了交谈，他们试图为他们提供的解决方案在视觉上并不吸引人，不是基于网络的，而且感觉很简陋。他们确实尝试在 MachineMetrics 之前进行手动跟踪，但他们得到了太多垃圾数据，以至于他们停止了尝试。他们保留了一个 Microsoft 访问数据库，员工可以在其中自己跟踪这些信息，但由于存在所有巨大的异常值，因此数据一去不复返了。 Carlson Products 想要查看的最重要的事情是历史劳动力数据信息：工作是否达到目标。跟踪主管和操作员以了解他们为什么没有达到目标非常耗时，更不用说他们的大多数员工在被动地审查问题时很难记住为什么会出现问题。没有能力识别系统问题与单一问题。此外，由于缺乏历史数据，他们很难计算其利用率和潜在容量。

主要目标之一是数据准确性。在实施之前，他们可以查看数据，但数据从几天到一周不等。他们正在寻找能够提供实时数据的东西，这样他们就可以准确地知道生产和利用的位置。他们还想找出停机的主要原因。最重要的事情之一是设备利用率与零件目标。主轴旋转的频率与实际生产的零件数量相比如何？这对他们了解周期时间非常有价值。