对于数据这把双刃剑的讨论，往往陷入“先有鸡，后有蛋，还是先有蛋，后有鸡”式的讨论。我们是先要完善损失数据收集系统，才能开展持续改善，还是先开展持续改善，再来完善损失数据收集系统？如果没有对损失的全面了解，又该如何着眼改善点？如果没有数据的指引，盲目改善，会不会捡了芝麻丢了西瓜？
如何破解僵局呢？我们还是要回到数据的作用上来。
数据的作用之一，是让损失清晰可见。数据本身并不是我们的目的，我们并不是为了收集数据而收集数据。我曾见过有的工厂建立了强大的数据自动采集系统，通过可编程逻辑控制器连接设备和电脑，对数据在线进行收集，但是这些收集来的数据，只是存在电脑里占据存储空间，却无人对其进行分析，也无人来审视这些数据是否真的需要收集。数据虽然在那里了，但是却不可见，或者被人为忽视了。
我们通过数据，让损失清晰可见，是为了帮助我们能够实现“抓重点”的目的。而这个目的，我们也可以反过来问一下自己：在现有状况下，哪些数据是我们的重点数据？哪些数据系统我们亟须建立，以帮助我们更好地认识损失？
要达到这个目的，我们有必要先建立一个对于损失认知的框架，比如像我们上面所分享的按照人工、设备、物料、能源进行归类并进一步细分的框架。在这个基础上，我们需要进一步检视我们现有的数据收集系统处于一个什么水平，哪些数据是我们正在收集的，如何收集，数据的质量如何，可信度怎样？哪些数据我们目前没有系统在收集？我们又有什么其他渠道可以获得一个大致的了解，比如依靠经验估算、短期取样来对现有水平进行测算等。
这些工作都会帮助我们对现状形成一个相对全面的评估。在此评估基础上，我们可以汇总出一份损失现状表，并可以结合我们当前的战略重点，来进一步识别哪些损失对于我们来说是至关重要的，哪些损失有可能是我们在做战略规划时忽视了的，从而需要借此重新审视我们的战略。
同时，我们也可以对于如何在未来完善我们的数据收集系统，形成一个长期计划。对于我们需要关注的损失，我们需要重点对待，在现有评估的基础上，明确哪些需要保持的，哪些需要接下来集中进行数据收集方面的改善；对于目前不重要的损失，我们可以暂时不予以关注，或留待日后予以完善。这些探讨，将帮助我们从无意义的争论中走出来，启动数据的改善之路。
另外，我们通过战略分解而确立的专题改善小组活动，也将帮助我们进一步审视我们在数据收集系统方面的改善空间。
例如我们曾对一家工厂的现有损失数据进行了汇总，汇总后数据显示，在工厂的五条不同产品类型的包装生产线中，其中的一个产品类型的包装生产线的设备效率损失最严重，并且在这条生产线的8台设备中，7号、8号两台机器问题最严重。
为了对数据分析的结果能够有个更加全面的评估，我们又跟车间的操作人员进行了访谈，了解他们平时操作过程中对于设备运作情况的反馈，确认了7号、8号机的确是他们最头痛的设备。同时，由于现有的设备效率数据是通过实际产量和理论产量简单运算出来的，并没有具体的各项损失的明细统计，为了对损失做进一步的了解，我们又重新设计了一张记录表单，对设备易发生故障的部位进行了划分，由生产人员在每次故障或者小停机发生时，分别通过记录实际时间和画“正”字的方式予以记录。(www.xing528.com)
在对数据进行了一个月的收集以后，我们通过柏拉图分析，将关注重点再次缩小为7号、8号机的造盒、入盒机构，因为这两部分机构所带来的损失，占了这两台设备的损失总数的差不多80%。所以我们将改善小组的专题，锁定为降低7号、8号机的造盒、入盒机构的故障和小停机。
造盒、入盒机构的工作原理，是将平整的纸盒通过真空吸盘吸入设备，然后通过造盒机构的模块组，将纸盒折叠成型，推入入盒机构，从另外一侧过来的产品在堆垛到设定数量后，被推送入纸盒。造盒、入盒机构频繁发生的问题有以下几种：纸盒在吸入设备后在成型过程中，折叠不到位而发生卡机现象；以及成型不良的纸盒在推入入盒机构后，导致入盒机构的卡死、或者是产品无法顺利推入纸盒。
改善小组正式启动后，小组先是对现有的标准进行了盘查和恢复，对于明显磨损的部件进行了更换。接下来在对造盒、入盒机构的故障进行模式细分时，我们遇到了一个障碍：当发生设备卡死时，无法立刻判断是哪里出了问题，生产人员通常的做法，是将设备打开，将卡死的纸盒和产品清理出来，然后简单检查一下是否有明显的部件偏移或者损坏现象，如果没有，就将设备重新启动看是否可以顺利运转，如果还是不行，则需要凭经验对部件位置等进行调整。所以按照目前的操作，团队成员也无法判断到底都是由哪些具体问题，而这些问题的具体发生次数如何。
没有具体的故障、小停机模式的数据，我们也就无法入手对部件进行有针对性的分析。那么该如何突破这个障碍呢？
在研究了造盒、入盒机构的各模块的工作原理后，我们发现，模块的不同部位，会对纸盒的不同部位进行折叠和输送。如果某个部位发生问题，其表现出来的形式，就是纸盒的某个具体部位会发生折叠变形的情况。在这个认知的基础上，我们决定对现场清理出来的纸盒不良品，进行统一收集，由生产人员将它们统一清理到一个大回收桶内，然后再逐一按照折叠变形的情况进行清点，分类统计，以便对照回到设备部件发生问题的情况。
这个数据统计采用的是对一段时间内不良品进行取样。经过对取样数据的分析，我们锁定其中的三个部件，进行重点的问题分析和解决研究。
在这个案例里，通过初步的数据分解，和进一步的数据收集，我们将改善的关注点一步步缩小范围，这也帮助我们对关键部件得以通过问题分析和解决的工具，建立起更加明确的控制标准。同时通过这些改善活动，我们一步步缩小关注范围，对现场的设备效率损失的收集系统进行了重新设定，更新了数据收集的标准，从而作为日常运作的一套数据收集系统。
数据既可以帮助我们抓重点，我们也需要审视重点损失的数据收集是否有效，从重点下手完善数据收集系统。
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