Risolvere le sfide della produzione dei beni di consumo con un framework di manufacturing intelligence

I produttori di beni di consumo gestiscono supply chain complesse, cercando di prevedere le fluttuazioni della domanda e di ridurre i lead time. L'industria manifatturiera sta vivendo una vera e propria rivoluzione digitale e coloro che adottano soluzioni software intelligenti, in grado di trasferire dati validi dall’intera azienda ai decision-maker, manterranno un vantaggio competitivo.

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Strumenti di business intelligence: IIoT, edge computing e low-code

Gli strumenti di business intelligence come l'IIoT, l'edge computing e lo sviluppo low-code hanno numerose applicazioni per consentire la produzione intelligente, tra cui i digital twin, la gestione degli asset, la manutenzione predittiva, l'analisi, la progettazione e la sostenibilità. Se implementata correttamente, questa combinazione di IIoT, edge computing e low-code può rispondere alla maggior parte delle sfide riportate dai dirigenti, che comprendono costi operativi, tempistiche, manodopera, spreco di materie prime, obsolescenza dei prodotti finiti e sostenibilità.

Risolvere le sfide con la Business Analytics

Al centro dell’EMI (Enterprise Manufacturing Intelligence), la business analytics può risolvere numerose sfide per i produttori di beni di consumo. Grazie al maggior utilizzo dell'analisi dei dati, queste soluzioni consentono un monitoraggio a 360 gradi della fabbrica, presentano nuove opportunità per la produzione avanzata, favoriscono un incremento della produttività e assicurano operazioni sostenibili, riducendo l’impiego di materiale. Questi dati possono anche aiutare le aziende a comprendere le tendenze attuali, la concorrenza e le esigenze del mercato.

Vantaggi dell'analisi predittiva per la produzione di beni di consumo

Le analisi predittive svolgono un ruolo importante nella valutazione delle prestazioni, della produttività e del consumo di risorse degli asset. La manutenzione predittiva consente inoltre di prolungare la durata dei macchinari o delle attrezzature, promuovendo la sostenibilità. Ulteriori vantaggi offerti dalle analisi predittive per la produzione di beni di consumo comprendono:

• Eliminazione dei tempi di inattività per i macchinari non in uso
• Semplificazione dei processi e, di conseguenza, aumento del numero di ore macchina per unità
• Miglioramento dell’efficienza degli asset per ridurre il consumo energetico orario

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