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„Die Verwendung von Advanced Analytics zur Verwaltung der Lieferkette und Kostenreduktion ist unerlässlich geworden. FICO war für die Optimierung des Bedarfs bei Nestlé USA entscheidend.“
- Shan Collins, Vice President of Planning & Center of Excellence, Nestlé USA
Although many of the problems manufacturers need to solve are the same ones their predecessors struggled with decades ago, changes in global economics and buyer behaviors continually introduce significant amounts of new problems and complexities that manufacturing leaders are forced to address.
In order to find ways to do more with less, in less time, for the ideal balance of costs, throughput, and timeliness, innovative manufacturers have put increased focus on the ability to:
The ability to rapidly convert different types of data into insights and action is the key point of transformation for manufacturers trying to strike the right balance between inputs, outputs, business objectives, compliance, and ultimately customer demand and preferences.
FICO® Manufacturing Solver, one of several Xpress Insight solutions available, is a pre-configured framework that accelerates time to value. With the most comprehensive and tailored machine learning and optimization algorithms, users are able to navigate complex trade-offs, manage risk, and achieve complex business objectives for multi-modal, multi-echelon manufacturing and distribution networks.
FICO Manufacturing Solver helps businesses:
Additional complementary Xpress Insight solutions include FICO® Supply Chain Solver, FICO® Forecaster, and FICO® Vehicle Routing Planner, as well as build-your-own.
Die „Prognoselücke“ mit umfangreicheren Daten, schnelleren Ergebnissen in der Analytik und intelligenteren Entscheidungen schließen
Mit Advanced Analytics, wie z. B. Machine Learning und erklärbare künstliche Intelligenz, können Sie über traditionelle Prognoseinformationen hinausgehen, um ein breiteres Spektrum an Daten für genauere und dynamischere Prognosen in Bezug auf Nachfrage, Planung der Produktionskapazität und Lieferströme entsprechend abzuwägen. Simulation und Optimierung ermöglichen eine schnelle Ermittlung beliebig vieler Bedarfsszenarien zur Verbesserung der langfristigen Kapitalplanung und der kurzfristigen taktischen Planung. Die Optimierung der Zeitplanung gleicht unzählige Faktoren aus, darunter die raschere Abwicklung für vorrangige Kunden, die Verbesserung der Effektivität der Gesamtanlagen (OEE), die Reduzierung von Sicherheitsbeständen und die Erweiterung der Margen, um die aktuell besten Zeitpläne zu empfehlen.
Sicherstellung der Bereitstellung von Ressourcen und Kapazitäten, wo und wann immer diese benötigt werden
Mit genaueren Bedarfsprognosen als Grundlage, kombiniert mit Daten aus der Produktion und von Zulieferern, empfiehlt die Optimierung der Lieferkette die effizientesten Bestände für Teile und Komponenten. Setzen Sie die Lösung zusammen mit Simulation zur Entwicklung taktischer Beschaffungsstrategien ein, um Nachfragespitzen oder Unterbrechungen der Lieferkette bewältigen zu können. Die Optimierung kann auch auf andere Komplexitäten des Lieferkettenmanagements angewendet werden, etwa für logistische Belange wie die Planung von Ladesystemen für das Lager, die Entwicklung von Transportnetzen und den Standort von Produktionsanlagen.
Verbesserung der Qualität, Senkung der Kosten, Erhöhung der Anpassungsfähigkeiten und Optimierung der Ressourcenauslastung
ERP-Systeme in der Fertigung gewinnen an Agilität, wenn sie mit einem externen Regelservice eingesetzt werden. Ohne IT-Unterstützung können Ihre Business-Experten regelbasierte Routinen einrichten, um komplexe, sich wiederholende Aufgaben zu beschleunigen, wie die Aktualisierung von Materialstammlisten und die Validierung von Aufträgen auf der Detailebene von Komponentenkonfigurationen. Die Optimierung solcher Aufgaben reduziert Produktionsverzögerungen, Nacharbeit und Ausschuss und erleichtert gleichzeitig die individuelle Gestaltung von Produktionsstätten.
Reduzierung der Ausfallzeiten durch prädiktive Anlagenwartung
Entscheidungsregeln ergänzen Diagnosesysteme um weitere Informationen und verkürzen die Zeit bis zur Erkennung von Ursachen für Produktionsprobleme. Analytische Modelle identifizieren Maschinen, die Auffälligkeiten in Bezug auf erwartete Produktionsbereiche, Geschwindigkeit oder Energieverbrauch zeigen, und lösen Wartungseingriffe aus, bevor Ausfälle auftreten. Machine Learning kann eine Vielzahl von Produktionsdaten analysieren, um Erkenntnisse, wie etwa den Zusammenhang zwischen Feuchtigkeit und maschinellem Energieverbrauch zu gewinnen, die auf Verbesserungsmöglichkeiten hinweisen.
Produkte mit weniger Aufwand schneller zum Kunden bringen
Die Optimierung kann die beste Auswahl aus mehreren Millionen Leitweglösungen in Sekundenschnelle ermitteln. Tatsächlich können durch die Optimierung in Verbindung mit regelbasierter Automatisierung und weiteren Advanced Analytics bessere Entscheidungen über alle zusammenhängenden Komplexitäten der Produkterfüllung zu Behältertypen, Ladungsaufbau, Transporteur, LKW-Ladungszuordnung, Routenzuordnung und mehr getroffen werden.
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