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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
Erfüllung der Kundenforderung nach Wahlmöglichkeiten, Anpassungsfähigkeit und schneller Bereitstellung ohne Qualitäts- und Effizienzeinbußen.
Die auf dem IoT (Internet der Dinge) basierenden Technologien und Verfahren zur Datenanalytik beschleunigen die Entstehung der Fabrik der Zukunft. Die Entwicklung von Prognosemodellen, Entscheidungsautomatisierung und Optimierung sind wesentliche Elemente der Transformation der Fertigung in Richtung Industrie 4.0. FICO legt die Leistungsfähigkeit dieser Advanced Analytics in die Hände von Anwendern. Wir helfen Ihnen, jene agile Entscheidungsfindung zu erreichen, die Sie benötigen, um Lieferketten, Produktionslinien und Vertriebskanäle an die rasante Dynamik der heutigen Märkte anzupassen.
Mit den FICO-Lösungen können Sie die fortschreitende Komplexität von zahlreichen Variationen und niedrigen Losgrößen bewältigen und gleichzeitig die Vorteile von Six Sigma, Lean und World Class Manufacturing beibehalten und weiter ausbauen. Schnelle Analytik in Echtzeit aller Arten von Daten, die von IoT-Sensoren, Maschinen, Bots und mobilen Arbeitskräften eingehen, ermöglicht präzise Entscheidungen vor Ort. Automatisierte Entscheidungen und datengestützte Arbeitsteams beschleunigen Umrüstungen, führen präventive Wartungsarbeiten durch, reduzieren Energieverbrauch und Umweltbelastung, erhöhen die Rentabilität der Anlagen und steigern den Wert von der Auftragserteilung bis zur Auslieferung.
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.
Nestlé USA setzt Optimierungsmodelle zur Senkung der Transport- und Produktionskosten ein.
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