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"Usar analítica avanzada para gestionar la cadena de suministro y reducir los costos se ha vuelto una prioridad. FICO ha desempeñado un papel fundamental para satisfacer las necesidades de optimización en Nestlé USA".
- Shan Collins, vicepresidente de Planificación y Centro de Excelencia, 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.
Cierre la "brecha de previsión" con datos más amplios, resultados analíticos más rápidos y decisiones más inteligentes
Mediante el uso de analítica avanzada, como el aprendizaje automático y la IA explicable, puede ir más allá de las entradas de previsión tradicionales para evaluar una gama más amplia de datos para obtener proyecciones de demanda más precisas y dinámicas, y planificar la capacidad de producción y los flujos de suministro en consecuencia. La simulación y la optimización le permiten explorar rápidamente cualquier cantidad de escenarios de demanda para mejorar la planificación de capital a largo plazo y la planificación táctica a corto plazo. La optimización de la fijación de plazos equilibra innumerables factores, incluidos objetivos como acelerar el cumplimiento para los clientes prioritarios, mejorar la efectividad general del equipo (OEE), reducir el stock de seguridad y ampliar los márgenes, para recomendar los mejores plazos actuales.
Asegúrese de que los recursos y la capacidad estén donde los necesite, cuando los necesite
Con previsiones de demanda más precisas como entradas, junto con datos de producción y proveedores, la optimización de la cadena de suministro recomienda los niveles de inventario de partes y componentes más eficientes. Úsela con la simulación para desarrollar estrategias de abastecimiento táctico para manejar los picos de demanda o hacer frente a las interrupciones de la cadena de suministro. La optimización también se puede aplicar a otras complejidades de la gestión de la cadena de suministro, lo que incluye problemas logísticos, como la fijación de horarios de la puerta del almacén en el muelle, el diseño de la red de transporte y la ubicación de las instalaciones de producción.
Mejore la calidad, reduzca costos, aumente las capacidades de personalización y optimice la utilización de recursos
Los sistemas ERP de manufactura se agilizan cuando los usa con un servicio de reglas externas. Sin necesidad de asistencia de TI, los expertos de su empresa pueden configurar fácilmente rutinas basadas en reglas para acelerar tareas complejas y repetitivas, como actualizar listas maestras de materiales y validar pedidos en el nivel detallado de configuraciones de componentes. La agilización de tales tareas reduce los retrasos en la producción, la reelaboración y los desperdicios a la vez que facilita la construcción de fábricas personalizadas.
Reduzca el tiempo de inactividad mediante el mantenimiento predictivo de activos
Las reglas de decisiones agregan inteligencia a los sistemas de diagnóstico, reduciendo el tiempo de identificación de las causas de los problemas de producción. Los modelos analíticos identifican máquinas que son atípicas en términos de rangos esperados de producción, velocidad o consumo de energía, lo que desencadena una intervención de mantenimiento antes de que ocurran fallas. El aprendizaje automático puede analizar una amplia variedad de datos de la fábrica para desarrollar conocimientos, como las relaciones entre la humedad y el consumo de energía de la máquina, que apuntan a oportunidades de mejora.
Lleve productos a los clientes con menos costos, más velocidad
La optimización puede identificar las mejores opciones entre varios millones de opciones de ruta en segundos. De hecho, la optimización, junto con la automatización basada en reglas y otras formas de analítica avanzada, puede ayudarlo a tomar mejores decisiones sobre todas las complejidades interrelacionadas del cumplimiento del producto: tipos de contenedores, armado de cargas, selección de transportistas, asignación de carga de camiones, asignación de rutas y más.
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