Dalla gestione del ricevimento merci all’organizzazione dei flussi, l’intelligenza artificiale permette di ottimizzare la logistica di magazzino grazie all’uso dei dati.

Oggi il Time to Value è uno dei fattori più importanti per il successo dei prodotti e servizi della nostra azienda. Ecco come lo Smart Manufaturing può aiutare a migliorarlo.

Grazie a SAP e a una corretta implementazione degli strumenti di analisi è possibile superare il vecchio concetto di manutenzione preventiva, a favore della più evoluta manutenzione predittiva.

La digital supply chain, che in un contesto di smart factory è la spina dorsale della digital value chain, si avvantaggia delle tecnologie come Big Data, IIoT e intelligenza artificiale per rendere più efficienti i processi, minimizzare i fermi produttivi e in generale per favorire la competitività.

La gestione del cambiamento in un progetto ERP è una delle sfide più importanti, perché la sua complessità va oltre le mere soluzioni tecniche e procedurali, ma riguarda anche il coinvolgimento delle persone nella visione aziendale.

Ogni anno le aziende emettono miliardi di fatture e, secondo alcuni studi, il numero è destinato a quadruplicare. Questo, per le aziende che hanno deciso di mettere in pratica la trasformazione digitale, costituisce senza dubbio un’opportunità.

Il motivo per cui il Digital Manufacturing diventa un tema sempre più attuale è la capacità che ha di rendere le aziende più competitive, intervenendo su tutti i fattori chiave: ottimizzazione dei costi, miglioramento dell’efficienza, incremento della qualità dei prodotti e potenziamento dei servizi.

Utilizzare criteri di automazione nella gestione documentale permette di rendere i processi più efficienti ed efficaci, liberare risorse e favorire la circolazione delle informazioni.

I dati provenienti dalle piattaforme IoT sono un asset con un potenziale strategico, spesso inespresso. Ecco i primi passi per trasformarli in valore.

La manutenzione predittiva offre, rispetto alla manutenzione preventiva, molti vantaggi che giustificano ampiamente l’investimento tecnologico.