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Manufacturing 5.0: una guida alla data strategy per i COO con campi di applicazione, vantaggi e strumenti pratici

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Manufacturing 5.0: una guida alla data strategy per i COO con campi di applicazione, vantaggi e strumenti pratici

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Per recuperare agilità operativa e decisionale e sfruttare al massimo le potenzialità del manufacturing 5.0, i Chief operating officer devono ripartire dall’analisi del dato, sfruttando gli strumenti di pianificazione strategica come Business Analytics, Business Intelligence, analisi predittive e intelligenza artificiale

04 Ottobre 2022

di Redazione

I Chief operating officer possono sfruttare il paradigma del Manufacturing 5.0 per ottenere risultati di business più soddisfacenti e in linea con le richieste del mercato. Oggi, in particolare, è necessario ridurre le spese e i tempi di sviluppo di prodotti e nuovi servizi, aumentando, al contempo, flessibilità della produzione e qualità del prodotto finale. Insomma, il compito dei direttori operativi non è semplice.

I COO devono dunque disporre di dati e analytics attendibili per conoscere in modo più approfondito e in tempo reale cosa succede nell’intera filiera. Comprendere meglio le dinamiche del mercato, per anticiparne i fenomeni e pianificare eventuali azioni correttive, permette infatti di ridurre i costi e gli sprechi e di offrire prodotti o servizi in linea con le aspettative dei clienti. Centrare questi obiettivi del Manufacturing 5.0 è possibile solo implementando strumenti avanzati di Business Analytics, analisi predittive e intelligenza artificiale.

Questo white paper, fornito da Horsa, spiega ai COO quali strumenti implementare per sfruttare le potenzialità del Manufacturing 5.0 e riuscire a:

  • monetizzare attraverso la condivisione dei dati verso l’esterno
  • ottimizzare la produzione raggiungendo i clienti con prodotti personalizzati
  • pianificare ed efficientare la manutenzione
  • aumentare la precisione sui forecast di acquisto e di produzione
  • ottimizzare i costi di spedizione migliorando anche la sostenibilità
  • trasformare i dati in una new commodity
  • acquisire il maggiore controllo possibile lungo la filiera produttiva
  • ottenere insight applicabili alle diverse aree di business

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