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Manufacturing 5.0: come ottimizzare le risorse con la monetizzazione dei dati

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Manufacturing 5.0: come ottimizzare le risorse con la monetizzazione dei dati

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Nuove sfide attendono i CEO del Manufacturing 5.0: si tratta di riprogettare tutta la filiera produttiva, un cambio di paradigma che necessita di nuovi strumenti di analisi dei dati. Come effettuare un percorso maturo di data&analytics in 4 step? Come arginare le incertezze con le what-if analysis? Come prendere decisioni più efficaci per rispondere alle necessità di pianificazione stringenti?

29 Luglio 2022

di Redazione

Abilitare il paradigma del Manufacturing 5.0 è un passo essenziale per superare le criticità che investono le aziende produttive italiane in questo periodo (e che, secondo gli esperti, non diminuiranno nei prossimi 18 mesi). Occorre riprogettare i processi, aggiornare tecnologie e abbattere ogni possibile collo di bottiglia che influisce tanto sulla produttività, quanto sullo scambio e qualità delle informazioni.

In questo particolare contesto, i CEO hanno obiettivi ben chiari da raggiungere: soddisfare i mercati che richiedono una personalizzazione estrema dei prodotti, ricercare la sostenibilità ecologica per migliorare la competitività ed ottenere importanti finanziamenti e, non ultimo, perseguire progetti di economia circolare produttiva. Il punto è implementare nuove tecnologie che gli permettano di calare questa nuova visione all’interno di sistemi e processi, coinvolgendo manager e personale.

Questo white paper, fornito da Horsa, spiega come generare valore, anche economico, con la data monetization nel Manufacturing 5.0. Proseguendo la lettura, scoprirete cosa fare per:

  • effettuare un percorso maturo di analisi dei dati in 4 step
  • ottenere vantaggio competitivo grazie a dati tracciabili e trasparenti
  • attivare attività di data sharing per incrementare efficienza e revenue
  • arginare le incertezze operando per scenari tramite what-if analysis
  • prendere decisioni più efficaci per rispondere alle necessità di pianificazione stringenti
  • guadagnare in efficienza e cost saving governando il dato come un asset a valore

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