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Eine weiterentwickelte Sicht auf die Ertragsoptimierung

Wie Hersteller von Konsumgütern bessere Erkenntnisse aus Daten gewinnen
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Der Leiter oder ein Arbeiter einer Lebensmittelfabrik hält ein Tablet in einer Produktionsanlage für raffiniertes Pflanzenöl.
Ertragsoptimierungsstrategien für Konsumgüter
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Ein neuer Ertragsansatz, basierend auf Daten.

Für Hersteller von Konsumgütern reichen Messungen auf einem hohen Niveau bisher nur bis zu einem gewissen Grad aus, um die Erträge zu optimieren. Entdecken Sie einen Ansatz, der Daten kontextualisiert, um aussagekräftige Erkenntnisse zu gewinnen und  skalierbare Lösungen für kritische Ertragsherausforderungen zu finden.

Indem Sie Daten effektiver nutzen, können Sie gezielt Wege finden, um Verbesserungen in Ihrem gesamten Unternehmen zu erzielen.


Highlights

Maximierung von Analysen

Nur 40 % der erfassten Daten werden laut Führungskräften aus der Konsumgüterindustrie effektiv genutzt. Indem Sie Daten nutzen , um Strategien zur Ertragsverbesserung zu entwickeln, können Sie neue effiziente Arbeitsweisen finden, Kosteneinsparungen aufdecken und schneller Entscheidungen treffen.

Mehr als Gesamtanlageneffektivität

Die Gesamtanlageneffektivität ist ein Ausgangspunkt, um Ertragsverluste zu erkennen. Sie bietet jedoch keine ganzheitliche Beurteilung der Produktion. Wenn die Gesamtanlageneffektivität auf Daten gestützt wird, erhalten Führungskräfte aus der Konsumgüterindustrie Transparenz, um Möglichkeiten zur Ertragsverbesserung im gesamten Produktionsökosystem zu identifizieren.

Gezielte Lösungen für Konsumgüter

Mit Daten als Orientierungshilfe können Sie präzise und skalierbare Lösungen für die Fertigung nutzen. Von der maschinellen Vision bis hin zur modellprädiktiven Regelung: Erfahren Sie, wie diese Tools zu aussagekräftigen Ergebnissen hinsichtlich Verfügbarkeit, Leistung und Qualität führen.

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Echte Ergebnisse 

durch unsere Lösungen zur Ertragsoptimierung

Ein datengestützter Ertragsansatz ist nicht theoretisch, er hat für Konsumgüterunternehmen zu echten Ergebnissen geführt. Durch den Einsatz datengestützter, intelligenter Ertragslösungen haben Hersteller diesen Ansatz genutzt, um aussagekräftige Ergebnisse zu erhalten.

>50 %

Reduzierung der Produktverluste mithilfe einer KI-basierten Abfülllösung

10 %

Senkung des Energieverbrauchs, ermöglicht durch  modellprädiktive Regelung

70 %

weniger Ausschuss aufgrund vorausschauender Analysen und autonomer Produktion

52 %

weniger Ausfallzeiten durch Simulationen digitaler Zwillinge

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