概要
コストの上昇、消費者の需要の変化、生産の複雑化により、飲食料品製造メーカは前例のないほどの圧力にさらされています。多くの企業は、依然として総合設備効率(OEE)を主要な業績評価指標として利用していますが、このような従来のアプローチでは、実際に生産改善を促進するために必要な深い洞察が得られないことも珍しくありません。
本ウェビナーでは、進化した収量の最適化アプローチをご紹介します。これは、OEEを超えてプラント運用をより包括的かつ詳細に把握できるアプローチです。データをより効果的に活用し、高度なテクノロジを統合することで、大手企業が非効率性の根本原因を正確に特定し、損失を最小限に抑え、将来のAI/ML主導の生産性を実現する基盤を築く方法についてご紹介します。
内容は以下の通りです。
- データに基づく洞察を使用して生産損失を発見して解決するする方法
- 意思決定と収量の改善における新たなテクノロジの役割
- 実際の導入事例およびそのベストプラクティスと達成された結果
本ウェビナーでは、以下についてご紹介します。
講演者
