La valorizzazione dei dati: ciò che fa la differenza in un progetto Industria 4.0

03/11/2021

Amore per i dati e per il potenziale che in essi è racchiuso, da questa vision nel 2016 nasce Data Life con l’obiettivo di costruire strumenti digitali per abilitare i clienti a estrarre preziose informazioni di business dai loro dati.

Data Life realizza applicazioni di Analytics e Supporto alle decisioni per comprendere meglio il pubblico di riferimento, prevedere la domanda, ridurre i rischi operativi, prevenire il superamento dei costi e molto altro ancora.

Tutto questo è possibile grazie a una piattaforma proprietaria per la gestione del ciclo di vita del dato: dalla “ingestion”, alla trasformazione, visualizzazione (BI) sino alla predizione (AI).

Data Life ha sviluppato importanti partnership aziendali per valorizzare i dati IoT e migliorare i processi decisionali.

  • T-Insight, prodotto con focus in ambito RFID (UHF/NFC)
  • Stealth Analytics, applicazione specializzata nell’esplorazione e nell’analisi dell’ERP verticale Fashion, Stealth
  • DAPHNE, ovvero un tool di marketing intelligence evoluto
  • CRP Manager, un tool di demand planning per “Allocation & Replenishment” automatizzati

 

La recente collaborazione con ORCHESTRA ha permesso di arricchire l’applicativo MiniMES 4.0 dell’interfaccia RISULTATI specializzata nell’analisi delle commesse così da migliorare la produzione in termini di previsioni, tempi, costi e qualità, attraverso la valutazione di numerosi indicatori di performance tra cui:

  • qualità della programmazione: una programmazione  efficiente consente all’azienda di migliorare la propria produttività,  utilizzando in modo efficiente le risorse disponibili in fabbrica;
  • puntualità nelle consegne: incrementare le capacità di ottimizzazione dal punto di vista dell’available to promise al cliente;
  • efficacia della manutenzione: tenere sotto controllo i tempi tra allarmi e guasti in modo da migliorare la manutenzione per ridurre i fermi macchina e l’impatto sulla programmazione della produzione;
  • performance della produzione: analisi puntuali  sul  miglioramento delle performance della produzione, analizzando i trend nel tempo, in termini di Lead Time, Tempi di ritardo e Accuratezza nelle previsioni.

 

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