A Sappi, líder na fabricação de papel, combinou software e experiência para dimensionar sua estratégia da Indústria 4.0 de um piloto a uma implementação global.
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Os fabricantes de papel e embalagens continuam enfrentando cenários sem precedentes em um mercado competitivo e em constante evolução. Gastar horas procurando novas otimizações, vasculhando um mercado movimentado de fornecedores ou dependendo da tomada de decisões no momento oportuno, não é o caminho ideal para o sucesso. Veja como a IIoT ajuda os fabricantes de embalagens a enfrentar quatro desafios comuns para se manterem competitivos e ter sucesso contínuo neste mercado agressivo.
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A Empresa de energia X utilizou o Braincube para melhorar o processo de destilação em 36% e economizou mais de US$ 1 milhão em dois anos. Eles também estabeleceram procedimentos padronizados de produção em várias fábricas para reduzir os custos e os desperdícios. Saiba mais no estudo de caso.
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A Steel Company X*, uma das maiores produtoras de aço do Brasil, que tem mais de 20 mil funcionários, escolheu o Braincube para ajudar no processo de transformação digital. Baixe o estudo de caso para saber como a empresa aumentou o ROI (retorno sobre o investimento) em 20 vezes e economizou mais de US$ 1,4 milhão usando as ferramentas da Indústria 4.0.
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L’implémentation de Braincube par Avril a conduit à de meilleures prévisions de ventes et de stockage, à la mise en place de tableaux de bord individualisés pour les employés afin de suivre les KPI pertinents, et à l’autonomie nécessaire pour apporter des améliorations en continu en fonction de l’évolution des besoins commerciaux et économiques.
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Entenda as principais diferenças entre IA, Machine Learning e ciência de dados na produção industrial. Além disso, veja como eles funcionam juntos, com um caso de uso real.
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A fábrica inteligente não é mais uma coisa do futuro. Para muitos fabricantes, ela agora é a realidade. O crescimento da analítica aperfeiçoada e do Machine Learning na produção industrial abriu o caminho para um novo cientista de dados na fábrica.
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O dimensionamento de sua plataforma IIoT provavelmente apresentará obstáculos. Aqui estão algumas considerações recomendadas para dimensionar sua plataforma IIoT com sucesso.
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Para continuar encontrando novas formas de aprimorar as operações, é necessário ter mais criatividade, capacidade e acesso aos dados essenciais. As empresas industriais usam o Machine Learning para identificar oportunidades de melhorar a OEE em qualquer fase do processo de produção industrial.
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Freqüentemente, as empresas buscam uma solução em nuvem ou de ponta em sua busca pela Indústria 4.0. A solução não é ou: é baseada em seus objetivos.
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