• Estudo de Caso
2min setembro 5, 2022 2min set 5, 2022
setembro 5, 2022 2 minute read

Destaque do cliente: Kimberly-Clark

Automatizando a melhoria contínua com 4.0

A Kimberly-Clark, importante produtora de produtos de papel e de higiene pessoal, busca continuamente inovar as maneiras de melhorar a produção.

Quando a Covid atingiu o mundo, a compra de produtos de papel-tecido aumentou em pelo menos 40%. E como mais de 99% dos produtos de papel-tecido eram fabricados nos Estados Unidos, houve aumento na demanda sobre os fabricantes, especialmente a Kimberly-Clark.

Com o poder de uma plataforma de IIoT, aplicativos prontos para uso e ciência de dados, a empresa conseguiu reduzir o tempo de inatividade e melhorar a produção.

Neste estudo de caso, você vai ver como a Kimberly-Clark conseguiu usar dados de Gêmeos Digitais para criar um modelo de dados preditivos e otimizar processos com alta precisão.

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“O que levaria horas de trabalho, passando por 4.000 rótulos diferentes que usamos em nossa máquina, podemos fazer em apenas alguns cliques.”

Tyler Shirley, engenheiro elétrico de desenvolvimento de ativos na Kimberly-Clark

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Quatro maneiras de usar a IIoT para superar os desafios da produção de embalagens

Neste webinar sob demanda, você vai ver como as decisões baseadas em dados ajudam os principais fabricantes de embalagens do mundo a otimizar o OEE, cumprir as normas de qualidade, reduzir o tempo de inatividade não planejado e reduzir o custo. 

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Melhora da confiabilidade na fabricação de papel

Use este guia para aprender como os fabricantes de papel e embalagens podem melhorar a confiabilidade programando um tempo de inatividade planejado mais eficiente, fazendo um melhor monitoramento de condições e muito mais com as ferramentas da Indústria 4.0.

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A rota verde: sustentabilidade no papel

Neste white paper, você vai ver como a IIoT auxilia os fabricantes de papel, papel-tecido e embalagens no cumprimento das exigências de sustentabilidade ambiental advindas dos clientes e das regulamentações.

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O guia do fabricante para a AI Readiness

Este white paper apresenta um modelo de três etapas para ajudar os fabricantes a superar desafios comuns na adoção de IA, como a qualidade dos dados e a integração de sistemas, e alcançar a AI Readiness, desbloqueando benefícios operacionais significativos. Os fabricantes podem aumentar a eficiência, a qualidade e as capacidades de tomada de decisão ao progredir por essas etapas de AI Readiness.

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