Digitalizzazione dei processi industriali: l’esperienza di Marzocchi Pompe

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Digitalizzazione dei processi industriali: l’esperienza di Marzocchi Pompe

Fornito da: Network Digital 360

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24 Maggio 2022

Quali sono strumenti, competenze e strategie chiave per supportare la digitalizzazione dei processi industriali? Cosa fare per ridurre al minimo i costi IT, senza perdere efficienza? Come ottenere accesso a informazioni puntuali sull’andamento di risorse e tempi di produzione? Perché puntare su un ERP di nuova generazione per prendere decisioni di business in un’ottica data-driven?

L’importanza dell’ERP era particolarmente accentuata nel mondo manifatturiero già prima della digitalizzazione dei processi industriali: tutte le procedure di fabbrica, più o meno complesse, devono infatti essere monitorate puntualmente per consentire la realizzazione di prodotti fisici di qualità e la loro successiva commercializzazione. Ed ecco quindi che, in un momento in cui le imprese puntano sul paradigma 4.0 per far fronte alle sfide di mercato, anche l’ERP deve necessariamente trasformarsi, andando oltre la classica gestione delle attività aziendali quotidiane.

Per consentire alle aziende manifatturiere di cogliere appieno i vantaggi della digitalizzazione dei processi industriali, l’ERP deve dunque diventare una suite digitale capace di abilitare tutte le più innovative tecnologie nel settore, come IoT, machine learning, realtà aumentata, Robotic Process Automation, elaborazioni in memory, big data, social, mobile e cloud.

Questa eGuide, redatta da Network Digital 360 in collaborazione con Horsa, spiega – attraverso l’illustrazione di un caso reale – come affrontare con successo la trasformazione digitale dei processi industriali implementando un ERP di nuova generazione. Continuando la lettura, scoprirete come:

  • abilitare la standardizzazione e la normalizzazione dei processi
  • ottenere accesso a informazioni puntuali sull’andamento di asset e risorse
  • mantenere i costi IT interni ridotti al minimo
  • aumentare l’efficienza e ottimizzare i tempi di produzione
  • prendere decisioni di business in un’ottica data-driven

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