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Ciencia de datos para reducir los costes de las materias primas

Según McKinsey (2020), la digitalización en las industrias manufactureras puede aumentar la eficiencia de la producción hasta en un 25%. En el contexto industrial, esta eficiencia se puede traducir de varias maneras, que van desde la disponibilidad de las máquinas  hasta la formación de los trabajadores. La reducción de costes debido al uso optimizado de los ingredientes forma parte de este abanico de posibilidades. Este tipo de monitorización se traduce en varias mejoras para la industria, y se puede desarrollar de varias maneras:

  • Comparación entre el consumo real y el teórico: al comparar el consumo real de ingredientes con el consumo ideal (lo que se debería consumir), es posible identificar discrepancias y posibles gastos extras;
  • Identificación de ineficiencias: El análisis de costos también indica pasos ineficientes en el proceso. Por ejemplo, algunos procesos dan lugar a sobras excesivas o utilizan más ingredientes de los necesarios.
  • Implementación de mejoras: A partir de los datos recopilados, es posible implementar mejoras como ajustes en la cantidad de ingredientes utilizados o incluso revisar las estrategias de almacenamiento;
  • Control de calidad: El análisis de costos y cantidades también ayuda a mantener un estricto control de calidad, asegurando que los ingredientes se utilicen de manera eficiente y cumplan con los estándares deseados.

La ciencia de datos  es una aliada en este proceso, principalmente porque permite monitorear en tiempo real las etapas del proceso productivo.

Este caso trata sobre cómo una industria manufacturera multinacional del sector alimentario utilizó la solución ST-One™ para monitorizar el uso de ingredientes de forma individual en sus líneas de producción. A través del análisis del costo de producción, la fábrica descubrió inconsistencias que afectaron directamente su rentabilidad. Conoce más sobre nosotros.

Raw material costs

Copyright: Motion Array

 

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