Pharma


Die höchstmögliche Produktionsmenge, Ausschussquoten und Störungsanfälligkeit werden von vielen Faktoren beeinflusst. Digitalisierung und KI helfen klare Antworten, diese und andere Herausforderungen zu finden.

Beispiele für gelöste Fragen


  • Wie kann ein Zwischenhändler seine Bevorratung verbessern?
  • Wie können in der Produktion unnötige Ausschüsse vermieden werden?
  • Wie können Prozessabläufe am besten innerhalb der Tolleranzfenster gehalten werden?

Anwendungsfälle im Überblick


Highlight Predictive Maintenance

Highlight Predictive Maintenance

Highlight Ad-Hoc-Analyse

Highlight Ad-Hoc-Analyse

Fallstudie Predictive Maintenance Pharma

Fallstudie Predictive Maintenance Pharma

Fallstudie Supply Chain Pharmazeutischer Großhandel

Fallstudie Supply Chain Pharmazeutischer Großhandel

Highlight Process Optimization

Highlight Process Optimization

Highlight Bestandsoptimierung mit Spare

Highlight Bestandsoptimierung mit Spare

Highlight Prexello GoldenRun

Highlight Prexello GoldenRun

Fallstudie Predictive Maintenance: Kompressoren-Überwachung

Fallstudie Predictive Maintenance: Kompressoren-Überwachung

Reduktion des Lagerbestands bei besserem Service Level

30%

Carlos Ayala Jiménez

Carlos Ayala Jiménez

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