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

Fallstudie Predictive Maintenance: Kompressoren-Überwachung

Highlight Prexello GoldenRun

Highlight Bestandsoptimierung mit Spare

Highlight Process Optimization

Fallstudie Supply Chain Pharmazeutischer Großhandel

Fallstudie Predictive Maintenance Pharma

Highlight Ad-Hoc-Analyse

Highlight Predictive Maintenance

zu allen Fallstudien

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Reduktion des Lagerbestands bei besserem Service Level

30%

Carlos Ayala Jiménez

Möchten Sie mehr darüber lernen, wie Ihr Unternehmen von der Anwendung mathematischer Technologien profitieren kann und wie der Nutzen in Ihrem konkreten Fall sein wird? Dann helfe ich Ihnen gerne weiter!

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