La solución analítica de Datanomix visualiza el rendimiento del taller

Los objetivos de ProShop también se integran en el informe de calibración de presupuestos de Datanomix para ayudar a los usuarios a identificar oportunidades de mejora de márgenes a largo plazo.
Crédito: Datanomix.

La analítica de cálculo automatizado de costos por trabajo de Datanomix, que compara los tiempos de ciclo objetivo de ProShop con el rendimiento real del proceso en la plataforma de inteligencia de producción automatizada Datanomix, proporciona a los usuarios una lista completa de los trabajos en los que deben centrarse para encontrar más margen.

La integración de Datanomix con ProShop ERP hace coincidir automáticamente los números de pieza de Datanomix con los del sistema ProShop ERP y extrae cadencias objetivo específicas.

Cuando se compara con el rendimiento real de la máquina en Datanomix, la desviación con respecto a la norma se representa en términos de tiempo botón a botón, tiempo de corte y tiempo de contacto, y se resume con la puntuación de la letra de Datanomix de A+ a C-, mostrando qué trabajos tienen un rendimiento inferior en comparación con las normas críticas de ProShop.

Los objetivos de ProShop también se integran en el informe de calibración de presupuestos de Datanomix para ayudar a los usuarios a identificar oportunidades de mejora de márgenes a largo plazo, basadas en la desviación respecto a los estándares de tiempo de ciclo.

Los valores de referencia y reales de Datanomix se retroalimentan al sistema ERP ProShop para que los usuarios puedan hacer estimaciones más informadas y precisas basadas en datos reales.

Con los objetivos de ProShop alimentando a Datanomix, los usuarios pueden utilizar los siguientes filtros precargados:

• Ganadores: números de pieza que superan los objetivos de ProShop y obtienen más beneficios de lo previsto.
• Perdedores: referencias que no han superado los objetivos de ProShop y no generan beneficios.
• Ganadores con ventaja: números de referencia que superan los objetivos, pero que podrían generar beneficios.
• Perdedores que podrían ser ganadores: números de pieza que están perdiendo de media en comparación con los objetivos, aunque Datanomix ha visto al usuario ejecutar el trabajo lo suficientemente bien como para convertirlo en un “ganador”.