Minitab | Supply Chain Module
SFRUTTA LA POTENZA DELLA DATA ANALYSIS PER AFFRONTARE LE TUE SFIDE LEGATE AL PROCESSO DI PRODUZIONE E DISTRIBUZIONE CON IL NUOVO SUPPLY CHAIN MODULE DI MINITAB!
SFRUTTA LA POTENZA DELLA DATA ANALYSIS PER AFFRONTARE LE TUE SFIDE LEGATE AL PROCESSO DI PRODUZIONE E DISTRIBUZIONE CON IL NUOVO SUPPLY CHAIN MODULE DI MINITAB!
Quando Minitab ha deciso di far emergere alcuni metodi innovativi per sfruttare la potenza degli strumenti e dei moduli in Minitab Engage, si è rivolto alle persone più innovative che conoscesse: i suoi dipendenti. Utilizzando un approccio mirato per raggiungere l’obiettivo, Minitab è riuscita a raccogliere grandi idee che non solo hanno generato casi d’uso innovativi, ma hanno anche portato all’aggiunta di un nuovo modulo che avrebbe ulteriormente differenziato il prodotto.
La statistica gioca un ruolo importante in tutte le professioni ingegneristiche, in modo particolare in ambito chimico. Grazie alla proliferazione di strumentazione poco costosa, un ingegnere che lavora su un impianto moderno ha accesso ad un’enorme quantità di dati. Per questo gli ingegneri chimici hanno a che fare con numerosi dati, spesso anche molto complessi da analizzare. È dunque molto importante acquisire competenze di data analysis e data science che consentiranno di rilevare informazioni approfondite e uniche dai dati in modo che possano creare un valore significativo per la propria azienda.
Non è un segreto che i recenti eventi mondiali ci abbiano spinto a diventare più “smart” nelle nostre mansioni quotidiane imparando a rispondere ai cambiamenti in modi nuovi. In particolare, i produttori di dispositivi medici hanno dovuto far fronte alle grandi necessità dovute al periodo. Un team di sviluppo di un produttore di dispositivi medici vuole studiare come sia possibile portare sul mercato dispositivi di protezione individuale in modi nuovi e più rapidi rispetto ai precedenti.
Le aziende intraprendono innumerevoli progetti al fine di migliorare i propri processi. Che si tratti di ridurre i difetti o ottimizzare i servizi, cercano di soddisfare le esigenze dei clienti e aiutare la propria attività ad avere successo. Purtroppo con tempo e risorse limitati, non è possibile trasformare tutte le idee in progetti finiti: è qui che entrano in gioco gli Steering Committees (comitati direttivi) del progetto.
Sovente, nella metodologia delle superfici di risposta (Response Surface Methodology), la stima iniziale delle condizioni di esercizio è lontana dall’ottimo reale. L’obiettivo finale della metodologia delle superfici di risposta è quello di determinare le condizioni di esercizio ottime per il sistema o più in generale determinare una regione dello spazio sperimentale in cui i requisiti operativi siano soddisfatti.
Accelerate your transformation by harnessing the power of Minitab’s revolutionary predictive analytics and machine learning capabilities to gain automated insights learned from your data. Regardless of statistical background, Minitab can empower all parts of an organization to build and deploy more accurate predictive models, create intuitive visualizations and tackle more complex problems with more challenging data sets.
Il nuovo aggiornamento di Minitab include Graph Builder, un nuovo tool che permette di visualizzare i tuoi dati ed esplorare alternative grafiche sfruttando una galleria interattiva e facile da utilizzare.
La prospettiva di crescita, intesa come miglioramento della propria redditività, nasce sempre da alcune ottime idee che devono poi essere attuate attraverso una solida esecuzione. Minitab Engage è l’unica soluzione progettata specificatamente per aiutare le aziende a creare programmi di miglioramento e innovazione, eseguirli con l’aiuto di strumenti adatti al problem-solving uniti a collaudate metodologie di gestione dei progetti ed infine monitorare le prestazioni attraverso metriche chiave che giustifichino, in tempo reale, il Return On Investment (ROI).
According to Minitab research, engineers and analysts can spend 80% of their time trying to identify the important drivers of process issues when performing a root cause analysis.
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