Описание задач: 1. Планирование. Традиционными проблемами для отрасли дискретного машиностроения являются проблемы в сфере логистики и производственного планирования, из-за которых предприятия в целом имеют многократные необоснованные материальные издержки и сбои в выполнении заказов. 2. Контроль. Предприятиям необходим тщательный контроль над всеми составляющими себестоимости продукции, обеспечение прозрачности сведений о поставляемых узлах и комплектующих, минимизация брака, снижение простоев, повышение качества производственного процесса. 3. Анализ. Для лучшего понимания закупочного и технологического процессов, ключевых факторов, влияющих на качество продукции, расход сырья, энергии, необходима глубокая аналитика, которая возможна только в случае цифровой трансформации производства.

Автоматизация прослеживаемости и управления жизненным циклом продукции - это ключевые направления.

1. Track & Trace  

Кросс-корпоративная платформенная технология: кодификация, маркировка, транзакции.

2. Цифровые приоритеты машиностроительного предприятия

Умное производство и сервис: предиктивное обслуживание, предиктивная аналитика, цифровой двойник, IoT. 

Умная цепочка поставок: контроль происхождения и качества, умные склады, зелёные таможенные коридоры, дистрибуция запчастей, блокчейн-валидация.

Умные бизнес-модели: контракты жизненного цикла, цифровая гарантия, оптимизационный аутсорсинг.

Технология автоматической идентификации и прослеживаемости комплектующих создаёт уникальные возможности для своевременного обнаружения инцидентов и отклонений в логистических цепочках, включая: 

• Обнаружение контрафактных запчастей; 
• Злоупотребления персонала;
• Ошибки при подборе на складе;
• Дублирование при поставках и т.д.

Возможность однозначной идентификации узлов и деталей, понимание их производства, поставки и истории эксплуатации  позволят отрегулировать степень ответственности при  наступлении гарантийных случаев.