La nuova soluzione utilizza la Process Intelligence per offrire ai produttori un digital twin vivente delle operation, rendendo possibili decisioni più intelligenti per ridurre i costi e aumentare i ricavi
Celonis, leader mondiale nella Process Intelligence e Cavalis lanciano l’app Product Portfolio Optimization for Manufacturing powered by Cavalis. La nuova soluzione fornisce alle aziende manifatturiere una visione in real-time e data-driven del proprio portfolio di prodotti con l’obiettivo di ridurre la complessità operativa e incrementare i ricavi.
Il rilascio dell’app arriva in un momento in cui i produttori affrontano pressioni crescenti dovute a supply chain fragili e a oscillazioni dei costi. Questa nuova soluzione è infatti progettata per aiutare le aziende a recuperare competitività grazie a decisioni più rapide e intelligenti sui prodotti. Un produttore leader a livello globale ha per esempio utilizzato l’app per rendere più veloce e intuitivo il processo di allineamento dei material master data di componenti e prodotti finiti.
“L’AI sta creando opportunità senza precedenti nell’industria manifatturiera, tuttavia molte aziende faticano ancora a coglierne appieno il potenziale nelle aree più critiche” ha dichiarato Liam Mawe, Global VP, Industries di Celonis. “Questa nuova app contribuisce a colmare questo divario. Combinando la nostra Process Intelligence con l’expertise di Cavalis, forniamo all’AI il contesto necessario per definire, monitorare e aggiornare in real-time i product portfolio complessi, generando un impatto significativo su entrambe le linee top e bottom”.
“La gestione del product portfolio è sempre stata un processo manuale e frammentato, rallentato da dati in silos e team disallineati” ha aggiunto Fabian Gatzka, Managing Director & Co-Founder di Cavalis. “Portando la Process Intelligence di Celonis al centro di questo workflow, stiamo trasformando questo processo in un vantaggio strategico e intelligente che aiuta le aziende a ottenere risultati di business concreti”.
Ottimizzare la gestione del product portfolio grazie alla Process Intelligence
La nuova app utilizza dati provenienti da sistemi di procurement, order management, manufacturing e supply chain per creare un digital twin vivente dell’intero ciclo di vita dei prodotti di un’azienda. Una caratteristica fondamentale è la scomposizione della Bill of Material (BoM), che consente una valutazione granulare del product mix per identificare i driver di costo, analizzare le dipendenze dei componenti e individuare opportunità di standardizzazione e riduzione dei costi. Queste informazioni permettono ai product manager di ottimizzare la razionalizzazione del prodotto, migliorare l’efficienza dell’inventario e allineare le decisioni relative al portfolio con la domanda di mercato.
Key feature e vantaggi:
- Insight sulle performance in real-time: visibilità approfondita sulla performance dei prodotti, sulla redditività e sull’efficienza operativa.
- Decision making data-driven: supporto ai product manager nell’identificazione dei prodotti più performanti, nella razionalizzazione del portfolio e nell’allineamento dell’offerta alla domanda di mercato.
- Ottimizzazione della dismissione dei prodotti: supporto nell’ottimizzazione strategica finalizzata all’aumento dei ricavi e alla significativa riduzione dei costi di manutenzione e gestione delle scorte.
- Miglioramento dell’efficienza operativa: identificazione e rimozione dei colli di bottiglia nonché delle inefficienze nei processi produttivi e di supply chain.
- Aumento dei ricavi e riduzione dei costi: incremento dei ricavi grazie alla possibilità di liberare capacità operative per nuovi prodotti e innovazioni, riducendo al contempo i costi grazie alla diminuzione del lavoro manuale e della complessità.
L’app Product Portfolio Optimization for Manufacturing è l’ultima novità del Platform Apps Program di Celonis. Il programma offre soluzioni preconfigurate e specifiche, sviluppate da partner di fiducia e con profonda conoscenza del settore sulla Process Intelligence Platform di Celonis.


































