Rentabilität und Massenpersonalisierung Automobilhersteller können jetzt beides erreichen

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Rentabilität und Massenpersonalisierung: Automobilhersteller können jetzt beides erreichen

Die Verbraucher von heute wünschen sich zunehmend personalisierte Produkte – und Autos sind da keine Ausnahme. Für die Automobilhersteller bedeutet die Nachfrage nach Personalisierung mehr Fahrzeugvariationen und ein technologisches Ökosystem, das dieses Kundenerlebnis vom Showroom bis zur Werkstatt ermöglicht. Build-to-Order-Funktionen sind möglicherweise der wichtigste Aspekt, um dies profitabel und in großem Maßstab zu tun. Während es für Automobilhersteller einfach ist, ihre Fähigkeiten zur schnellen Bereitstellung personalisierter Fahrzeuge zu bewerben, ist es viel schwieriger, die Massenanpassung im Alltag zu erreichen.

Die Antwort liegt in der Optimierung der komplexen automobilen Lieferkette, in der sowohl einzelne Bauteile als auch fertige Baugruppen entstehen. Der End-to-End-Fertigungsprozess muss sorgfältig orchestriert werden, um einzelne Aufträge und die benötigten Teile zu sequenzieren, damit die Endmontage kundenspezifischer Produkte reibungslos, nahtlos und – nicht zu vergessen – profitabel erfolgen kann.

Doch ist eine gewinnbringende Massenanpassung überhaupt möglich? Blue Yonder Production Planning ist speziell darauf ausgelegt, diese komplexe Herausforderung zu meistern. Diese Reihe von Fähigkeiten kombiniert die Kunst der flexiblen Produktvariation mit der Wissenschaft der kostengünstigen, hocheffizienten Großserienfertigung.

Die Produktionsplanungsfunktionen werden auf der Blue Yonder-Plattform bereitgestellt und sind konfigurierbar und interoperabel mit anderen Blue Yonder-Lösungen, sodass alle Planungs- und Ausführungsprozesse der Lieferkette auf flexible Weise abgebildet und orchestriert werden können. Durch den Einsatz von KI auf der Blue Yonder Platform können Erkenntnisse identifiziert und geteilt werden, und die Planung kann funktionsübergreifend optimiert und automatisiert werden. Planung und Ausführung können nicht in Silos, sondern als Teil eines gemeinsamen Ansatzes verwaltet werden, wodurch die Reaktionszeiten auf Nachfrageverschiebungen, neue Produktvariationen und andere sich ändernde Parameter minimiert werden. 

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