Scopri come ottimizzare la gestione degli asset nei tuoi Punti Vendita

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Una corretta gestione degli asset permette all’azienda un adeguato bilanciamento tra costi, opportunità e rischi a fronte di obiettivi di performance dei propri asset, per garantire il raggiungimento degli obiettivi e degli standard qualitativi aziendali.
Le soluzioni EAM (Enterprise Asset Management) vi supportano nel prendere corrette decisioni di business, ottimizzando l’utilizzo degli asset e definendo politiche di manutenzione predittiva.

IBM Maximo Asset Management per i settori Retail e GDO permette l’implementazione di “workflow” in grado di riprodurre tutti i processi tipici del settore, come per esempio la gestione:
• di richieste di intervento aperte da un punto vendita;
• di ordini di lavoro di manutenzione a guasto o programmata;
• del magazzino e dunque dei listini prezzi;
• del ciclo passivo.
Ne parleremo il 20 maggio dalle 12.00 alle 12.30 durante l’IBM Digital LiveTalk

Per iscriversi o ricevere il link al Replay vai su https://ibm.biz/gestione_asset_retail

Durante il Webinar approfondiremo come la soluzione permetta lo smistamento automatico degli interventi ai diversi fornitori esterni e il monitoraggio in real time dei ticket aperti da tutti i punti vendita, fornendo a ciascun utente un feed-back esaustivo e puntuale.
L’integrazione con il software documentale permette la gestione del versioning dei documenti, l’archiviazione automatica e semplifica la loro ricercabilità con diverse chiavi possibili, utilizzo della firma digitale, gestione automatica PEC, ecc. La piattaforma, inoltre, è fortemente integrabile con gli altri sistemi software aziendali, anche open source, senza duplicare le informazioni tra le banche dati.

Per approfondire ti aspettiamo on line su https://ibm.biz/gestione_asset_retail!

Camillo Gioè

Camillo Gioè

Analytics Consultant, Data Engineer. Si occupa di consulenza per la realizzazione di progetti in ambito Analytics. E' coinvolto nell'area di Ricerca e Sviluppo su tematiche inerenti Big Data, IoT e Machine Learning

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