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Industrie papetière 4.0 : Obtenez plus d’informations à partir des données dont vous disposez déjà

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Date: mercredi 12 août 2020

Heure: 9h (heure normale de l’Est)

Durée: 1 heure

Langue: Anglais

Aperçu du webinaire

À l’ère de la fabrication numérique, l’analyse des données joue un rôle essentiel dans l’identification des opportunités d’optimisation des processus et des coûts. La stratégie d’une papeterie pour analyser les problèmes et mettre en œuvre des solutions peut être essentielle pour obtenir un avantage concurrentiel. En identifiant l’approche analytique correcte, les papeteries peuvent non seulement accélérer l’analyse, mais aussi offrir des informations plus concrètes sur les procédés.

Le parcours idéal à travers l’industrie papetière 4.0 commence par une bonne compréhension des données des processus de la papeterie et une stratégie numérique solide qui est adoptée par une culture d’entreprise flexible et interdisciplinaire. 

Participez à cette présentation pour découvrir comment Cydney Rechtin, Scientifique chez Solenis,  examinera les outils analytiques disponibles pour soutenir les problèmes de fabrication de documents les plus courants. Elle fournira des conseils sur la manière de définir un problème sur le plan analytique et sur la façon dont l’analyse prédictive, comme OPTIX™ Intelligence appliquée, crée une base pour des analyses plus avancées, y compris sur le diagnostic des causes profondes et le contrôle prédictif en boucle fermée pour une utilisation optimisée des matières premières.

Intervenant

Cydney Rechtin

Scientifique spécialiste des données - Solutions numériques

En tant que spécialiste des données, Mme Rechtin tire parti de son expérience unique dans le domaine de la fabrication du papier et de l'analyse des données pour développer et soutenir des développements analytiques clés, notamment la plateforme OPTIX™ Intelligence appliquée.

Rechtin détient un B.S. en ingénierie chimique, avec une spécialisation en technologie papetière de l’Université d’État de Caroline du Nord et une maîtrise en sciences dans l’analyse des données du Georgia Institute of Technology.