Tin tức

May Duy Minh triển khai phần mềm quản trị doanh nghiệp Vietsoft ERP for Garment

Sau thời gian tìm hiểu và đánh giá Công ty Cổ Phần May Duy Minh đã tin tưởng chọn đối tác Vietsoft triển khai hệ thống ERP for Garment để tối ưu hóa toàn bộ hoạt động của đơn vị trong thời gian sắp tới.   Ngày 16/05 vừa qua, tại trụ sở chính của Công ty May Duy Minh ở KCN …

May Duy Minh triển khai phần mềm quản trị doanh nghiệp Vietsoft ERP for Garment Read More »

Xuất khẩu thuận lợi, nhiều doanh nghiệp dệt may báo lãi lớn

Sau hai năm dồn nén bởi đại dịch COVID-19, nhu cầu tiêu thụ hàng may mặc tăng bật trở lại, giúp các doanh nghiệp xuất khẩu dệt may sớm kín đơn hàng cho đến quý III, thậm chí cả năm 2022. Minh chứng là kết quả kinh doanh của các doanh nghiệp đều khả quan …

Xuất khẩu thuận lợi, nhiều doanh nghiệp dệt may báo lãi lớn Read More »

Xuất khẩu dệt may tăng trưởng cao nhất trong vòng 10 năm

Xuất khẩu dệt may dự báo sẽ mang về từ 42-43,5 tỉ USD trong năm 2022, dù dịch COVID-19 đang phức tạp và xung đột Nga – Ukraina đang căng thẳng. 1. Xuất khẩu dệt may bật tăng cao nhất trong vòng 10 năm Theo Tổng cục Hải quan, trong quý I/2022, trị giá xuất …

Xuất khẩu dệt may tăng trưởng cao nhất trong vòng 10 năm Read More »

Xuất khẩu dệt may hướng đến mục tiêu 48 tỉ USD

Xuất khẩu dệt may hướng đến mục tiêu 48 tỉ USD

Doanh nghiệp dệt may trong nước đang rất phấn khởi khi đơn hàng dần được lấp đầy. Theo dự báo của các chuyên gia, do nhu cầu tiêu dùng toàn cầu đang có xu hướng tăng cao, giá trị kim ngạch xuất khẩu hàng dệt may Việt Nam nhiều khả năng sẽ đạt khoảng 48 …

Xuất khẩu dệt may hướng đến mục tiêu 48 tỉ USD Read More »

5 chỉ số để đo lường độ thành công của dự án ERP doanh nghiệp

5 chỉ số để đo lường độ thành công của dự án ERP doanh nghiệp

Hệ thống ERP là một loại giải pháp phần mềm quản lý đa chức năng, đa phòng ban giúp một doanh nghiệp có thể sử dụng để thu thập, lưu trữ, quản lý và phân tích dữ liệu từ hoạt động kinh doanh của mình. Hệ thống ERP (Enterprise Resource Planning Systems) là một loại …

5 chỉ số để đo lường độ thành công của dự án ERP doanh nghiệp Read More »

Rào cản trong chuyển đổi số của doanh nghiệp

Chi phí đầu tư, ứng dụng công nghệ còn cao, khó khăn trong thay đổi thói quen là những rào cản hàng đầu trong chuyển đổi số hiện nay.    Rào càn trong chuyển đổi số của doanh nghiệp. Ảnh: Cục Phát triển doanh nghiệp (Bộ Kế hoạch và Đầu tư).   Thông tin này …

Rào cản trong chuyển đổi số của doanh nghiệp Read More »

Giải pháp ERP trên mây cho nhà máy – chọn tự xây hay thuê ngoài

Trong bối cảnh mùa dịch, khách hàng tăng cường tích trữ, chủ động thu thập dữ liệu qua ERP là giải pháp giúp các nhà máy quản lý và phân tích dữ liệu từ hoạt động kinh doanh của mình 1. Tác động của chuỗi cung ứng tới doanh nghiệp sản xuất Việt Nam Ông …

Giải pháp ERP trên mây cho nhà máy – chọn tự xây hay thuê ngoài Read More »

For those in high volume, low margin industries such as food and beverage or automotive parts manufacturing, preventative maintenance may be wrongly seen as unattainable, due to perceived high upfront costs. The digital universe is doubling in size every two years, growing from 4.4 trillion gigabytes in 2013 to 44 trillion in 2020. Enterprises have responsibility for around 85 per cent of the data held in this digital universe, according to the EMC Digital Universe with research and Analysis by IDC report. Manufacturing plants are just one type of enterprise contributing to this data production, by choosing to collect process data in order to monitor machinery status. Here, Claudia Jarret, US country manager at automation parts supplier EU Automation, explains how plant engineers can make the most of this data and ensure their maintenance schedule benefits their plant. Manufacturers, faced with the constant pressure to keep up with customer demand while remaining flexible, are acutely aware of the threat of plant downtime. Caused by a multitude of factors, including machine failure, downtime can cost manufacturers up to $260,000 per hour, according to research by analyst firm Aberdeen Research. Therefore, preventative maintenance, where equipment is maintained before it breaks, is essential, rather than reactive maintenance, which focuses on fixing equipment following a breakdown. But for those in high volume, low margin industries such as food and beverage or automotive parts manufacturing, preventative maintenance may be wrongly seen as unattainable, due to perceived high upfront costs. 1. Prevention The days of waiting for a system to fail due to overheating motors or leaking heat transfer systems for example, are thankfully behind us. Plant managers now plan regular inspections, upgrades and troubleshooting to avoid breakdowns. These simple steps are one way in which preventative maintenance can be carried out. But as Industry 4.0 technologies such as condition monitoring become more accessible, there are even smarter, more accurate and less time-consuming methods available. Many manufacturing plants now use predictive maintenance, a sophisticated form of preventative maintenance, to establish how well equipment is functioning and accurately predict failures before they occur. Not only does this reduce the risk of downtime-causing breakdowns, but it can also mean any necessary replacement parts can be ordered and are in stock in case of equipment failures. In addition, monitoring the health of equipment can allow for gradual tweaks, where a huge overhaul would previously have been required for improvements. Alterations can improve the efficiency of processes, ultimately reducing costs by eliminating inefficient elements and increasing equipment lifespan through maintenance or replacement of wearing parts. 2. Where to start The first step a plant manager should take when implementing any preventative maintenance schedule is to gather as much data as possible. Crucially, this should include an accurate estimate of the real cost of downtime to the particular plant in question. Collating data collected by smart sensors, sales figures and retrofitted systems should allow you to take into account loss of sales, wasted product and the cost of emergency repairs, which can provide a useful baseline figure. Using their experience of the plant, maintenance engineers should also be involved to produce an ideal plan for the plant, including areas they believe will require higher levels of maintenance, such as older equipment or machinery that is inherently prone to breakdowns such as motors, turbines, or other moving parts. This plan can then be used alongside the budget to produce a realistic maintenance plan, including what level of preventative maintenance can be employed. For some manufacturers, this will mean regular equipment checks, such as once a month for a section of plant, or daily for more volatile machinery. 3. Data If true predictive maintenance is chosen, data such as temperature, pressure and vibration is collected by sensors and will be continually integrated, stored, and analyzed. The next question for manufacturers is how to make the most of these valuable, but large, data sets. Once the data has been collected, the next step to make the most of its potential is to begin analysis. One popular option for data analysis is a cloud analytics service. Here, raw data is transmitted to the cloud, where it can both be stored and analyzed for trends that can predict an event including a breakdown. Many services also incorporate an alert system and warnings of impending breakdowns can be sent via a web portal, app, e-mail, or text message to relevant personnel. Other manufacturers, perhaps concerned about cybersecurity, the long-term stability of data stored in the cloud, or lag between data collection and analysis, will choose to undertake the analysis of raw data in-house. Although this is often significantly more resource-heavy, it does give plant managers complete control over their data. 4. Obsolescence Regardless of which system is implemented, predictive maintenance can be used to manage obsolescence, in addition to reducing downtime and improving process efficiency. This means parts can be ordered at the correct time to suit the maintenance schedule. Traditionally, manufacturers would have to keep a stock of parts that may need replacing, which take up valuable space on the plant floor that can instead be used for operations. Spare parts can also be bulky and produce a health and safety hazard, including trip or fire hazards, if stored on the plant floor. Instead, manufacturers can choose to order in replacement parts only when necessary, maximizing the space and resources they have available to them. With suppliers such as EU Automation able to ship obsolescent parts worldwide within 24 hours, there is now no need to store parts on site, or to suffer extended periods of downtime waiting for them to arrive. Preventative maintenance is essential for manufacturers to reduce downtime and the vast amounts of data now being produced by plants can be effectively used for predictive maintenance. When predictive maintenance is employed, the data collected can also be used for other purposes, such as increasing process efficiency and ensuring replacement parts are ordered in plenty of time. Therefore, proper collection and analysis of this data is essential to maximize its potential and this will only become more important each year as the quantity of data increases.

Improving Maintenance in Manufacturing

For those in high volume, low margin industries such as food and beverage or automotive parts manufacturing, preventative maintenance may be wrongly seen as unattainable, due to perceived high upfront costs. The digital universe is doubling in size every two years, growing from 4.4 trillion gigabytes in 2013 to 44 trillion in 2020. Enterprises have …

Improving Maintenance in Manufacturing Read More »

Tìm hướng cho doanh nghiệp nhỏ và vừa dệt may xuất ngoại

Năng suất lao động thấp, chỉ chiếm giá trị nhỏ trong chuỗi giá trị toàn cầu do hạn chế về năng lực trong các lĩnh vực như đổi mới sáng tạo, cạnh tranh, chuyển đổi công nghệ, tài chính, kinh nghiệm quản lý… là những khó khăn mà doanh nghiệp nhỏ và vừa dệt may …

Tìm hướng cho doanh nghiệp nhỏ và vừa dệt may xuất ngoại Read More »