IoT industrial:os dados de comparação de preços preservam as margens para fabricantes de pequeno e médio porte

A IIoT (Industrial Internet of Things) é mal compreendida pela maioria dos fabricantes de pequeno e médio porte, que não têm financiamento nem inclinação para coletar, selecionar e usar big data. O que essas organizações precisam é preservar margens estreitas para sobreviver (e, com sorte, prosperar).

Muitas vezes, a falta de comparação de preços e a compra rotineira de distribuidores e fornecedores são as causas imediatas da margem perdida. Sem clareza de big data, não há como saber se o preço pago é justo ou competitivo, diz Thomas R. Cutler, presidente e CEO da TR Cutler, Inc.

O novo fornecedor de baixo custo neste espaço é ManufacturingPower; a taxa anual de SaaS (Software as a Service) econômica oferece preços comparativos de SKU (Unidade de manutenção de estoque). Eliminar esses pontos de dados consumia muito tempo e era impreciso porque persistia um sigilo inerente. Ver o que os outros estão pagando pelos mesmos itens permite um senso de justiça e, mais importante, captura alguns pontos de margem de lucro. 78% dos fabricantes têm menos de 50 funcionários; um ou dois pontos de margem de preços recuperada podem aumentar os salários, pagar pelo seguro saúde, conquistar novos negócios e manter os clientes atuais.

Com muita frequência, a coleta de dados IIoT não está correlacionada à aquisição e retenção de clientes. Os pedidos geralmente são confiados a uma pessoa em uma pequena operação de manufatura, que sem dúvida está usando outros papéis e sendo responsável por outras funções operacionais. Do QC / QA (Controle / Garantia de Qualidade) ao gerenciamento da planta e RH, o processo de pedido é reflexivo. Fazer pedidos dos mesmos vendedores, fornecedores e distribuidores é conveniente, mas está longe de ser econômico.

A capacidade de realizar rapidamente uma comparação linha por linha (avaliando o preço pago pelo SKU) pode gerar economias reais rapidamente. Normalmente, um pequeno fabricante encontrará uma economia mínima de $ 5.000 (€ 4581) por mês. Muitas vezes é significativamente mais!



Quando a recuperação de custos pode ser demonstrada em um período de 30 dias, a proposição de valor do ROI é óbvia. Alguns meses a economia será maior, outros menos. A capacidade de SABER quanto outras pessoas estão pagando pelos mesmos SKUs é essencial; esses dados informam até mesmo o menor fabricante se o dinheiro está sendo deixado na mesa ou se um preço justo está sendo pago.

É perfeitamente irracional pensar que uma pessoa sobrecarregada em uma pequena operação de manufatura tenha tempo, capacidade ou largura de banda para executar essas análises de dados. Os dados são coletados pela Manufacturing Power utilizando o que alguns podem considerar algoritmos IIoT rudimentares; Dito isso, a economia de custos não tem a ver com a maneira como o big data é coletado, e sim com o resultado líquido para os resultados financeiros e os impactos correspondentes.

O autor é Thomas R. Cutler, presidente e CEO da TR Cutler, Inc.

Sobre o autor

Thomas R. Cutler é o presidente e CEO da TR Cutler, Inc., comemorando seu 20º ^th ano. Cutler é o fundador do Manufacturing Media Consortium, incluindo mais de 7.000 jornalistas, editores e economistas que escrevem sobre tendências na manufatura, indústria, manuseio de materiais e melhoria de processos. Cutler é autor de mais de 1000 artigos publicados anualmente sobre o setor de manufatura.