Aggregation ist die Gruppierung von serialisierten Einzelprodukten, die auf verschiedenen Ebenen zusammengefasst und durch eindeutige Aggregations-Seriennummern gekennzeichnet werden. Dieser Prozess der Gruppierung in Bündel und Versandkartons bis zur Palette machen das Identifizieren des Inhalts sicherer, einfacher und schneller. Auch die Rückverfolgbarkeit des Produkts wird dadurch optimiert, somit wird auch das Fälschungsrisiko, welches gerade in der Pharmaindustrie Thema ist, minimiert. Denn das Unternehmen kann dank der Implementierung von Track & Trace zu jederzeit des Produktlebenszyklus das Produkt verfolgen und überwachen.
Vor allem die Aggregation, die Nachverfolgung von Produktpaletten ist ein Bereich, welcher gerade in der Verpackungsindustrie von höchster Bedeutung ist. Denn durch die zahlreichen Richtlinien jedes einzelnen Landes wird es für Unternehmen immer schwieriger flexibel zu reagieren. Die Vielzahl der unterschiedlichsten Richtlinien weltweit können dank der umfangreichen und zuverlässigen Aggregationslösung von Antares Vision berücksichtigt werden. Nicht nur bereits bestehende Vorschriften, sondern auch zukünftige Bestimmungen können jederzeit unkompliziert eingebunden werden. Antares Vision bedient alle vier Level des Prozessflusses, vom Level eins und zwei in dem die Produkte mit individuellen Seriennummern versehen werden, über Level drei für die Produktionsplanung und Datenverwaltung bis hin zu Ebene vier, der Anbindung an (inter-)nationale Systeme wie dem EU-Hub. Die Lösung berücksichtigt somit alle unterschiedlichen Arbeitsprozesse einschließlich der erforderten Hard- und Software und ist darüber hinaus nicht nur kompatibel zu den firmeneigenen Track-&-Trace-Systemen und ‑Maschinen, sondern auch zu Drittanbietern.
Mit dem Software-Dashboards A‑Vionics können Daten für die OEE-Analyse ausgewertet und kontrolliert werden. Von Anlagenleistung, über Effizienzsteigerung bis hin zu Marketinganwendungen können all diese Daten genutzt werden, um die Gesamtanlageneffektivität zu verbessern und somit den Zeit- und Kostenaufwand zu minimieren. Wenn aus Big Data Smart Data wird, wird nicht nur effizienter gearbeitet, sondern auch kleinste Abweichungen können direkt erkannt und korrigiert werden.
