AGGITY NOMBRA A PAOLA SÁNCHEZ COMO DIRECTORA DE ALIANZAS GLOBALES
Sánchez ha desarrollado una dilatada carrera profesional en IBM en Latinoamérica y Caribe durante los últimos siete años Madrid, 11 diciembre 2023.- La multinacional tecnológica española aggity ha nombrado a Paola Sánchez directora de Alianzas Globales de la compañía y gestionará el ecosistema de socios globales de la compañía, incluyendo IBM, HCL y Microsoft. Antes de su actual nombramiento, Paola Sánchez era responsable comercial de software de sostenibilidad de IBM para Perú, Ecuador y Bolivia. Sánchez, que inició su carrera profesional en el holding NG Restaurants del grupo Intercorp y posteriormente en Petróleos de Perú (Petroperú), se incorporó en 2007 a IBM, empresa en la que ha desarrollado diferentes responsabilidades durante los últimos siete años en Latinoamérica y Caribe. Así, dentro de esta empresa, ha sido Consultora de Soluciones de Industria para Telecomunicaciones y Retail, Customer Success Manager de clientes de IBM Watson Customer Engagement e IBM Sterling y Responsable Comercial de Socios de Aplicaciones de IA, antes de convertirse en responsable comercial de software de sostenibilidad para Perú, Ecuador y Bolivia, puesto que ocupaba antes de integrarse en aggity. Sánchez es licenciada en Negocios Internacionales por la Universidad Peruana de Ciencias Aplicadas (UPC) y diplomada en Gestión Comercial por la Universidad ESAN de Perú y ESIC Business & Marketing School de España. La nueva directora de Alianzas Globales de aggity cuenta también con un Executive Máster en Marketing y Ventas por Esade Business & Law School. Paola Sánchez colabora activamente con ONGs que promueven la formación de mujeres y niñas en carreras STEM (Ciencias, Tecnología, Ingeniería, Matemáticas) y es voluntaria de organizaciones dedicadas a la Responsabilidad Social Corporativa (RSC) como Rotary International y TECHO.
Chatbots for Social Networks
Chatbots are a powerful tool to improve interaction and provide fast and effective service. In this article we look at how to leverage chatbots on social networks and their advantages to increase customer satisfaction and efficiency in handling queries and requests. Discover how to use chatbots in your social networks to improve interaction with your customers and increase satisfaction. Customer satisfaction is one of the main lines of action of any company. The so-called customer engagement is an objective of all the departments that make up an organization and to achieve it it is necessary to have a defined strategy in all communication channels. One of them is social networks, where chatbots can automate and improve interaction with users. With the Digital Customer Engagement by aggity platform it is possible to establish personalized and automated communications through the different social networks in which the company or brand is present. This improves the user’s experience, who knows that having a 24×7 open channel directly contributes to greater customer loyalty. Advantages of using chatbots for social networks The use of chatbots for social networks brings with it a number of advantages for both the brand and the customer. It is an element used by an increasing number of companies and brands for improve customer experience by being able to answer questions, provide information, assist in the purchase of products or services, and contribute to the customization in the execution of marketing campaigns based on the data and habits of each user. This will promote customer loyalty customer loyalty . One of the advantages that users highlight the most about this type of bots is their 24×7 availability, since they can interact with customers at any time. Although they can be used for different tasks, the most common use of chatbots for social networks is for customer service. The use of chatbots for customer service improves customer satisfaction because they know that they will always have a channel available to solve their needs or doubts. Cost savings The implementation of chatbots for social networks allows significant cost savings to the company. First, it extends customer service hours. Until the implementation of this service, the company had only two options: either not to provide the service at night or to hire a number of people to provide the service at night. With the use of chatbots in social networks, the schedule is covered without the need to hire extra staff. Chatbots can also handle routine tasks, such as answering frequently asked questions, providing basic information or following up on orders, which reduces the workload of human resourcesThe company can dedicate itself to developing tasks of greater value to the company, and reduces the business costs of having a person hired to carry out a repetitive and monotonous task. Scalability Also related to cost savings, one of the most interesting benefits of using chatbots for social networks is scalability. These bots are designed to handle a large number of interactions at the same time and are very useful when unexpected events occur. For example, when a power outage occurs, there will immediately be an increase in calls from users to customer service. Such an increase could not be handled properly by the workers providing the service, but with the use of chatbots, the demands of each customer can be addressed immediately. Instant answers Companies and brands that employ chatbots on social networks are able to provide immediate and accurate answers to users’ questions. This not only improves the customer experience, but also reduces the costs associated with incorrect or misinformed responses that could lead to product returns or complaints. Customization Finally, we highlight personalization as another advantage of using chatbots for social networks. Thanks to their use, companies are able to provide customers with unique experiences tailored to their needs and desires. Its use is an important element in the design of loyalty programs or individualized interactive marketing campaigns. In addition, thanks to the analysis of customer data or Customer Analytics, based on the purchase history and interactions made through chatbots, product recommendations can be offered to the customer in order to arouse their interest. Thanks to this personalization, sales increase because customers feel listened to and cared for.
Chatbot per i social network
I chatbot sono uno strumento potente per migliorare l’interazione e fornire un servizio rapido ed efficace. In questo articolo vediamo come sfruttare i chatbot dei social media e i loro vantaggi per aumentare la soddisfazione dei clienti e l’efficienza nella gestione di richieste e domande. Scopri come utilizzare i chatbot sui tuoi social network per migliorare l’interazione con i tuoi clienti e aumentarne la soddisfazione. La soddisfazione del cliente è una delle principali linee di azione di qualsiasi azienda. Il coinvolgimento dei clienti è un obiettivo di tutti i reparti di un’organizzazione e per raggiungerlo è necessario avere una strategia definita in tutti i canali di comunicazione. Una di queste è quella dei social media, dove i chatbot possono automatizzare e migliorare l’interazione con gli utenti. Con la piattaforma Digital Customer Engagement by aggity è possibile stabilire comunicazioni personalizzate e automatizzate attraverso i diversi social network in cui è presente l’azienda o il marchio. In questo modo, l’esperienza dell’utente viene migliorata, poiché l’utente sa che avere un canale aperto 24 ore su 24, 7 giorni su 7, contribuisce direttamente a una maggiore fidelizzazione del cliente. Vantaggi dell’utilizzo dei chatbot per i social network L’uso dei chatbot per i social media comporta una serie di vantaggi sia per il marchio che per il cliente. Si tratta di un elemento utilizzato da un numero sempre maggiore di aziende e brand per migliorare l’esperienza del cliente perché sono in grado di rispondere a domande, fornire informazioni, assistere nell’acquisto di prodotti o servizi e contribuire alla personalizzazione nell’esecuzione di campagne di marketing basate sui dati e sulle abitudini dei singoli utenti. In questo modo, la fedeltà del cliente fedeltà del cliente . Uno dei vantaggi che gli utenti sottolineano maggiormente di questo tipo di bot è la loro disponibilità 24 ore su 24, 7 giorni su 7, in quanto possono interagire con i clienti in qualsiasi momento. Anche se possono essere utilizzati per diversi compiti, l’uso più comune dei chatbot per i social network è il servizio clienti. L’uso dei chatbot per il servizio clienti migliora la soddisfazione dei clienti, che sanno di avere sempre a disposizione un canale per risolvere le loro esigenze o i loro dubbi. Risparmio sui costi L’implementazione dei chatbot per i social media consente un significativo risparmio sui costi per l’azienda. In primo luogo, estende gli orari di apertura del servizio clienti. Fino all’implementazione di questo servizio, l’azienda aveva solo due opzioni: o non fornire il servizio di notte o assumere un certo numero di persone per fornire il servizio di notte. Grazie all’uso dei chatbot nei social network, l’orario viene coperto senza la necessità di assumere personale extra. I chatbot possono anche gestire attività di routine, come rispondere alle domande più frequenti, fornire informazioni di base o seguire gli ordini, il che può contribuire a migliorare la qualità dell’esperienza di chat. riduce il carico di lavoro delle risorse umaneQuesto permette al dipendente di concentrarsi su attività di maggior valore per l’azienda e riduce i costi aziendali legati all’assunzione di una persona per svolgere un compito ripetitivo e monotono. Scalabilità Sempre in relazione alla riduzione dei costi, uno dei vantaggi più interessanti dell’utilizzo dei chatbot per i social media è la scalabilità. Questi bot sono progettati per gestire un gran numero di interazioni contemporaneamente e sono molto utili quando si verificano eventi inaspettati. Ad esempio, quando si verifica un’interruzione di corrente, aumentano immediatamente le chiamate degli utenti al servizio clienti. Un tale aumento non potrebbe essere gestito correttamente dai lavoratori che forniscono il servizio, ma con l’uso dei chatbot le richieste dei singoli clienti possono essere gestite immediatamente. Risposte immediate Le aziende e i marchi che utilizzano i chatbot sui social media sono in grado di fornire risposte immediate e accurate alle domande degli utenti. In questo modo non solo si migliora l’esperienza del cliente, ma si riducono anche i costi associati a risposte errate o disinformate che potrebbero portare a restituzioni di prodotti o reclami. Personalizzazione Infine, sottolineiamo che la personalizzazione è un altro vantaggio dell’utilizzo dei chatbot per i social media. Utilizzandole, le aziende sono in grado di offrire ai clienti esperienze uniche e personalizzate in base alle loro esigenze e ai loro desideri. Il loro utilizzo è un elemento importante nella progettazione di programmi di fidelizzazione o di campagne di marketing interattivo one-to-one. Inoltre, le analisi dei clienti, basate sulla cronologia degli acquisti e sulle interazioni tramite chatbot, possono fornire ai clienti consigli sui prodotti che probabilmente suscitano il loro interesse. Grazie a questa personalizzazione, le vendite aumentano perché i clienti si sentono ascoltati e seguiti.
Chatbots para Redes Sociales
Los chatbots son una herramienta poderosa para mejorar la interacción y brindar una atención rápida y efectiva. En este artículo vemos cómo aprovechar los chatbot en las redes sociales y sus ventajas para elevar la satisfacción del cliente y la eficiencia en la gestión de consultas y solicitudes. Descubre cómo utilizar chatbots en tus redes sociales para mejorar la interacción con tus clientes y aumentar la satisfacción. La satisfacción del cliente es una de las líneas de actuación de cualquier empresa. El denominado engagement del cliente es un objetivo de todos los departamentos que conforman una organización y para lograrlo es necesario tener una estrategia definida en todos los canales de comunicación. Uno de ellos son las redes sociales, donde los chatbots permiten automatizar y mejorar la interacción con los usuarios. Con la plataforma Digital Customer Engagement by aggity es posible establecer comunicaciones personalizadas y automatizadas a través de las diferentes redes sociales en las que esté presente la compañía o la marca. De esta forma, se mejora la experiencia del usuario, que sabe que disponer de un canal abierto 24×7, lo que contribuye directamente a una mayor fidelización del cliente. Ventajas del uso de chatbots para redes sociales El uso de chatbots para redes sociales trae consigo una serie de ventajas tanto para la marca como para el cliente. Se trata de un elemento utilizado por un número cada vez mayor de empresas y marcas para mejorar la experiencia del cliente gracias a que son capaces de responder preguntas, proporcionar información, ayudar en la compra de productos o servicios, y contribuir a la personalización en la ejecución de campañas de marketing basadas en los datos y los hábitos de cada uno de los usuarios. De esta forma se favorece la fidelización de los clientes. Una de las ventajas que más destacan los usuarios este tipo de bots es la disponibilidad 24×7, ya que pueden interactuar con los clientes en cualquier momento. Aunque pueden utilizarse para diferentes tareas, lo más habitual en el uso de chatbots para redes sociales es emplearlos en la atención al cliente. El uso de chatbots para atención al cliente mejora su satisfacción ya que sabe que siempre va a tener un canal disponible para resolver sus necesidades o dudas. Ahorro de costes La implementación de chatbots para redes sociales permite un ahorro significativo de costes a la empresa. En primer lugar, amplía los horarios del servicio de atención al cliente. Hasta la implementación de este servicio, la empresa sólo tenía dos opciones: o bien no prestar el servicio en horario nocturno o bien contratar a una serie de personas para atender en esa franja horaria. Con el uso de chatbots en redes sociales, el horario queda cubierto y sin necesidad de tener que contratar personal extra. Asimismo, los chatbots pueden encargarse de tareas rutinarias, como responder a preguntas frecuentes, proporcionar información básica o realizar seguimiento de pedidos, lo que disminuye la carga de trabajo del personal humano, que puede dedicarse a desarrollar tareas de mayor valor para la empresa, y reduce los costes empresariales de tener contratada a una persona para llevar a cabo una tarea repetitiva y monótona. Escalabilidad Relacionado también con el ahorro de costes, uno de los beneficios más interesantes del uso de chatbots para redes sociales se encuentra en la escalabilidad. Estos bots están diseñados para manejar un gran número de interacciones al mismo tiempo y son muy útiles en el momento en que se producen acontecimientos inesperados. Por ejemplo, cuando se produce un corte de suministro energético, inmediatamente tendrá lugar un incremento de las llamadas de los usuarios al servicio de atención al cliente. Ese aumento no podría gestionarse de forma correcta por los trabajadores que prestan el servicio, pero con el uso de los chatbots, las demandas de cada uno de los clientes pueden atenderse de forma inmediata. Respuestas instantáneas Las empresas y marcas que emplean chatbots en redes sociales son capaces de proporcionar respuestas inmediatas y precisas a las preguntas de los usuarios. De esta forma, no solo mejora la experiencia del cliente, también se reducen los costes asociados a respuestas incorrectas o mal informadas que podrían generar devoluciones de productos o reclamaciones. Personalización Finalmente, destacamos la personalización como otra de las ventajas de usar chatbots para redes sociales. Y es que, gracias a su utilización, las empresas son capaces de proporcionar a los clientes experiencias únicas y adaptadas a sus necesidades y deseos. Su uso es un elemento importante en el diseño de programas de fidelización o campañas de marketing interactivo individualizadas. Además, gracias al análisis de datos de los clientes o Customer Analytics, basado en el historial de compras y en las interacciones realizadas a través de los chatbots pueden ofrecerse al cliente recomendaciones de productos capaces de despertar su interés. Gracias a esta personalización, las ventas aumentan ya que los clientes se sienten escuchados y cuidados.
Examples of Machine Learning in Smart Factories
From predictive maintenance to supply chain optimization. In this article we will explore examples of how machine learning technology is being successfully implemented in plant and production environments, providing efficiency and competitive advantages. Explore real-world examples of how Machine Learning transforms Smart Factories. The integration of Machine Learning or, in other words, machine learning, in the so-called Smart Factories is one of the most important elements in this new industrial revolution known as Industry 4.0. The vast majority of the uses of machine learning in industry have to do with elements such as the production optimizationThe use of machine learning algorithms makes it possible to analyze data in real time in order to adjust production speed, manage inventories and manage the quality of the product. avoid losses in the industry. In addition, smart factories use machine learning as an element to execute the predictive maintenance . The way it works is based on the installation of sensors in the machines of a factory and that are responsible for collecting data on the operation of these. In this way, anomalous patterns can be identified, allowing maintenance intervention to be scheduled before the machine fails, reducing unplanned downtime and costs. Automation The use of machine learning is usually associated with the implementation of automation processes in smart factories. Thanks to this, it is the machines themselves that can adapt automatically and without the need for human intervention to any peaks in demand that may occur. Of course, machine learning also plays a key role in supply chain optimization and efficiency. optimization and efficiency in the supply chain because, with its use, smart factories can analyze historical supply chain data, as well as real-time data, to predict the demand for raw materials and components. Among other technologies, the Smart Factory by aggity platform employs machine learning to improve manufacturing innovation, manage and perform predictive maintenance of all its equipment. The following are examples of machine learning that are already being implemented in industrial companies. Siemens Siemens is employing machine learning to execute a digital transformation in total manufacturing. That change has involved processes ranging from product design to supply chain management. In doing so, the German giant has achieved a number of significant improvements in the efficiency and quality of its products. General Electric (GE) The North American multinational has adopted machine learning in its manufacturing division to perform real-time predictive maintenance on its machines and equipment. This has significantly reduced maintenance costs and prevented unplanned downtime. Bosch A clear example of what data analytics provides in the manufacturing industry can be found in the German firm Bosch, which uses machine learning and the data it provides to improve the quality and efficiency of manufacturing processes. This has not only saved costs, but also significantly improved production. Whirlpool Another clear example of predictive maintenance is that of appliance manufacturer Whirlpool, which uses machine learning on its production lines to predict and prevent product defects. This has improved quality and reduced warranty costs. Valeo Another example of machine learning can be found in this automotive components company, which in this case uses it for the quality inspection of its products. With this, the company has achieved greater accuracy in defect detection.
Esempi di Machine Learning nelle fabbriche intelligenti
Dalla manutenzione predittiva all’ottimizzazione della catena di approvvigionamento. In questo articolo esploreremo alcuni esempi di come la tecnologia di apprendimento automatico viene implementata con successo negli impianti e negli ambienti di produzione, garantendo efficienza e vantaggi competitivi. Esplora esempi reali di come il Machine Learning trasforma le fabbriche intelligenti. L’integrazione del Machine Learning nelle cosiddette Fabbriche Intelligenti è uno degli elementi più importanti di questa nuova rivoluzione industriale conosciuta come Industria 4.0. La stragrande maggioranza dei Gli usi dell’apprendimento automatico nell’industria hanno a che fare con elementi come il ottimizzazione della produzioneL’uso di algoritmi di apprendimento automatico può essere utilizzato per analizzare i dati in tempo reale al fine di regolare la velocità di produzione, gestire le scorte e gestire il processo produttivo. evitare perdite nel settore. Inoltre, le fabbriche intelligenti utilizzano l’apprendimento automatico come elemento per l’esecuzione dei processi. manutenzione predittiva . Il suo funzionamento si basa sull’installazione di sensori sulle macchine di una fabbrica, che hanno il compito di raccogliere dati sul funzionamento di queste macchine. In questo modo è possibile identificare gli schemi anomali, consentendo di programmare l’intervento di manutenzione prima che la macchina si guasti, riducendo i tempi di inattività non pianificati e i costi. Automazione L’uso dell’apprendimento automatico è solitamente associato all’implementazione di processi di automazione nelle fabbriche intelligenti. Grazie a ciò, le macchine stesse possono adattarsi automaticamente e senza bisogno dell’intervento umano ai picchi di domanda che possono verificarsi. Naturalmente, il machine learning gioca un ruolo fondamentale anche nell’ottimizzazione e nell’efficienza della catena di fornitura. ottimizzazione ed efficienza della catena di fornitura Le fabbriche intelligenti possono infatti utilizzarla per analizzare i dati storici della catena di approvvigionamento e quelli in tempo reale, per prevedere la domanda di materie prime e componenti. Tra le altre tecnologie, la piattaforma Smart Factory by aggity utilizza il machine learning per migliorare l’innovazione produttiva, gestire ed eseguire la manutenzione predittiva di tutte le attrezzature. Di seguito sono riportati alcuni esempi di apprendimento automatico che vengono già implementati nelle aziende industriali. Siemens Siemens sta utilizzando l’apprendimento automatico per realizzare una trasformazione digitale nella produzione totale. Questo cambiamento ha coinvolto processi che vanno dalla progettazione del prodotto alla gestione della catena di fornitura. In questo modo, il gigante tedesco ha ottenuto una serie di miglioramenti significativi nell’efficienza e nella qualità dei suoi prodotti. General Electric (GE) La multinazionale statunitense ha adottato il machine learning nella sua divisione manifatturiera per eseguire la manutenzione predittiva in tempo reale su macchine e attrezzature. Questo ha ridotto in modo significativo i costi di manutenzione ed evitato i tempi di inattività non programmati. Bosch Un chiaro esempio dei vantaggi dell’analisi dei dati nell’industria manifatturiera è rappresentato dall’azienda tedesca Bosch, che utilizza l’apprendimento automatico e i dati da esso forniti per migliorare la qualità e l’efficienza dei processi produttivi. Questo non solo ha permesso di risparmiare sui costi, ma ha anche migliorato notevolmente la produzione. Whirlpool Un altro chiaro esempio di manutenzione predittiva è quello del produttore di elettrodomestici Whirlpool, che utilizza il machine learning sulle sue linee di produzione per prevedere e prevenire i difetti dei prodotti. Questo ha migliorato la qualità e ridotto i costi di garanzia. Valeo Un altro esempio di machine learning lo troviamo in questa azienda di componenti automobilistici, che in questo caso lo utilizza per ispezionare la qualità dei suoi prodotti. In questo modo, l’azienda ha ottenuto una maggiore precisione nel rilevamento dei difetti.
Ejemplos de Machine Learning en Smart Factories
Desde el mantenimiento predictivo hasta la optimización de la cadena de suministro. En este artículo exploraremos ejemplos de cómo la tecnología de machine learning está siendo implementada con éxito en entornos de planta y producción, brindando eficiencia y ventajas competitivas. Explora ejemplos reales de cómo el Machine Learning transforma las Smart Factories. La integración del Machine Learning o, lo que es lo mismo, el aprendizaje automático, en las denominadas Smart Factories o Fábricas Inteligentes es uno de los elementos más importantes en esta nueva revolución industrial denominada Industria 4.0. La gran mayoría de los usos de machine learning en la industria tienen que ver con elementos como la optimización de la producción, de tal forma que, gracias al empleo de algoritmos de aprendizaje automático, se pueden analizar datos en tiempo real con el objetivo de ajustar la velocidad de producción, gestionar los inventarios o evitar pérdidas en la industria. Asimismo, las fábricas inteligentes utilizan el machine learning como elemento para ejecutar el mantenimiento predictivo. La manera en la que funciona se basa en la instalación de sensores en las máquinas de una fábrica y que se encargan de recopilar datos sobre el funcionamiento de estas. De esta manera, pueden identificarse patrones anómalos que permitan programar una intervención de mantenimiento antes de que la máquina falle, lo que reduce el tiempo de inactividad no planificado y los costes. Automatización El uso del machine learning se asocia habitualmente a la implementación de procesos de automatización en las smart factories. Gracias a ello, son las propias máquinas las que pueden adaptarse de forma automática y sin necesidad de que intervenga ningún humano a los picos de demanda que puedan producirse. Por supuesto, el machine learning también juega un papel fundamental en la optimización y eficiencia en la cadena de suministro ya que, con su uso, las fábricas inteligentes pueden analizar datos históricos de la cadena de suministro, así como datos en tiempo real, para predecir la demanda de materias primas y componentes. Entre otras tecnologías, la plataforma Smart Factory by aggity emplea machine learning para mejorar la innovación en la fabricación, gestionar y realizar un mantenimiento predictivo de todo su equipamiento. Veamos a continuación ejemplos de machine learning que ya se están ejecutado en empresas industriales. Siemens Siemens está empleando el machine learning para ejecutar una transformación digital en la fabricación total. Ese cambio ha implicado a procesos que van desde el diseño de productos hasta la gestión de la cadena de suministro. Con ello, el gigante alemán ha conseguido una serie de mejoras significativas en la eficiencia y la calidad de sus productos. General Electric (GE) La multinacional norteamericana ha adoptado el machine learning en su división de fabricación para realizar un mantenimiento predictivo en tiempo real de sus máquinas y equipos. Con ello ha conseguido reducir de forma significativa los costes de mantenimiento y ha evitado que se produzcan tiempos de inactividad no planificados. Bosch Un ejemplo claro de lo que proporciona el análisis de datos en la industria manufacturera lo encontramos en la firma germana Bosch que utiliza el machine learning y los datos que le proporciona para mejorar la calidad y la eficiencia de los procesos de fabricación. Con ello ha conseguido no sólo ahorrar costes, sino también mejorar la producción de forma notable. Whirlpool Otro ejemplo claro de mantenimiento predictivo es el del fabricante de electrodomésticos Whirlpool que utiliza el machine learning en sus líneas de producción para predecir y prevenir defectos en los productos. Esto ha mejorado la calidad y reducido los costes de garantía. Valeo Otro de los ejemplos de machine learning lo encontramos en esta empresa de componentes automotrices que en este caso lo emplea para la inspección de calidad de sus productos. Con ello, la compañía ha conseguido tener mayor precisión en la detección de defectos.
Energy, production and decarbonization
Together with Landaluz, we have had the opportunity to hold a seminar where the key challenges and opportunities related to energy production and decarbonization in the food sector have been addressed. We shared our knowledge and experience on the management and optimization of energy consumption, the need to consider this cost as a fundamental part of production planning and the best way to address decarbonization within the regulatory framework and its undeniable benefits. We would like to thank Landaluz for the trust it has placed in Aggity as a digitalization partner, Mónica Arellano from EuroFunding and Leo Lubrano from IBM for their invaluable contributions and the associated companies for their interest and attention. Aggity is honored to share with Landaluz and its partners the experiences of digitization of the food industry in Andalusia, a sector of paramount importance for the health and welfare of all».
Energia, produzione e decarbonizzazione
Insieme a Landaluz, abbiamo avuto l’opportunità di organizzare un seminario in cui sono state affrontate le principali sfide e opportunità legate alla produzione di energia e alla decarbonizzazione nel settore alimentare. Abbiamo condiviso le nostre conoscenze ed esperienze sulla gestione e l’ottimizzazione dei consumi energetici, sulla necessità di considerare questo costo come parte fondamentale della pianificazione della produzione e sul modo migliore per affrontare la decarbonizzazione all’interno del quadro normativo e dei suoi innegabili benefici. Desideriamo ringraziare Landaluz per la fiducia accordata ad Aggity come partner per la digitalizzazione, Mónica Arellano di EuroFunding e Leo Lubrano di IBM per il loro preziosissimo contributo e le aziende associate presenti per il loro interesse e la loro attenzione. Aggity è onorata di condividere con Landaluz e i suoi partner le esperienze di digitalizzazione dell’industria alimentare andalusa, un settore di primaria importanza per la salute e il benessere di tutti».
Energía, producción y descarbonización
Hemos tenido la oportunidad de realizar, junto con Landaluz un seminario donde se han abordado los desafíos y oportunidades clave relacionados con la producción de energía y la descarbonización en el sector de la alimentación. Hemos compartido nuestros conocimientos y experiencia sobre la gestión y la optimización del consumo energético, la necesidad de contemplar dicho coste como parte fundamental en la planificación de la producción y la mejor forma de acometer la descarbonización dentro del marco regulatorio y sus innegables beneficios. Queremos agradecer a Landaluz la confianza que ha depositado en Aggity como partner de digitalización, a Mónica Arellano de EuroFunding y a Leo Lubrano de IBM por sus aportaciones de enorme valor y a las empresas asociadas asistentes por su interés y atención. Para Aggity es un honor compartir con Landaluz y sus asociados las experiencias de digitalización de la industria alimentaria de Andalucia, un sector de una importancia primordial para la salud y el bienestar de todos.”