Von Datensilos zu Dashboards – Mars’ Reise der Datenfundamente, die heute die Entscheidungen für eine bessere Zukunft prägen

Adopt a unified external platform to replace scattered silos. With a single source for a million records, the business gains faster decision-making and clearer risk signals across functions. This shift empowers leaders to prioritize work with confidence and allocate resources where impact is highest.

Define a common model and a compact set of methods for data integration, quality checks, and lineage. Map core sources, assign owners, and address issues through a shared cadence. In early pilots, replacing manual pulls with dashboards yielded 20–30% faster decision-making cycles and a notable drop in rework.

Scale to vast streams of events from internal apps and external feeds. This enables a cross-disciplinary view on customer interactions, supply chain, and risk. In practice, jamadagni led a group replacing some siloed reports with interactive dashboards accessible to anyone. The result: fewer manual pulls, better visibility, and faster course corrections, even during halloween planning cycles when demand spikes.

Encourage teams and individuals to embrace dashboards as practical decision aids, addressing issues head-on. Provide role-based access, institutional memory, and a feedback loop to refine the Plattform und die model. Training should mix live scenarios and simulated events for decision-making confidence across business units.

Einige practical actions include appointing a data product owner, scheduling monthly reviews of data quality, and publishing a dashboard scorecard across teams. Each step lowers issues, accelerates decision-making, and builds a common language that aligns external signals with internal priorities.

From silos to visible dashboards, Mars reinforces a data foundation that informs better planning for a brighter tomorrow. Continue refining data cleaning, cross-platform alignment, and a clear ownership map. By adopting these changes, organizations realize improved data quality and convert raw data into concrete actions with measurable impact through innovations in analytics.

Turn Data Silos into Actionable Dashboards for Real-Time Decisions

Consolidate all data sources into a single platform that ingests streaming telemetry and batch records, then build dashboards that support real-time decisions.

View these silos as opportunities to drive innovation, assign data owners, create data products, and enable self-service for teams across services and worlds, able to act on insights.

Develop a catalog and data lineage so datasets have context; ensure access is allowed by policy and auditable, enabling teams to view trusted sources and move from insight to action.

Design the pipeline by building a unified view: ingest and normalize, enrich with domain models, then push the result to the view layer and dashboards, delivering a clear path from data to decision.

Set objective metrics for each dashboard: latency targets, data freshness, and anomaly alerts; include adjustments to thresholds as conditions change, then adapt rapidly.

Create cross-functional teams to own data products; these teams work with clients to translate insights into actions, like automated alerts, using services that offer reusable patterns across missions, well aligned to workflows.

In a case study, combine Mars climate data with rover telemetry to predict resource needs and risky conditions, delivering a single view that speeds operations and improves outcomes across worlds and missions.

Plan a modernization roadmap: first unify data sources, then deploy dashboards, then scale to new domains; this approach helps teams thrive and allows clients to modernize workflows while generating improvements and significant results.

Next steps include collecting user feedback, iterating dashboards with frequent adjustments, and tracking a significant reduction in decision cycle time across services.

Adopt AI, Cloud, Edge, and Digital Twins in Mars’ Factory of the Future

Start a 90-day pilot on four brick-and-mortar lines using AI, cloud, edge, and digital twins to prove data-led optimization. Target unplanned downtime reduced by 25%, cycle times cut 8–12%, and energy intensity lowered 5–10%. Build a partnership with a cloud provider and a systems integrator to deliver calibrated digital twin models, collect sensor data, and run real-time adjustments through edge devices on the shop floor. Create governance and code standards for data sharing across four areas of the business, including family-owned plants and key partner networks, while using wrigleys as a tangible benchmark for packaging and line performance. This approach concentrates on customers and consumers alike, delivering faster feedback and clearer visibility into outcomes while maintaining compliance and traceability.

Data-driven roadmap for Mars’ factory

• Establish a four-branch data foundation: MES, ERP, SCADA, and supply-chain systems feed into a unified data lake with a clear data dictionary and lineage tracking.
• Develop digital twins for critical lines (gum packaging, coating, and quality-control stations) to simulate takt times, throughput, and defect scenarios without interrupting live production.
• Deploy edge devices at the mill floor to capture latency-sensitive signals (vibration, temperature, pressure) and enable near-instant adjustments to speed, temperature profiles, and tooling.
• Shift analytics to the cloud for model training, governance, and long-term forecasting; run lightweight inference at the edge to preserve reaction times on the line.
• Implement AI-driven predictive maintenance to cut downtime, predict part wear, and optimize spare-part sets; measure impact with OEE, defect rate, and energy per unit as primary metrics.
• Incorporate four cross-functional pilots across packaging, coating, quality inspection, and energy management to validate the approach and build learnings for scale.
• Engage consumers and customers by surfacing product quality signals and traceability data from the line to the shelf, strengthening trust and brand reputation.
• Maintain continuous improvement loops with testing, validation, and adjustments; publish small increments to governance and code to reflect evolving requirements and security needs.

Governance, testing, and change management

1. Define a concise governance model: data ownership, access rights, model lineage, and auditing to ensure responsible AI use and compliance with supplier and consumer data rules.
2. Set up four experiment sets focused on reliability, quality, efficiency, and responsiveness; run controlled A/B tests on separate lines to isolate impact.
3. Schedule regular partner reviews with four key groups–customers, partners, suppliers, and internal teams–to align on outcomes and adjust milestones.
4. Adopt robust testing protocols: shadow testing for models, sandbox environments for code changes, and staged rollouts to minimize disruption to brick-and-mortar operations.
5. Track KPIs such as OEE, first-pass yield, scrap rate, energy intensity, and mean time between failures; require quarterly reviews to approve scale-up or plan pivots.
6. Clarify change management steps: training, documentation, and user-friendly dashboards that translate complex models into actionable floor decisions.
7. Document lessons learned and update playbooks to accelerate future deployments across other lines and brands, including wrigleys-like packaging families.
8. Sorgen Sie für die Bereitschaft von Lieferanten und Partnern durch Sicherheitsstandards, Code-Freezes während kritischer Läufe sowie Notfallpläne, um die Produktionskontinuität zu gewährleisten.

Nutzen Sie GEM Insights, um Schokoladen-Trends und Nachhaltigkeit zu verfolgen

Installieren Sie vier Live-GEM-Dashboards, die Governance-, Umwelt-, Markt- und Produktdaten integrieren, um Trends zu erkennen und schnelle Anpassungen im gesamten Schokoladenportfolio zu ermöglichen. Jeder Blick zieht Daten aus Lieferanten-Scorecards, Verkäufen, Zertifizierungen und Produktionsmetriken, um sicherzustellen, dass die Governance gegenüber Partnern transparent bleibt.

Beachten Sie die größten Veränderungen bei den Verbraucherpräferenzen: Single-Origin-Riegel, dunkle vs. Milchformate und Produkte mit Nachhaltigkeitslabel. GEM Insights deckt Signale nach Region, Kanal und Verpackung auf und leitet Entscheidungen über Produktmix und Preisgestaltung.

Einige Signale treten nach Kampagnen oder saisonalen Ereignissen auf; andere spiegeln längere Zyklen wider. Die Plattform ermöglicht es Ihnen, diese Dynamiken zu überwachen und mit gezielten Anpassungen zu reagieren, die sowohl das Wachstum des Handels als auch Umweltziele unterstützen.

Die Gegenseitigkeit mit Lieferanten und Einzelhändlern durch den Austausch von Dashboards und die Abstimmung von Anreizen aufrechterhalten, wodurch das Risiko reduziert und die Zusammenarbeit beschleunigt wird. Die digitale Sicht über Plattformen hinweg bietet einen klaren Überblick über Fortschritte und Lücken entlang der Wertschöpfungskette.

Vier wichtige Datenströme zur Überwachung

Markt- und Verhaltenssignale: Betrachtung von Konsumentenpräferenzen, Kaufhäufigkeit und Preissensibilität über verschiedene Regionen hinweg; Verfolgung der größten Kategorieverschiebungen und potenziellen Bedarfsschwerpunkte für Premium- oder Nachhaltigkeitslinien.

Produktleistung: Überwachen Sie Produkte nach Ursprung, Zertifizierungsstatus und Verpackungswahl, um florierende Linien zu identifizieren und solche, die Anpassungen in der Formulierung oder Botschaft benötigen.

Umweltfußabdruck: Verfolgen Sie Emissionen, Wasserverbrauch, das Risiko von Entwaldung und Abfall, die mit Lieferanten und Einrichtungen verbunden sind, um Hotspots und Möglichkeiten zur Zusammenarbeit mit Partnern zu identifizieren.

Governance und Gegenseitigkeit: Datenqualität überprüfen, die Einhaltung von Zertifizierungen durch Lieferanten sicherstellen und Fortschritte mit Partnern teilen, um Ausrichtung und Vertrauen aufrechtzuerhalten.

Praktische Schritte zur Bereitstellung von GEM Insights

Stellen Sie ein funktionsübergreifendes Team zusammen, das Governance, Nachhaltigkeit, Handel und IT abdeckt. Definieren Sie für jeden Bereich vier bis sechs Kernmetriken und ernennen Sie Datenverantwortliche mit klaren Verantwortlichkeiten; legen Sie Datenqualitätsprüfungen und Metadatenstandards fest.

Entwickeln Sie rollenbasierte Ansichten, sodass Markenteams Kundeninformationen sehen, Beschaffung die Lieferantenrisiken einblickt und Führungskräfte die Portfolioperformance verfolgen können. Legen Sie einen Datenaktualisierungsrhythmus fest, der zu den Entscheidungsprozessen passt – einige Informationen werden wöchentlich aktualisiert, andere monatlich – und automatisieren Sie, wo immer möglich.

Übernehmen Sie eine Wachstumsmentalität in Teams und fördern Sie Innovation, indem Sie Hypothesen über Produktentwicklung und Verpackung testen. Nutzen Sie Erkenntnisse, um zu bestimmen, wann neue SKUs eingeführt, Aromen angepasst oder zu nachhaltigeren Verpackungen mit gegenseitiger Abstimmung von Partnern gewechselt werden sollten.

Eine einheitliche digitale Integrationsstrategie für die Systeme des Mars entwickeln

Führen Sie eine einheitliche digitale Integrationsstrategie für die Systeme von Mars ein, indem Sie ein Data Fabric bereitstellen, das Silos über Fertigungslinien, Süßwaren und Commerce hinweg verbindet, wodurch eine direkte Zuordnung von Werkshallen zu Dashboards ermöglicht und eine schnelle Entscheidungsfindung gewährleistet wird.

Ein im letzten Quartal eingeführter Ansatz formalisierte Datenverantwortung, -wahrheit und -governance und schuf so eine einzige Quelle der Wahrheit für Vertriebschancen, Produktionsleistung und Emissionsberichterstattung.

Die Erweiterung des Zugangs zu vertrauenswürdigen Daten über klar definierte Wege fördert die Zusammenarbeit zwischen den Abteilungen; sie erkennen, wie Produktlinien, Preisgestaltung und Bedarfssignale übereinstimmen, was neue Möglichkeiten eröffnet.

Kavita und der Datenbesitzer-Rat werden Standards vorantreiben, einschließlich gemeinsamer Taxonomien für die Zuordnung, Qualitätsprüfungen und Sicherheitskontrollen, um eine langfristige Zuverlässigkeit zu gewährleisten.

Um nachhaltige Ergebnisse zu gewährleisten, sollten Sie die Datenebene mit den Fertigungsprozessen abstimmen, sodass Produktionslinien Echtzeit-Dashboards liefern, die schnelle Entscheidungen in Bezug auf Lagerbestand, Kapazität und Strategien zur Reduzierung von Emissionen unterstützen.

Der Ansatz konzentriert sich auf eine fähigkeitsorientierte Denkweise: Jedes Fachgebiet besitzt seine eigenen Daten, nimmt aber an einer globalen Ansicht teil, die Handels-, Produktions- und Logistikbereiche zusammenführt, um die Wahrheit über Leistung und Risiko aufzudecken, während sensible Informationen geschützt werden.

Schlüsselpfeiler der Strategie

Vereinigtes Gewebe und mapping "across silos" reduziert Abfall und Zuverlässigkeit Lücken, sodass Teams sehen können, wie sales Möglichkeiten fließen von der Werkstatt bis zu Verkaufsflächen und commerce Kanäle

Governance that is besessen by domain teams delivers einschließlich klare Verantwortlichkeit, mit erklärend data lineage bei jedem Meilenstein und ein Fokus auf nachhaltig Datenpraktiken.

Implementierungs-Roadmap

Erstellen Sie im ersten Quartal einen Datenkatalog und eine API-Schnittstelle, wobei Kavitas Team die Zertifizierung übernimmt. that Definitionen für Linien, Produkte und Dashboards sind über Fabriken und Märkte hinweg einheitlich.

Steuern Sie den Anflug in der Süßwarenherstellung und zugehörigen Bereichen. lines zur Validierung rapid Datendeliverung, Zuverlässigkeit, und Emissionsberichterstattung, dann Hochskalierung zu Produktionszentren und commerce Endpunkte, einschließlich Distributoren und Einzelhändlern.

Fortschritte im Vergleich zu Meilensteinen verfolgen und die Strategie an neue anpassen. Avenuen für Datenaustausch und um sicherzustellen, dass die Plattform weiterhin nachhaltig und fähig, wachsende Datenanforderungen zu unterstützen, von mapping zu vollständigen Dashboards, die vorantreiben sales und Operationsentscheidungen.

Nachhaltigkeits-KPIs über die Lieferkette von Mars verfolgen

Verfolgen Sie Nachhaltigkeits-KPIs über die gesamte Lieferkette von Mars in einem einzigen Dashboard, ernennen Sie Kavita zur Leiterin für Governance und legen Sie vierteljährliche Ziele für Standorte und Wrigley-Lieferanten fest.

Das Programm begann mit der Netzwerkabbildung: Identifizierung von Standorten, Anlagen und Verteilzentren, gefolgt von der Anbindung von Datenströmen für Energie, Kraftstoff, Wasser und Abfall. Mittels standardisierter Definitionen werden Daten von jedem Standort und von den Verpackungslinien von Wrigley gesammelt, um die Vergleichbarkeit sicherzustellen. Das dynamische Datenmodell hilft Teams zu erkennen, wie der Kraftstoffverbrauch, Transportmodi und Produktionsgrößen KPI-Trends beeinflussen.

Wichtige Kennzahlen: CO2-Intensität pro Einheit, Energieverbrauch pro Kilogramm, Wasserwiederverwendungsrate, Abfallvermeidung und ESG-Bewertungen von Lieferanten. Das Dashboard erklärt, wie sich Änderungen bei Routen, Lieferantenpraktiken und Verpackungskonfigurationen auf diese Kennzahlen auswirken. Verfolgen Sie den Energiemix an jedem Standort, den Anteil erneuerbarer Energien und die Kraftstoffeffizienz der Flotten; legen Sie Ziele fest, die die Leistung in die Zukunft treiben. Manchmal treten Datenlücken auf, daher schließen wir diese mit Quellenprüfungen, insbesondere bei hochriskanten Lieferanten, um die Zahlen vertrauenswürdig zu halten. Die Größen von Standorten und Produktionslinien beeinflussen Basislinien und Verbesserungen, daher passen Sie die Ziele nach Größenkategorie und Region an.

Um Fehlinterpretationen zu vermeiden, implementieren Sie Datenqualitätskontrollen, weisen Sie professionelle Datenverantwortliche zu und lassen Sie Kavita die Bemühungen des Büros koordinieren. Verwenden Sie regelmäßige Überprüfungen und zusätzliche Validierungsschritte, um Anomalien zu erklären und sich über Aktionspläne abzustimmen. Governance-Prozesse klären die Eigentümerschaft, reduzieren Mehrdeutigkeiten und unterstützen rechtzeitige Entscheidungen.

Adopt avenues for continuous improvement: regular supplier events, cross-site learning, and monthly dashboards at the office; allocate additional resources for ongoing governance and data quality. The approach remains truly integrated, offering ways to reduce the footprint across the supply chain and set standing commitments that drive significant, measurable results. The future-ready plan ensures sites, including those of wrigleys, can adapt to changes and sustain improvements across sizes and modes.