From Data Silos to Dashboards – Mars’ Voyage of Data Foundations Shaping Today’s Decisions for a Better Tomorrow

통합된 외부 플랫폼을 도입하세요 흩어진 것을 대체하기 위해 silos. 단일 소스로 million 기록, 그 business 더 빠른 성장 decision-making 전 기능에 걸쳐 더 명확한 리스크 신호를 제공합니다. 이러한 변화를 통해 리더는 자신감을 가지고 업무의 우선순위를 정하고 영향력이 가장 큰 곳에 자원을 할당할 수 있습니다.

일반적인 것을 정의하다 model 그리고 휴대하기 좋은 세트 methods 데이터 통합, 품질 검사 및 계보 추적을 위해. 핵심 소스를 매핑하고 담당자를 지정하며 다음을 해결합니다. issues 일정 주기를 공유합니다. 초기 파일럿 테스트에서 수동 풀링을 대시보드로 대체한 결과 20~30% 더 빨라졌습니다. decision-making 사이클을 단축하고 재작업을 현저히 줄였습니다.

내부 앱과 외부 피드에서 발생하는 방대한 이벤트 스트림을 처리할 수 있습니다. 이를 통해 고객 상호 작용, 공급망 및 위험에 대한 다학제적 관점을 확보할 수 있습니다. 실제로 jamadagni는 사일로화된 일부 보고서를 모든 사람이 액세스할 수 있는 대화형 대시보드로 대체하는 그룹을 이끌었습니다. 그 결과 수동 풀 횟수가 줄고 가시성이 향상되었으며 수요가 급증하는 핼러윈 계획 주기 동안에도 더 빠른 방향 수정이 가능했습니다.

팀과 구성원들이 다음과 같이 하도록 장려하십시오. 받아들여라 대시보드는 실질적인 의사 결정 지원 도구로서 문제에 정면으로 대처합니다. 역할 기반 접근 권한, 기관의 기록, 그리고 개선을 위한 피드백 루프를 제공합니다. 플랫폼 및 model. 훈련은 실제 시나리오와 시뮬레이션 이벤트를 혼합해야 합니다. decision-making 사업 부문 전반에 걸쳐 확신을 심어줍니다.

일부 실질적인 조치에는 데이터 제품 책임자 임명, 월별 데이터 품질 검토 일정 수립, 팀 간 대시보드 스코어카드 게시 등이 있습니다. 각 단계는 issues, 가속화 decision-making, 외부 신호와 내부 우선순위를 조율하는 공통 언어를 구축합니다.

사일로에서 보이는 대시보드로, Mars는 더 밝은 내일을 위한 더 나은 계획을 알려주는 데이터 기반을 강화합니다. 데이터 정리, 플랫폼 간 정렬, 명확한 소유권 맵을 계속 개선하십시오. 이러한 변화를 채택함으로써 조직은 데이터 품질을 개선하고 분석 혁신을 통해 원시 데이터를 측정 가능한 영향이 있는 구체적인 조치로 전환할 수 있습니다.

데이터 사일로를 실시간 의사 결정을 위한 실행 가능한 대시보드로 전환

모든 데이터 소스를 스트리밍 원격 측정 및 일괄 레코드를 수집하는 단일 플랫폼으로 통합하고 실시간 의사 결정을 지원하는 대시보드를 구축합니다.

이러한 사일로를 혁신을 주도하고, 데이터 소유자를 지정하며, 데이터 제품을 만들고, 서비스와 영역 전반에서 통찰력을 바탕으로 조치를 취할 수 있는 팀을 위한 셀프 서비스를 지원할 기회로 여기십시오.

데이터 세트의 컨텍스트를 파악할 수 있도록 카탈로그 및 데이터 계보를 개발하고, 정책에 따라 액세스가 허용되고 감사 가능하도록 하여 팀이 신뢰할 수 있는 소스를 확인하고 통찰력을 바탕으로 조치를 취할 수 있도록 지원합니다.

통합 뷰를 구축하여 파이프라인을 설계하십시오: 수집 및 정규화, 도메인 모델로 보강한 다음 뷰 계층 및 대시보드로 결과를 푸시하여 데이터에서 의사 결정까지 명확한 경로를 제공합니다.

각 대시보드에 대해 지연 시간 목표, 데이터 최신성, 이상 징후 알림 등 객관적인 지표를 설정하고, 상황 변화에 따라 임계값을 조정하며 신속하게 대응합니다.

데이터 제품을 소유할 수 있도록 교차 기능 팀을 구성합니다. 이러한 팀은 고객과 협력하여 통찰력을 자동화된 알림과 같은 실행으로 변환하고, 워크플로에 잘 맞춰진 미션 전반에 걸쳐 재사용 가능한 패턴을 제공하는 서비스를 활용합니다.

사례 연구에서 화성 기후 데이터와 로버 원격 측정 데이터를 결합하여 자원 요구 사항과 위험한 조건을 예측하고, 단일 뷰를 제공하여 운영 속도를 높이고 전 세계 및 미션 전반에 걸쳐 결과를 개선합니다.

현대화 로드맵 계획: 먼저 데이터 소스를 통합하고, 다음으로 대시보드를 배포하고, 그 다음 새로운 도메인으로 확장합니다. 이 접근 방식은 팀의 번성을 돕고 고객이 워크플로우를 현대화하는 동시에 개선 사항을 창출하고 상당한 결과를 얻을 수 있도록 합니다.

다음 단계로는 사용자 피드백 수집, 잦은 조정을 통한 대시보드 반복 작업, 그리고 서비스 전반에 걸쳐 의사 결정 주기 시간이 크게 단축되었는지 추적하는 것이 포함됩니다.

미래의 화성 공장에서 AI, 클라우드, 에지, 디지털 트윈을 도입하십시오

AI, 클라우드, 에지, 디지털 트윈을 활용하여 데이터 기반 최적화를 입증하기 위해 4개의 오프라인 라인에서 90일간의 파일럿을 시작합니다. 목표는 계획되지 않은 가동 중단 시간 25% 감소, 주기 시간 8~12% 단축, 에너지 집약도 5~10% 저감입니다. 클라우드 공급업체 및 시스템 통합업체와 파트너십을 구축하여 보정된 디지털 트윈 모델을 제공하고, 센서 데이터를 수집하고, 현장 에지 장치를 통해 실시간 조정을 실행합니다. 가족 소유 공장 및 주요 파트너 네트워크를 포함하여 비즈니스의 4개 영역에서 데이터 공유를 위한 거버넌스 및 코드 표준을 만들고, 포장 및 라인 성능에 대한 구체적인 벤치마크로 wrigleys를 사용합니다. 이 접근 방식은 고객과 소비자 모두에게 집중하여 더 빠른 피드백과 결과에 대한 더 명확한 가시성을 제공하는 동시에 규정 준수 및 추적성을 유지합니다.

화성 공장을 위한 데이터 기반 로드맵

• MES, ERP, SCADA 및 공급망 시스템의 4개 분기 데이터 기반을 구축하고 명확한 데이터 사전 및 계통 추적 기능을 갖춘 통합 데이터 레이크에 데이터를 공급합니다.
• 실제 생산 중단 없이 택트 타임, 처리량 및 결함 시나리오를 시뮬레이션하기 위해 중요한 라인(껌 포장, 코팅 및 품질 관리 스테이션)에 대한 디지털 트윈을 개발합니다.
• 밀링 플로어에 엣지 디바이스를 배포하여 지연 시간에 민감한 신호(진동, 온도, 압력)를 캡처하고 속도, 온도 프로파일 및 툴링을 즉각적으로 조정할 수 있도록 합니다.
• 모델 학습, 거버넌스, 장기 예측을 위해 분석을 클라우드로 전환하고, 생산 라인에서의 반응 시간을 유지하기 위해 경량 추론을 엣지에서 실행합니다.
• AI 기반 예측 유지보수를 구현하여 가동 중단 시간을 줄이고, 부품 마모를 예측하며, 예비 부품 세트를 최적화합니다. OEE, 결함률 및 단위당 에너지 소비량을 주요 지표로 삼아 효과를 측정합니다.
• 포장, 코팅, 품질 검사, 에너지 관리 전반에 걸쳐 4개의 교차 기능 파일럿을 통합하여 접근 방식을 검증하고 규모 확장을 위한 학습 내용을 구축합니다.
• 생산 라인에서 매장 진열대까지 제품 품질 신호 및 추적 데이터를 보여줌으로써 소비자와 고객의 참여를 유도하고 신뢰와 브랜드 평판을 강화합니다.
• 테스트, 검증 및 조정을 통해 지속적인 개선 고리를 유지하고, 진화하는 요구 사항 및 보안 요구 사항을 반영하기 위해 거버넌스 및 코드에 작은 증분을 게시합니다.

거버넌스, 테스팅 및 변경 관리

1. 책임감 있는 AI 사용 및 공급업체와 소비자 데이터 규칙 준수를 보장하기 위한 간결한 거버넌스 모델 정의: 데이터 소유권, 접근 권한, 모델 계보 및 감사.
2. 신뢰성, 품질, 효율성, 대응성에 초점을 맞춘 네 개의 실험 세트를 설정하고, 영향을 분리하기 위해 별도의 라인에서 통제된 A/B 테스트를 실행합니다.
3. 주요 그룹 네 곳인 고객, 파트너, 공급업체, 내부 팀과 정기적인 파트너 검토를 실시하여 결과에 대한 합의를 도출하고 마일스톤을 조정합니다.
4. 견고한 테스트 프로토콜을 채택하십시오. 모델에 대한 섀도 테스트, 코드 변경에 대한 샌드박스 환경, 그리고 오프라인 운영의 혼란을 최소화하기 위한 단계적 출시가 필요합니다.
5. OEE, 초도 수율, 불량률, 에너지 집약도, 평균 고장 간 시간과 같은 핵심 성과 지표(KPI)를 추적하고, 분기별 검토를 통해 규모 확대 승인 또는 계획 변경을 요구합니다.
6. 변경 관리 단계 명확화: 교육, 문서화, 복잡한 모델을 실행 가능한 현장 결정으로 전환하는 사용자 친화적인 대시보드.
7. Document lessons learned and update playbooks to accelerate future deployments across other lines and brands, including wrigleys-like packaging families.
8. Ensure supplier and partner readiness with security baselines, code freezes during critical runs, and contingency plans to preserve production continuity.

Leverage GEM Insights to Track Chocolate Trends and Sustainability

Install four live GEM dashboards that integrate governance, environmental, market, and product data to spot trends and enable rapid adjustments across the chocolate portfolio. Each view pulls from supplier scorecards, sales, certifications, and production metrics, ensuring governance remains transparent with partners.

Look at the biggest shifts in consumer preferences: single-origin bars, dark vs milk formats, and sustainability-labeled products. GEM Insights surfaces signals by region, channel, and packaging, guiding decisions on product mix and pricing.

Some signals emerge after campaigns or seasonal events; others reflect longer cycles. The platform allows you to monitor these dynamics and respond with targeted adjustments that support both commerce growth and environmental goals.

Maintain mutuality with suppliers and retailers by sharing dashboards and aligning incentives, which reduces risk and speeds collaboration. The digital view across platforms provides a clear view of progress and gaps along the value chain.

Four flagship data streams to monitor

Market and behavior signals: looking at consumer preferences, purchase frequency, and price sensitivity across regions; track the biggest category shifts and potential pockets of demand for premium or sustainable lines.

Product performance: monitor products by origin, certification status, and packaging choices to identify thriving lines and those needing adjustments in formulation or messaging.

Environmental footprint: track emissions, water use, deforestation risk, and waste associated with suppliers and facilities to identify hotspots and opportunities for collaboration with partners.

Governance and mutuality: verify data quality, supplier compliance with certifications, and share progress with partners to maintain alignment and trust.

Practical steps to deploy GEM Insights

Assemble a cross-functional team spanning governance, sustainability, commerce, and IT. Define four to six core metrics for each stream and appoint data owners with clear responsibilities; establish data quality checks and metadata standards.

Develop role-based views so brand teams see consumer signals, procurement sees supplier risk, and executives see portfolio performance. Set a data-refresh cadence that fits decision cycles–some signals update weekly, others monthly–and automate where possible.

Adopt a growth mindset across teams and encourage innovation by testing hypotheses about product development and packaging. Use insights to determine when to introduce new SKUs, adjust flavors, or switch to more sustainable packaging with mutual alignment from partners.

Create a Unified Digital Integration Strategy Across Mars’ Systems

Introduce a unified digital integration strategy across Mars’ systems by deploying a data fabric that links silos across manufacturing lines, confectionery, and commerce, enabling direct mapping from shop floors to dashboards and establishing rapid reliability for decision-making.

An approach introduced last quarter formalized data ownership, truth, and governance, creating a single source of truth for sales opportunities, manufacturing performance, and emissions reporting.

Expanding access to trusted data through clearly defined avenues drives cross-functional collaboration; they see how product lines, pricing, and demand signals align, unlocking new opportunities.

Kavita and the data-ownership council will drive standards, including common taxonomies for mapping, quality checks, and security controls to sustain long-term reliability.

To ensure sustainable outcomes, align the data layer with manufacturing processes, so that lines of production feed real-time dashboards that support rapid decisions on inventory, capacity, and emissions reduction strategies.

The approach centers on a capability-first mindset: each domain owns its data, yet participates in a global view that aggregates commerce, manufacturing, and logistics lines to reveal truth about performance and risk, while protecting sensitive information.

Key pillars of the strategy

Unified fabric and mapping across silos reduce waste and 신뢰성 gaps, enabling teams to see how sales opportunities flow from the plant floor to storefronts and commerce channels.

Governance that is owned by domain teams delivers including clear accountability, with explaining data lineage at every milestone and a focus on sustainable data practices.

Implementation roadmap

Establish a data catalog and API layer in the first quarter, with Kavita’s team certifying that definitions for lines, products, and dashboards are uniform across factories and markets.

Pilot the approach in confectionery and associated lines to validate rapid 데이터 전달, 신뢰성, 그리고 배출량 보고를 수행한 다음 제조 허브로 확장합니다. commerce 유통업체 및 소매업체를 포함한 엔드포인트.

마일스톤 대비 진행 상황을 추적하고 새로운 것에 따라 전략을 조정합니다. 대로 데이터 공유를 위해, 플랫폼이 유지되는 것을 보장합니다. sustainable 그리고 확장되는 데이터 요구 사항을 지원할 수 있습니다. from mapping 전체 대시보드로 활용하여 sales 및 운영 결정.

화성의 공급망 전반에 걸쳐 지속 가능성 KPI 추적

Mars의 공급망 전체에 걸쳐 지속가능성 KPI를 단일 대시보드에서 추적하고, 카비타를 거버넌스 책임자로 임명하고, 사이트 및 Wrigley 공급업체를 위한 분기별 목표를 설정하십시오.

프로그램은 네트워크 매핑으로 시작되었습니다. 부지, 플랜트 및 유통 허브를 식별한 다음 에너지, 연료, 물, 폐기물에 대한 데이터 스트림을 연결합니다. 표준화된 정의를 사용하여 각 부지 및 Wrigley의 포장 라인에서 데이터를 수집하여 비교 가능성을 보장합니다. 동적 데이터 모델은 팀이 연료 사용량, 운송 모드 및 생산 규모가 KPI 추세를 어떻게 주도하는지 볼 수 있도록 지원합니다.

핵심 지표: 단위당 탄소 강도, 킬로그램당 에너지 사용량, 물 재활용률, 폐기물 전환율, 공급업체 ESG 점수. 대시보드는 노선 변경, 공급업체 관행, 포장 구성 변경이 이러한 지표에 미치는 영향을 설명합니다. 각 사업장의 에너지 믹스, 재생 에너지 비율, 함대 연비 추적; 미래로 성과를 향상시킬 목표를 설정합니다. 때때로 데이터 격차가 나타나므로, 특히 고위험 공급업체에 대해 원천 확인을 통해 격차를 메워 숫자를 신뢰할 수 있도록 유지합니다. 사업장 및 생산 라인의 크기는 기준선 및 개선 사항에 영향을 미치므로 규모 범주 및 지역별로 목표를 조정합니다.

오해의 소지를 방지하기 위해 데이터 품질 관리 체계를 구현하고, 전문 데이터 관리자를 임명하며, 카비타가 사무실의 노력을 조정하도록 합니다. 정기적인 검토 및 추가 유효성 검사 단계를 사용하여 이상 현상을 설명하고 실행 계획에 대한 합의를 도출합니다. 거버넌스 프로세스는 책임 소재를 명확히 하고, 모호성을 줄이며, 적시에 결정을 내릴 수 있도록 지원합니다.

지속적인 개선을 위한 방안을 채택합니다: 정기적인 공급업체 이벤트, 사이트 간 학습, 사무실의 월간 대시보드; 지속적인 거버넌스와 데이터 품질을 위한 추가 자원을 할당합니다. 접근 방식은 진정으로 통합되어 있어 공급망 전체의 발자국을 줄이고 상당하고 측정 가능한 결과를 이끄는 확립된 약속을 설정할 수 있는 방법을 제공합니다. 미래-준비된 계획은 Wrigley를 포함한 사이트가 크기와 모드에 걸쳐 변경 사항에 적응하고 개선 사항을 유지할 수 있도록 합니다.