Manufactura industrial
Internet industrial de las cosas | Materiales industriales | Mantenimiento y reparación de equipos | Programación industrial |
home  MfgRobots >> Manufactura industrial >  >> Mantenimiento y reparación de equipos

Giraffe Foods aumenta el cumplimiento y la eficiencia mediante eMaint

Inicio » Giraffe Foods combina bien con eMaint

Industria: Procesamiento de alimentos
Ubicación: Ontario, California

El fabricante líder de Canadá, Giraffe Foods, crea salsas, adobos, aderezos y aderezos para ensaladas de marca privada. La empresa presta servicios a las industrias minorista y de servicios alimentarios, trabajando directamente con restaurantes y tiendas de comestibles para crear productos adaptados a las necesidades de sus clientes.

Para las empresas procesadoras de alimentos como Giraffe Foods, la salud y la seguridad son una de las principales preocupaciones. Los procesadores de alimentos combinan perfectamente con la mejor solución CMMS de eMaint porque ayuda a las organizaciones a programar y realizar un seguimiento del mantenimiento preventivo para garantizar el cumplimiento normativo.

2020-08-05T14:23:49-04:00

¡Comparte esta historia, elige tu plataforma!


Mantenimiento y reparación de equipos

  1. Aumente la eficiencia de las órdenes de trabajo con el mapeo de activos digitales a través de CMMS
  2. Cómo reducir los costos de transporte por carretera
  3. Everest Packaging mejora la eficiencia con la integración personalizada de eMaint CMMS
  4. Entender las métricas de mantenimiento:porcentaje de mantenimiento planificado
  5. ¿Qué es la mantenibilidad garantizada?
  6. La importancia de la formación continua para su personal técnico
  7. 5 consejos para el mantenimiento de maquinaria grande
  8. Los factores principales en la falla de la bomba hidráulica y lo que puede hacer al respecto
  9. Es posible lograr cero fallas
  10. Tony Arenas, experto en el año 2000, comparte estrategias comprobadas de control de la contaminación por petróleo
  11. Transformación del mantenimiento en confiabilidad predictiva