Whitepaper

Industrial Data Platform

A journey to go

Nachhaltige Digitalisierung durch strukturiertes Data Enablement

Für eine vollautomatisierte, intelligente Produktion sind neue Technologien, wie Digitale Zwillinge, Maschinelles Lernen und Künstliche Intelligenz ein wichtiger Erfolgsgarant. Der dynamische Markt und die sich verändernde Nachfrage erfordern der Industrie eine Transformation ab, die einerseits nicht länger auf sich warten lässt, andererseits aber auch den nötigen Weitblick bedarf.

Um die Veränderung und den Fortschritt auf sichere Füße zu stellen, bilden insbesondere Daten, welche im Produktionskontext anfallen, die wichtigste Grundlage dafür. Die Datenreife (Data Maturity) in den fertigenden Industrien ist unterschiedlich stark ausgeprägt. Je stärker Unternehmen ihre Daten integrieren und sinnvoll nutzen, desto besser sind sie für Marktveränderungen und den bestehenden Wettbewerb vorbereitet.

Ein geeigneter Weg, Daten strukturiert und zielführend einzusetzen, ist der Aufbau einer zentralen Datenplattform. Sie schafft eine solide Dateninfrastruktur und einen Single Point of Truth (SPOT), der es ermöglicht, zukunftsfähige Produktionsanwendungen zu implementieren und für eine reibungslose Kommunikation mit Kunden und Lieferanten zu sorgen.

Das Whitepaper „Industrial Data Platform” geht auf die einzelnen Stufen entlang der jeweiligen Datenreife ein. Es gibt Handlungsempfehlungen, wie Sie sich der Thematik nähern – vom Einstieg bis hin zur letzten Ausbaustufe des Data Analytics Maturity Models, in welchen Anwendungen selbstständig mit Produktionsprozessen interagieren.

Bei Fragen rund um die Datenplattform wenden Sie sich gern an unsere Experten.

Das Whitepaper zeigt, wie Sie sich strukturiert einer Datenplattform nähern und gibt wertvolle Einblicke in die technischen Anforderungen und Möglichkeiten.

Sie erhalten unser Whitepaper nach dem Ausfüllen des nebenstehenden Formulars per E-Mail zum Download.

  • Handlungsempfehlungen für schrittweise Umsetzung
  • Anforderungen für nachhaltige Nutzung der Daten
  • Berücksichtigung von Herausforderungen und Risiken

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Ron Schütze Account Manager Semiconductor
Markus Hoffmann Key Account Manager Automotive

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