Internet der Dinge
Intelligente Mobilität
Zunehmendes Verkehrsaufkommen, veränderte Verkehrsmuster, Straßenbau, Ausbau von U-Bahn-Systemen und Ausfälle stellen Regierungen, Unternehmen und Fluggäste vor die Herausforderung, Wege zum Umgang damit finden zu müssen.
Intelligente Mobilität vereinfacht Transportsysteme, indem hilfreiche Informationen in Echtzeit an Reisende weitergegeben werden. Eine solche Steigerung der Produktivität und Zeiteffizienz stellt ein wichtiges Differenzierungsmerkmal für alle Unternehmen dar, die sich auf zuverlässige Beförderung verlassen müssen.
- Proaktive Anpassung an die Straßenbedingungen zur Vermeidung von Reise- bzw. Transportkomplikationen.
- Logistische Echtzeit-Einblicke und bessere Konnektivität vor Ort.
- Datengesteuerte Einblicke für ein verbessertes Pendlerverkehrsmanagement.
- Bessere Erfassung der Parkplatzsituation zur Verringerung damit verbundener Verkehrsstaus.
Vorausschauende Wartung
Die vorausschauende Wartung (Predictive Maintenance, PdM) ermittelt auf der Basis reaktionsfähiger Echtzeitdaten, welche Maschinen wann gewartet werden müssen. Durch Sensoren und aktive Überwachung kann auftretenden Problemen bereits im Vorfeld proaktiv begegnet werden. Der Vorteil ist eine quantifizierbare Kostensenkung in allen Bereichen, einschließlich Arbeitsaufwand, Ausstattung, Inventar, Ersatz, Sekundärschaden und Risiko.
- Erhaltung des Maschinenzustands durch Tracking und Reporting über Leistungsindikatoren.
- Definieren von Degenerationsmerkmalen zur frühzeitigen Problemerkennung.
- Weniger Umsatzeinbußen durch Vermeidung unnötiger Ausfallzeiten.
- Steigerung der Kosteneffizienz und Produktivität durch Just-in-Time-Service.
- Sicherere, beständige und vorausschauende Arbeitsumgebung.
Smart Manufacturing
Um in der digitalen Wirtschaft zu konkurrieren, müssen Hersteller hochentwickelte Technologien in ihre Fertigungsabläufe und -prozesse integrieren. Smart Manufacturing (SM) ermöglicht dies mit kollaborativen Systemen, die durch das Sammeln und Analysieren von Echtzeitdaten proaktive Entscheidungen beschleunigen.
- Höhere Maschinenproduktivität durch vorausschauende Instandhaltung, Umstellung von präventivem auf prospektiven oder zustandsorientierten Support.
- Qualitätsverbesserung durch Einsatz von maschinellem Lernen (ML) auf erfasste Datenmengen.
- Höhere Effizienz durch automatisierte Datenerfassung mittels Sensoren und verschiedenartiger Speichersysteme.
