Return of Invest ist die relevante Zielgröße

Die im Data Lake integrierten Daten sollen selbstverständlich einen Nutzen bieten. Dazu können nicht nur Datenanalyseprozesse genutzt werden, sondern es können auch Analysetools von Drittherstellern mit eigener KI angebunden werden. Einige Hersteller nutzen ML und KI, um neben einer Muster- und Anomalieerkennung auch Vorhersagen über den Zustand von Anlagen zu treffen und Optimierungsvorschläge für Produktionsprozesse auzugeben. Abschließend lässt sich feststellen, dass die strategische Ausrichtung von Industrie 4.0 und der Digitalisierung durch die Integration aller Arten von Maschinen grundsätzlich festgelegt ist. Dafür müssen die Datenquellen konsolidiert und die extrahierten IoT-Daten einen Nutzen stiften. Der Return on Investment sollte nicht aus den Augen geraten. Die Technologien können verknüpft werden, um Routineaufgaben und Analyseprozesse zu beschleunigen. KI kann auf verschiedenen Ebenen durch genauere und konsistentere Ergebnisse dazu beitragen, Anomalien zu erkennen und Vorhersagen zu präzisieren, Ausfallzeiten zu reduzieren und somit Betriebskosten zu senken. Diese Technologien können im Hinblick auf die Leistungsfähigkeit und Rentabilität eines Unternehmens einen zunehmend signifikanten Einfluss ausüben.

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    25 Prozent der Unternehmen in Deutschland rechnen damit, dass in den kommenden fünf Jahren mehr Produktionsprozesse ausgelagert werden. Damit beschäftigen sich vor allem kleinere Unternehmen (bis 50Mio.€ Jahresumsatz). Etwa jede…

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    Die Maschinenexporte aus Deutschland stabilisieren sich zunehmend. Im September verbuchten die Maschinen- und Anlagenbauer aus Deutschland beim Exportgeschäft ein Minus in Höhe von 7,6 Prozent im Vorjahresvergleich. Im Zeitraum Juli…

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    Mit Campusnetzen können Industrieunternehmen ihr eigenes 5G-Netzwerk betreiben. Ein Jahr nach Inkrafttreten der entsprechenden Vergabebedingungen sind bei der Bundesnetzagentur rund 90 Anträge eingegangen.

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