Welche Branchen handeln schnell, um vom IIoT zu profitieren?
Wie wird das IIoT eingesetzt, um geschäftliche Ergebnisse zu erzielen?
Anwendungsfall für die Fertigung:
Sammlung von Daten aus mehreren verschiedenen Systemen und Assets, um ein Dashboard zur Überwachung eines Fertigungsprozesses und zur Bereitstellung von Echtzeiteinblicken zu entwickeln.
Anwendungsfall für die Fertigung:
Sammlung von betrieblichen Asset-Informationen (Sensorablesungen, Service-Verlauf, Umweltbedingungen) und Prognose der Wartungsbereitschaft eines Assets mithilfe von Analysemodellen (anstelle eines reaktiven Wartungsansatzes mit Reparaturen).
Anwendungsfall für die Fertigung:
Überwachung und Verfolgung von Zustand und Leistung von Assets in der Fertigung sowie Einsatz von Machine Learning zur Beurteilung von nicht standardisierten Aktivitäten anhand von bekannten Mustern (Anomalieerkennung), um einheitliche Transparenz von KPIs in Echtzeit zu schaffen.
Anwendungsfall für die Fertigung:
Überwachung der Produktqualität in Echtzeit mit Benachrichtigungen oder Alarmen bei Anomalien.
Anwendungsfall für die Fertigung:
Bereitstellung von digitalen Inhalten (z. B. Arbeitsanweisungen, Fertigungsprozessen, Sicherheitsverfahren) mithilfe von 3D oder Augmented Reality, um Schulungen, Qualitätsmessung, Wartungsausführung und Prozessüberwachung zu verbessern.
Anwendungsfall für den Service:
Remote-Verfolgung von Produkten nach Standort, Leistung, Auslastung und Zustand zur Überwachung, Behandlung und Diagnose von Problemen.
Anwendungsfall für den Service:
Echtzeit-Überwachung von Anlagen und Maschinen für die präventive Wartung und Reparatur betrieblicher Assets vor Ort.
Anwendungsfall für den Service:
Erweitern der Echtzeit-Überwachung von Produkten und Ressourcen mit eingebetteter Diagnose für Fernzugriff und -wartung von Assets inklusive bidirektionaler Dateiübertragung oder Remote-Softwareaktualisierungen.
Anwendungsfall für den Service:
Sammlung von Service-Produktinformationen (Sensorablesungen, Service-Verlauf, Umweltbedingungen) und Prognose des Service-Bedarfs einer Maschine mithilfe von Analysemodellen (anstelle eines reaktiven Service-Ansatzes mit Reparaturen).
Anwendungsfall für Abläufe:
Überwachung und Verfolgung von Zustand und Leistung betrieblicher Assets (mobil oder fix) sowie Einsatz von Machine Learning zur Beurteilung von nicht standardisierten Aktivitäten anhand von bekannten Mustern (Anomalieerkennung), um einheitliche Transparenz von KPIs in Echtzeit zu schaffen.
Anwendungsfall für Abläufe:
Sammlung von Daten aus mehreren verschiedenen Systemen und Assets, um ein Dashboard zur Überwachung eines betrieblichen Prozesses und zur Bereitstellung von Echtzeiteinblicken zu entwickeln.
Anwendungsfall für Abläufe:
Sammlung von betrieblichen Asset-Informationen (Sensorablesungen, Service-Verlauf, Umweltbedingungen) und Prognose der Wartungsbereitschaft eines Assets mithilfe von Analysemodellen (anstelle eines reaktiven Wartungsansatzes mit Reparaturen).
Welche Rollen und Benutzer wollen Unternehmen zuerst mit dem IIoT ausstatten?
Wo wird IIoT-Technologie gehostet und bereitgestellt?
Wann werden die IIoT-Pilotprojekte voraussichtlich in die Produktion gehen?
Welche Datenquellen werden in IIoT-Lösungen genutzt?
Seite nicht gefunden
Element nicht auf Englisch verfügbar.