Prozesse

Branchenfokussiert, wachstums­orientiert, produktverliebt

Branchenfokussiert, wachstums­orientiert, produktverliebt

Im Gespräch mit Stefan Zabicki, Geschäftsführer der SOFTBAUWARE GmbH
SOFTBAUWARE bietet eine ganzheitliche ERP-Lösung für die bauzuliefernde Industrie – mit CRM, DMS, BI, BDE und mobiler Lagerlösung. Die Lösung ersetzt bis zu fünf Inselsysteme, steigert Effizienz und Transparenz und ist in nur zehn Wochen einsatzbereit. Ziel: Technologische Marktführerschaft durch praxisnahe Innovation.
KI-gestützte Orchestrierung von Maschinendaten: SMART IOT

KI-gestützte Orchestrierung von Maschinendaten: SMART IOT

Im Gespräch mit Thomas Blöchl, Managing Director & COO, T.CON GmbH & Co. KG
Mit SMART IOT bietet T.CON eine systemoffene Lösung zur Analyse von Maschinendaten in Echtzeit –auch über mehrere Werke hinweg. Im Interview erklärt COO Thomas Blöchl, warum KI der nächste logische Schritt in der digitalen Produktion ist und wie sich mit SMART IOT Effizienz und Nachhaltigkeit messbar steigern lassen.
ACHEMA 2024
Start 10.06.2024 - Ende 14.06.2024

ACHEMA 2024

Modern, interaktiv und immer am Puls der Zeit: Mit einzigartiger Themenbreite, spannenden Innovationen und neuen Veranstaltungsformaten führt die Weltleitmesse für Prozessindustrie ACHEMA Experten, qualifizierte Anwender und Interessenten aus der ganzen Welt vom 10.-14. Juni 2024 in Frankfurt am Main zusammen. Seien Sie dabei!
Prozesse intelligent automatisieren

Prozesse intelligent automatisieren

Mit Künstlicher Intelligenz und Robotic Process Automation (RPA) zum Erfolg
Obwohl Robotic Process Automation (RPA) seit Jahren existiert, ist das Thema aktueller denn je. Für zahlreiche Branchen weltweit hat sich die Technologie als effektiv erwiesen, wann immer es um die Automatisierung manueller, repetitiver und zeitintensiver Prozesse geht. Die Kombination mit künstlicher Intelligenz (KI) zur Automatisierung kognitiver Prozesse macht das Gebiet zunehmend noch attraktiver.
Detaillierungsgrad von Simulationsmodellen

Detaillierungsgrad von Simulationsmodellen

Ziel des Beitrags ist es, einen Ansatz zur Bestimmung des optimalen Detaillierungsgrads für ein Simulationsmodell innerhalb des Budgets des Kunden zu entwickeln. Eine klare Zielformulierung ist erforderlich, um den Nutzen für den Kunden zu definieren. Der vorgestellte Ansatz kalkuliert den Kostenaufwand basierend auf den Systemmerkmalen des Modells und dessen Detaillierungsgrad.