Um die Schnittstelle zwischen Operational Technology und IT zu verbessern, bietet sich eine Vereinfachung an. Mit hyperkonvergenten Systemen müssen Unternehmen weder die bisherige Komplexität in einen Schaltschrank zwängen, noch alles in die Cloud verlagern.
Trotz aller regionalen und globalen Krisen erwarten Management und externe Stakeholder profitables Wachstum, stabile Margen und hohe Lieferzuverlässigkeit. Um diesen Spagat zu meistern, braucht es die richtigen Metriken. Ein gezielt ausgewähltes Set von Supply-Chain-Kennzahlen kann dabei helfen, den Einfluss der Lieferkette auf das Unternehmensergebnis sichtbar zu machen.
Die ehemals manuellen Abstimmungen zum Material- und Auftragsstatus hat der Elektronikfertiger Limtronik mit einem Kundenportal digitalisiert. Auftraggeber erhalten dort direkten Zugriff auf den Arbeitsfortschritt. Der Personalaufwand reduziert sich dabei auf beiden Seiten erheblich.
Autonome Produktionsprozesse, intelligente Assistenzsysteme und selbstlernende Algorithmen: Die Vision der Dark Factory gewinnt mit Künstlicher Intelligenz (KI) an Bedeutung. Ersetzen wird KI Manufacturing Execution Systems (MES) wohl nicht. Denn diese Systeme bilden die Grundlage für den intelligenten KI-Einsatz.
Siemens und IFS wollen industrielle KI und digitale Zwillinge enger miteinander verzahnen. Ziel ist es, Daten aus Entwicklung, Fertigung und Anlagenbetrieb durchgängig nutzbar zu machen und damit Produktivität, Zuverlässigkeit und Anpassungsfähigkeit zu erhöhen.
Die Fertigung gilt als vielversprechendes Einsatzgebiet für Künstliche Intelligenz. In vielen Projekten stehen jedoch Aufwand und Ertrag in einem krassen Missverhältnis. Verantwortlich dafür sind fünf Irrtümer und Fehlentscheidungen.
Wenn Störungen in der Produktion zu spät erkannt werden, entstehen schnell Terminrisiken, Zusatzkosten und operative Unruhe. Ein MES kann hier Transparenz schaffen, Reaktionen beschleunigen und Abweichungen gezielt steuerbar machen.
Cyberkriminelle nehmen gerade Produktionsanlagen und kritische Infrastruktur ins Visier. Frühwarnsysteme analysieren den Datenverkehr im Netzwerk, erkennen Angriffe bereits im Entstehen und ermöglichen schnelle Gegenmaßnahmen, die Ausfälle verhindern.
Viele deutsche Automotive-Unternehmen haben die Experimentierphase hinter sich gelassen und setzen Künstliche Intelligenz bereits produktiv ein. Laut einer aktuellen Studie bleibt die KI-Skalierung über einzelne Anwendungsfälle hinaus jedoch eine zentrale Herausforderung.
Cyberangriffe treffen längst nicht mehr nur Server, E-Mail-Systeme oder Cloud-Anwendungen. Immer häufiger geraten Maschinen, Steuerungen und Produktionsanlagen ins Visier der Angreifer. OT-Security wird zur entscheidenden Verteidigungslinie.
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