Bild: ©sebra_AdobeStock
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Von Self Service bis Chatbot

Von Self Service bis Chatbot

Self-Service-Technologie, digitale Assistenten, künstliche Intelligenz – die Digitalwerkzeuge fürs Kundenbeziehungsmanagement werden immer ausgefeilter. Sind CRM- und ERP-System gut integriert, lassen sich im Sinn des xRM-Ansatzes auch leicht die Beziehungen zu Geschäftspartnern IT-gestützt pflegen.

Bild: Pascal Friederich, Karlsruher Institut für Technologie
Bild: Pascal Friederich, Karlsruher Institut für Technologie
Maschinelles Lernen beschleunigt Materialsimulationen

Maschinelles Lernen beschleunigt Materialsimulationen

Erforschung, Entwicklung und Herstellung neuer Materialien hängen entscheidend von schnellen und zugleich genauen Simulationsmethoden ab. Maschinelles Lernen, bei dem künstliche Intelligenz (KI) selbstständig neues Wissen erwirbt und anwendet, wird es künftig ermöglichen, komplexe Materialsysteme rein virtuell zu entwickeln. Wie das funktioniert und welche Anwendungen davon profitieren, erklärt ein Forscher des Karlsruher Instituts für Technologie (KIT) gemeinsam mit Kollegen aus Göttingen und Toronto.

Bild: ©THANANIT/stock.adobe.com
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Technologie für alle

Technologie für alle

Durch die Nutzung von künstlicher Intelligenz in Verbindung mit dem Internet of Things werden Fertigungsprozesse intelligenter und effizienter. Damit Daten in der Industrie auch maximal gewinnbringend genutzt werden können, muss die Technologie aber ihren Weg aus dem Elfenbeinturm finden. Denn nur durch die Einbindung aller Mitarbeiter können Synergien genutzt, bestehende Prozesse verbessert und neue Use Cases identifiziert werden.

Bild: David Schumacher/Biba
Bild: David Schumacher/Biba
Energieeffizienz steigern: Hilfe für kleinere Unternehmen

Energieeffizienz steigern: Hilfe für kleinere Unternehmen

Die Digitalisierung und Methoden der künstlichen Intelligenz (KI) bieten vielfältige Optionen, die Energieeffizienz zu steigern. Über eine Plattform sollen kleine und mittlere Unternehmen künftig Werkzeuge, Wissen und eine Infrastruktur zur Unterstützung bei Integration und Nutzung der neuen Technologien erhalten. Das ist Ziel der Forschungen im neuen Verbundprojekt ecoKI unter Leitung des Biba – Bremer Institut für Produktion und Logistik an der Universität Bremen.

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Bild: ©Alterfalter/stock.adobe.com / MPDV Mikrolab GmbH
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Manufacturing Analytics und künstliche Intelligenz

Manufacturing Analytics und künstliche Intelligenz

Die Bandbreite an Analyseanwendungen reicht von klassischen Reports und Kennzahlen über Self Service Analytics bis hin zu künstlicher Intelligenz. Bei aller Vielfalt sollte der Zweck nicht aus dem Fokus geraten: transparenter und effizienter fertigen zu können. Zumal immer wieder neue Manufacturing-Analytics-Instrumente entwickelt werden.

Bild: Institut für Fertigungstechnik und Werkzeugmaschinen
Bild: Institut für Fertigungstechnik und Werkzeugmaschinen
Der digitale Zwilling als Basis für ein intelligentes und skalierbares Produktionssystem

Der digitale Zwilling als Basis für ein intelligentes und skalierbares Produktionssystem

Der digitale Zwilling ist der interdisziplinäre Kern zahlreicher Industrie-4.0-Anwendungen (I4.0). Implementierungsansätze sind allerdings oft noch individuell und kostenintensiv, da nutzbare Standards und Referenzmodelle bisher nicht vorhanden waren. Die Plattform I4.0 hat die Verwaltungsschale als einheitlichen Standard für den digitalen Zwilling eingeführt. Im Rahmen des KI-Innovationswettbewerbs entsteht daher im vom BMWi geförderten Forschungsprojekt IIP-Ecosphere eine Implementierung der Verwaltungsschale in der Sennheiser Future Factory.

Bild: ©ssguy/shutterstock.com
Bild: ©ssguy/shutterstock.com
Daten vor Ort auswerten, 
autonom reagieren

Daten vor Ort auswerten, autonom reagieren

Mit der Anwendung von künstlicher Intelligenz (KI) in industriellen Applikationen lassen sich immer neue Herausforderungen lösen. Die stetig steigenden Datenmengen, die aus der immer komplexeren Automatisierung resultieren, erfordern Maschinen und Prozesse, die selbständig Erkenntnisse gewinnen und Abläufe anpassen können. Einige Beispiele zeigen, wie derartige Lösungen in verschiedenen Anwendungsgebieten aussehen.

Bild: IBM Research
Bild: IBM Research
KI, Cloud und Quantenrechner als Turbo für Entdeckungen

KI, Cloud und Quantenrechner als Turbo für Entdeckungen

Die Sprints zu Covid19-Impfstoffen zeigen den Leistungsdruck, unter dem die Technologieentwicklung steht. In kürzester Zeit sollen Forscher und Ingenieure Lösungen für die kritischen Probleme unserer Zeit finden. Der Accelerated-Discovery-Ansatz soll helfen, Forschungs- und Entwicklungsprozesse mit KI, Hybrid Cloud und schließlich Quantencomputern um das zehn- bis hundertfache des heute Möglichen zu beschleunigen.

Bild: ©xiaoliangge/stock.adobe.com
Bild: ©xiaoliangge/stock.adobe.com
KI-Systembaukasten 
auf Open-Source-Basis

KI-Systembaukasten auf Open-Source-Basis

Die Konsolidierung großer Datenmengen, um damit KI-Anwendungen für Produktionsprozesse zu entwickeln, fällt vielen Unternehmen noch schwer. Im Projekt ExDRa sollen Lösungen entstehen, die diesen Prozess spürbar vereinfachen. Dieser Text ist der Auftakt zu einer Artikelreihe zu den produktionsbezogenen Initiativen des vom BMWi geförderten Technologieprogramms Smarte Datenwirtschaft.

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Unternehmen sparen Rohstoffe und Energie mit künstlicher Intelligenz
Mein Chef, die KI: Für fast jeden dritten Bundesbürger unter 31 Jahren durchaus vorstellbar
Künstliche Intelligenz kommt voran
Mint-Studium und Berufserfahrung besonders gefragt bei deutschen KI-Arbeitgebern
KI: Zieht der deutsche Mittelstand mit?
Corona-Pandemie führt zu Digitalisierungsschub
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Bild: ©RS-Studios/stock.adobe.com
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Unternehmen reagieren bei ethischen KI-Fragen zögerlich
Unternehmen reagieren bei ethischen KI-Fragen zögerlich

Das Bewusstsein für ethische Fragestellungen beim Einsatz von künstlicher Intelligenz ist in Unternehmen und Verwaltungen gestiegen. Dennoch fällt ihre diesjährige Handlungsbilanz gemischt aus, da nur in Teilbereichen Verbesserungen erzielt wurden. Zu diesen und weiteren Erkenntnissen kommt eine Studie von Capgemin für die 2.900 Konsumenten sowie 900 Führungskräfte befragt wurden.

Bild: ISW Institut für Steuerungstechnik der
Bild: ISW Institut für Steuerungstechnik der
Artikelserie Stuttgarter Innovationstage (Teil 1): Selbstlernende  Steuerungssysteme
Artikelserie Stuttgarter Innovationstage (Teil 1): Selbstlernende Steuerungssysteme

Die Umstellung eines Produktionssystems, z.B. einer Roboterzelle, auf ein neues Produkt muss künftig schnell und mit wenig Aufwand möglich sein. Die Steuerungssysteme, sowie die zugehörigen Engineering Methoden, müssen dabei intelligent und lernfähig werden, manuelle Aufwände in der Entwicklung zu reduzieren. Die virtuelle Inbetriebnahme stellt eine geeignete Lernumgebung dar, in der sich das Steuerungssystem mit Methoden der künstlichen Intelligenz selbst programmiert. Dafür müssen die Simulationswerkzeuge erweitert und möglichst standardisierte Schnittstellen geschaffen werden.

Bild: ©Alexander Limbach/Fotolia.com
Bild: ©Alexander Limbach/Fotolia.com
„Wir müssen den Maschinen Meta-Regeln mitgeben“
„Wir müssen den Maschinen Meta-Regeln mitgeben“

KI-basierte Systeme und Maschinen werden immer autonomer, selbstständiger und intelligenter. Ob und wie ist es zu schaffen, dass sie auf Dauer menschlichen Werten und Regeln folgen? Dr. Kurt D. Bettenhausen, Vorsitzender des interdisziplinären Gremiums Digitale Transformation im VDI und Vorstandsmitglied der VDI/VDE-GMA, spricht im zehnten Teil unserer Serie Autonome Systeme mit dem VDI.

Technologie
Bild: ©THANANIT/stock.adobe.com
Bild: ©THANANIT/stock.adobe.com
Technologie für alle
Technologie für alle

Durch die Nutzung von künstlicher Intelligenz in Verbindung mit dem Internet of Things werden Fertigungsprozesse intelligenter und effizienter. Damit Daten in der Industrie auch maximal gewinnbringend genutzt werden können, muss die Technologie aber ihren Weg aus dem Elfenbeinturm finden. Denn nur durch die Einbindung aller Mitarbeiter können Synergien genutzt, bestehende Prozesse verbessert und neue Use Cases identifiziert werden.

Bild: David Schumacher/Biba
Bild: David Schumacher/Biba
Energieeffizienz steigern: Hilfe für kleinere Unternehmen
Energieeffizienz steigern: Hilfe für kleinere Unternehmen

Die Digitalisierung und Methoden der künstlichen Intelligenz (KI) bieten vielfältige Optionen, die Energieeffizienz zu steigern. Über eine Plattform sollen kleine und mittlere Unternehmen künftig Werkzeuge, Wissen und eine Infrastruktur zur Unterstützung bei Integration und Nutzung der neuen Technologien erhalten. Das ist Ziel der Forschungen im neuen Verbundprojekt ecoKI unter Leitung des Biba – Bremer Institut für Produktion und Logistik an der Universität Bremen.

Industrielle Produktion
Bild: Pascal Friederich, Karlsruher Institut für Technologie
Bild: Pascal Friederich, Karlsruher Institut für Technologie
Maschinelles Lernen beschleunigt Materialsimulationen

Maschinelles Lernen beschleunigt Materialsimulationen

Erforschung, Entwicklung und Herstellung neuer Materialien hängen entscheidend von schnellen und zugleich genauen Simulationsmethoden ab. Maschinelles Lernen, bei dem künstliche Intelligenz (KI) selbstständig neues Wissen erwirbt und anwendet, wird es künftig ermöglichen, komplexe Materialsysteme rein virtuell zu entwickeln. Wie das funktioniert und welche Anwendungen davon profitieren, erklärt ein Forscher des Karlsruher Instituts für Technologie (KIT) gemeinsam mit Kollegen aus Göttingen und Toronto.

Bild: ©Alterfalter/stock.adobe.com / MPDV Mikrolab GmbH
Bild: ©Alterfalter/stock.adobe.com / MPDV Mikrolab GmbH
Manufacturing Analytics und künstliche Intelligenz

Manufacturing Analytics und künstliche Intelligenz

Die Bandbreite an Analyseanwendungen reicht von klassischen Reports und Kennzahlen über Self Service Analytics bis hin zu künstlicher Intelligenz. Bei aller Vielfalt sollte der Zweck nicht aus dem Fokus geraten: transparenter und effizienter fertigen zu können. Zumal immer wieder neue Manufacturing-Analytics-Instrumente entwickelt werden.

Bild: Institut für Fertigungstechnik und Werkzeugmaschinen
Bild: Institut für Fertigungstechnik und Werkzeugmaschinen
Der digitale Zwilling als Basis für ein intelligentes und skalierbares Produktionssystem

Der digitale Zwilling als Basis für ein intelligentes und skalierbares Produktionssystem

Der digitale Zwilling ist der interdisziplinäre Kern zahlreicher Industrie-4.0-Anwendungen (I4.0). Implementierungsansätze sind allerdings oft noch individuell und kostenintensiv, da nutzbare Standards und Referenzmodelle bisher nicht vorhanden waren. Die Plattform I4.0 hat die Verwaltungsschale als einheitlichen Standard für den digitalen Zwilling eingeführt. Im Rahmen des KI-Innovationswettbewerbs entsteht daher im vom BMWi geförderten Forschungsprojekt IIP-Ecosphere eine Implementierung der Verwaltungsschale in der Sennheiser Future Factory.

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Bild: ©ssguy/shutterstock.com
Bild: ©ssguy/shutterstock.com
Daten vor Ort auswerten, 
autonom reagieren
Daten vor Ort auswerten, autonom reagieren

Mit der Anwendung von künstlicher Intelligenz (KI) in industriellen Applikationen lassen sich immer neue Herausforderungen lösen. Die stetig steigenden Datenmengen, die aus der immer komplexeren Automatisierung resultieren, erfordern Maschinen und Prozesse, die selbständig Erkenntnisse gewinnen und Abläufe anpassen können. Einige Beispiele zeigen, wie derartige Lösungen in verschiedenen Anwendungsgebieten aussehen.

Bild: IBM Deutschland GmbH
Bild: IBM Deutschland GmbH
Kostenreduzierung in der Ersatzteilplanung durch KI-basierte Prognosen
Kostenreduzierung in der Ersatzteilplanung durch KI-basierte Prognosen

Leo Müller ist Planer im Zentrallager eines großen Automobilherstellers. In den letzten Jahren kam es immer wieder zu hohen Inventarüberschüssen im Ersatzteilbereich. Oft lagern am Ende des Lebenszyklus eines Teils noch hohe Bestände im Zentrallager. Diese Bestände haben über Jahre Lagerplatz eingenommen und müssen dann verschrottet werden. Eine große Verschwendung von Ressourcen, Kapital und Lagerplatz. Aber wieso muss es dazu kommen?

Bild: Fraunhofer-Institut für Optronik, Systemtechnik
Bild: Fraunhofer-Institut für Optronik, Systemtechnik
KI für die Arbeits- und Lernwelt: Neues Kompetenzzentrum Karl
KI für die Arbeits- und Lernwelt: Neues Kompetenzzentrum Karl

Künstliche Intelligenz, die den Menschen da entlastet, wo es nötig ist, transparent und datenschutzkonform – das ist die Vision des neuen Kompetenzzentrums KARL. Das im April gestartete Projekt wird vom Bundesministerium für Bildung und Forschung (BMBF) bis 2025 mit acht Millionen Euro gefördert und ist eines von bundesweit erst vier Kompetenzzentren des Schwerpunkts »Zukunft der Arbeit«. Mit Möglichkeiten, die Arbeit von morgen zu verbessern, befassen sich Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftler des Fraunhofer-Instituts für Optronik, Systemtechnik und Bildauswertung IOSB in der Forschungsgruppe Perceptual User Interfaces.

Geschäftsprozesse
Bild: ©sebra_AdobeStock
Bild: ©sebra_AdobeStock
Von Self Service bis Chatbot

Von Self Service bis Chatbot

Self-Service-Technologie, digitale Assistenten, künstliche Intelligenz – die Digitalwerkzeuge fürs Kundenbeziehungsmanagement werden immer ausgefeilter. Sind CRM- und ERP-System gut integriert, lassen sich im Sinn des xRM-Ansatzes auch leicht die Beziehungen zu Geschäftspartnern IT-gestützt pflegen.

©Tierney/stock.adobe.com
©Tierney/stock.adobe.com
Erfolgsfaktor künstliche Intelligenz – immer mehr Maschinenbauer und Startups finden zusammen
Erfolgsfaktor künstliche Intelligenz – immer mehr Maschinenbauer und Startups finden zusammen

Immer mehr Unternehmen im Maschinen- und Anlagenbau setzen auf künstliche Intelligenz (KI), um ihre Produkte mit datenbasierten Mehrwerten anzureichern. Hierbei spielen Startup-Firmen als Kooperationspartner eine immer größere Rolle. In einer Analyse der vergangenen zehn Jahre hat der VDMA zusammen mit dem Datenspezialisten Delphai 825 Startups in 46 Ländern identifiziert, die KI-Lösungen für den Maschinen- und Anlagenbau anbieten. 42 Prozent davon kommen aus Europa – damit übertrumpft der Kontinent in der Anzahl der Gründungen sowohl Nordamerika (33 Prozent) als auch Asien (24 Prozent).

Robotik
Bild: Fabian Vogl / TUM
Bild: Fabian Vogl / TUM
Grundsteinlegung für bayerische KI-Fabrik
Grundsteinlegung für bayerische KI-Fabrik

Die Technische Universität München (TUM) hat die Initiative KI.Fabrik gestartet, um gemeinsam mit einem Konsortium industrieller Partner bis 2030 den Prototypen einer smarten Fabrik zu entwickeln. Das Projekt soll den Einsatz von künstlicher Intelligenz in der Produktion voranbringen und die nächste Phase der Digitalisierung – die Verschmelzung von physischer und digitaler Welt – antreiben.

Data Analytics
Bild: Weidmüller Gruppe
Bild: Weidmüller Gruppe
Machine Learning einfach gemacht

Machine Learning einfach gemacht

Seit einigen Jahren schon werden die Fantasien der Ingenieure und Anlagenbauer beflügelt durch die Möglichkeiten von KI- und Machine-Learning-Algorithmen. Klingt zwar zunächst sehr kompliziert, bietet aber konkrete Vorteile für die smarte Fabrik. Maschinen und Anlagen bzw. Produktionsprozesse erzeugen kontinuierlich Daten. Erfolgreich werden zukünftig Unternehmen sein, denen es gelingt, Mehrwert aus diesen Daten zu generieren.

Bild: ©eyetronic/Fotolia.com
Bild: ©eyetronic/Fotolia.com
Welchen Weg geht die EU?
Welchen Weg geht die EU?

Die EU-Kommission hat ihre Strategie für ein digitales Europa vorgestellt und dabei ihre europäische Datenstrategie sowie politische Optionen für die Entwicklung der künstlichen Intelligenz (KI) konkretisiert. „Ich will, dass dieses digitale Europa das Beste widerspiegelt, das Europa zu bieten hat – Offenheit, Fairness, Vielfalt, Demokratie und Vertrauen“, sagte Präsidentin Ursula von der Leyen. Die Strategie decke alles von der Cybersicherheit über kritische Infrastrukturen, digitale Bildung und Kompetenzen bis hin zu Demokratie und Medien ab.

Bild: Oliver Dietze
Bild: Oliver Dietze
Anreiz für Investitionen in KI: So soll der Wert von Daten für Unternehmen sichtbar werden
Anreiz für Investitionen in KI: So soll der Wert von Daten für Unternehmen sichtbar werden

Der Mittelstand scheut heute noch Investitionen in Künstliche Intelligenz. Für die meisten Unternehmen sind Daten etwa aus Produktion oder Instandhaltung totes Kapital. Dabei sehen Wissenschaft und Politik gerade hier enormes Potenzial. Der Wirtschaftsinformatiker Professor Wolfgang Maaß und sein Team von der Universität des Saarlandes wollen den Wert solcher Daten sichtbar und für die Firmen durch intelligente Datenbilanzierung interessant und nutzbar machen. 2,3 Millionen Euro investiert das Bundeswirtschaftsministerium in diese Forschung, für die Wolfgang Maaß mit fünf Partnern aus Wissenschaft und Wirtschaft zusammenarbeitet. Über 330.000 Euro davon fließen auf den Saarbrücker Campus.

Automation
Gebäude
Bild: The Ship
Bild: The Ship
The Ship: Gebäudedigitalisierung für Büroimmobilien

The Ship: Gebäudedigitalisierung für Büroimmobilien

In Köln-Ehrenfeld hat Anfang dieses Jahres The Ship eröffnet. Die Immobilie gilt als das derzeit digitalste Bürogebäude Deutschlands. Die Digitalisierung in dem smarten Gebäude orientiert sich mittels KI an den Bedürfnissen der Nutzer. Auf rund 13.000m² Bruttogeschossfläche, verteilt auf sieben Etagen, bietet das Gebäude Raum für über 500 Arbeitsplätze sowie Meetingräume, Creative Labs, eine KiTa, ein Café und einen Dachgarten.

Bild: Milestone Systems DE
Bild: Milestone Systems DE
Künstliche Intelligenz für Gebäude

Künstliche Intelligenz für Gebäude

Künstliche Intelligenz (KI) gilt als Schlüsseltechnologie der kommenden Jahre für die Bereiche Autonomes Fahren, Industrie 4.0 und Medizintechnik. Auch im Gebäudemanagement setzt man längst auf automatisierte Lösungen. Bei neuen Bauvorhaben wünschen sich Betreiber immer häufiger smarte Technologien. Gebäude werden mit einer Vielzahl an Sensoren ausgestattet: von IP-Kameras über Feuer- und Rauchmelder, Thermostatregler und weiteren Überwachungssystemen für Heiz-, Lüftungs- und Klimatechnik bis hin zu biometrischen Lesegeräten für die Zutrittskontrolle. All diese IP-Geräte werden mit jeder Entwicklungsstufe immer intelligenter. Werden sie alle mittels Software vernetzt, entsteht ein intelligentes Gebäude.

Bild: WSH GmbH
Bild: WSH GmbH
Deep Learning im Alarm-Management
Deep Learning im Alarm-Management

Rund 600.000 Anrufe, 360.000 manuell zu bearbeitende Alarme und insgesamt 21,5 Mio. Meldungen gehen bei WSH pro Jahr ein. Dabei handelt es sich oft um Falschmeldungen. Dennoch muss jeder Alarm geprüft, jede Videosequenz analysiert werden. Der Sicherheitsexperte WSH hat sich deswegen entschieden, seine bisherige Leitstelle um eine hochmoderne neue Notruf- und Service-Leitstelle mit dem Schwerpunkt Videoaufschaltungen zu erweitern. In Zusammenarbeit mit einem Bremer Software-Experten wurde ein Assistenzsystem entwickelt, das mittels künstlicher Intelligenz (KI) und Deep Learning in der Lage ist, eingehende Video-Alarme binnen weniger Sekunden auszuwerten und Falschmeldungen zu identifizieren.

Autonomes Fahren
KI erkennt potenziell kritische Verkehrssituationen sieben Sekunden im Voraus

KI erkennt potenziell kritische Verkehrssituationen sieben Sekunden im Voraus

Ein Forschungsteam der Technischen Universität München (TUM) hat ein neues Frühwarnsystem für autonome Fahrzeuge entwickelt, das mit künstlicher Intelligenz aus Tausenden realen Verkehrssituationen lernt. Eine Studie in Zusammenarbeit mit der BMW Group zeigt, dass das System bei heutigen selbstfahrenden Entwicklungsfahrzeugen bereits sieben Sekunden im Voraus mit mehr als 85 Prozent Genauigkeit vor einer potenziell kritischen Situation warnen kann, die die Autos noch nicht allein meistern können.

Bild: Continental
Bild: Continental
Forschungsprojekt zum automatisierten Fahren
Forschungsprojekt zum automatisierten Fahren

Gemeinsam mit zwei anderen Universitäten und dem Technologieunternehmen Continental forscht die Universität Bremen zum automatisierten Fahren. In dem Projekt Proreta geht es um das Erkennen komplexer Verkehrssituationen in Innenstädten, eine der anspruchsvollsten Aufgaben für den Einsatz von Künstlicher Intelligenz im Fahrzeug. An der Universität Bremen ist die Arbeitsgruppe Kognitive Neuroinformatik daran beteiligt.

Bild: Trapo AG
Bild: Trapo AG
Datenmanagementsysteme als Basis für KI-Einsatz im Lager
Datenmanagementsysteme als Basis für KI-Einsatz im Lager

In der digitalisierten Materialwirtschaft berechnen Algorithmen ideale Transportwege in Lager und Produktion, Maschinen melden selbstständig, wenn sie neues Material benötigen und Transportsysteme steuern autonom durch Werkhallen. Ebenso lassen sich Eingaben von Daten ins ERP-System durch künstliche Intelligenz (KI) vereinfachen. Als Grundlage für den KI-Einsatz wird Zugriff auf die richtigen Daten benötigt. Die Trapo AG, Partner für industrielle Automatisierung in der Verpackungsindustrie, hat das Datenmanagementsystem TIM entwickelt. Die Lösung ermöglicht es Anwendern, Verkaufs- und Produktionszahlen sowie detaillierte Informationen zu
Anlagenzuständen weltweit in Echtzeit abzurufen.