In der heutigen digitalen Ära setzen Unternehmen zunehmend auf intelligente Technologien und datengetriebene Erkenntnisse, um ihre Produktions- und Geschäftsprozesse zu optimieren. Eine der wichtigsten Voraussetzungen für eine erfolgreiche digitale Transformation ist die Fähigkeit, Daten aus verschiedenen Quellen auf der Shopfloor- sowie IT-Ebene zu integrieren und sie zur Generierung von geschäftlichem Mehrwert zu nutzen. Dies erfordert einen Paradigmenwechsel von der traditionellen hierarchischen Denkweise zu einem dynamischeren und vernetzten Ansatz. In diesem Whitepaper untersuchen wir die Herausforderungen und Chancen, die mit diesem Wechsel einhergehen und geben praktische Lösungsansätze für den Erfolg von Anwendungsfällen in der Digitalisierung.
Digitalisierung verändert die Art und Weise, wie Unternehmen arbeiten. Intelligente Technologien wie das Internet der Dinge (IoT), künstliche Intelligenz (KI) und Datenanalyse spielen eine immer zentralere Rolle bei der Produktion und Verwaltung von Waren und Dienstleistungen. Um jedoch das volle Potenzial dieser Technologien ausschöpfen zu können, ist ein Umdenken von dem traditionell hierarchischen zu einem dynamischeren und vernetzten Ansatz basierend auf semantischen Netzwerken erforderlich. Dies ist insbesondere wichtig, wenn es darum geht, Daten aus verschiedenen Quellen auf der Shopfloor- sowie IT-Ebene zu integrieren. Gerade für die Generierung von geschäftlichem Mehrwert aus Digitalisierungsvorhaben ist dies unerlässlich.
Eine der größten Herausforderungen bei der Digitalisierung besteht darin, Daten aus unterschiedlichen Quellen auf der Shopfloor- Ebene zu verbinden. Diese Daten können von Sensoren, Maschinen und anderen IoT-Geräten sowie von IT- und Geschäftssystemen wie beispielsweise aus ERP- oder SCM-Systemen stammen. Um aus diesen Daten Erkenntnisse und Mehrwert zu gewinnen, müssen sie auf geeignete Weise kombiniert werden. Der Schlüssel zum Erfolg liegt darin, sich auf einen dynamischen und vernetzten Ansatz basierend auf semantischen Netzwerken zu fokussieren. Dieser Ansatz ermöglicht es, Daten so zu organisieren, dass die Beziehungen zwischen verschiedenen Datenpunkten widergespiegelt werden. Dadurch gelingt es leichter, sie zu analysieren und Erkenntnisse davon abzuleiten.
