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Neue Geschäftsmodelle durch den Einsatz des Internet of Things

Das Internet of Things wird schon vielerorts verwendet – aber oft bleibt Potential ungenutzt. Comarch findet neue Ideen und setzt sie für Unternehmen um. Durch künstliche Intelligenz und Big Data können dabei neue Geschäftsmodelle entstehen.

Neue Geschäftsmodelle durch den Einsatz des Internet of Things

Ideen sind dank IoT wieder Gold wert, denn sie werden schnell Realität. Früher waren es Herstellung und Verkauf von Produkten, womit Produktionsunternehmen ihre Umsätze erzielen. Heute ist das Spektrum möglicher Dienstleistungen und Abrechnungsmodelle viel breiter. Wären Sie auch auf die folgenden Ideen gekommen, welche Comarch für Unternehmen aus Fertigung und Handel umgesetzt hat?

IoT und Big Data

Daten und das Wissen über ein Produkt sind nun so wichtig wie das Produkt selbst. Durch Big Data eröffnen sich ganz neue Service-, Gewährleistungs- und Abrechnungsmodelle wie Machine-as-a-service. Ermöglicht wird diese zusätzliche Wertschöpfungsebene durch das Internet of Things: Wenn smarte Maschinen miteinander kommunizieren, wird nicht nur die klassische Produktionslinie digitalisiert, nebenher entstehen sogar noch ganz neue Geschäftsmodelle als weitere Standbeine.

Von der Digitalisierung der Produktionslinie zum datengetriebenen Geschäftsmodell

Jeder kennt die klassische Fertigungskette: In der Produktionslinie wird ein bestimmtes Produkt hergestellt und anschließend an Kunden verkauft. Durch Digitalisierung lassen sich in allen Prozessen Weichen neu stellen und Stellschrauben anziehen, um eine straffere Produktion mit Effizienzsteigerungen umzusetzen. Das Internet of Things macht Prozesse einfach, die früher kompliziert waren, weil es den Aktionsradius deutlich erweitert: Machine-to-Machine, Machine-to-ERP und People-to-Machine – dank IoT wissen smarte Maschinen selbst, was sie fertigen und reporten darüber an ERP und Mitarbeiter. Die gesammelten Daten (Big Data) stehen für weitere Analysen und Anwendungen im Bereich Künstliche Intelligenz zur Verfügung.

Alles neu macht IoT

Richtig spannend wird es aber, wenn man sich einen Schritt weiter wagt: Mit IoT wird das klassische Geschäftsmodell rund um die Herstellung eines Produktes in einem nie dagewesen Umfang erweitert. Neue Geschäftsmodelle und sogar neue smarte Produkte erschließen neue Absatzkanäle, neue Verkaufsmodelle und neue Zielgruppen.

Machines as a Service, Big Data & Künstliche Intelligenz

Durch die Digitalisierung mit IoT wird einiges auf den Kopf gestellt. Unternehmen, die lange nur den Großhandel bedienen konnten, erschließen sich durch Direct-to-Customer-Vertrieb neue Absatzquellen. Zudem können sie ihre Ressourcen und Dienstleistungen auch für Servicepartner wie z.B. werkstattlose Handwerker anbieten, welche damit ihren eigenen Kunden durch den Zugriff über IoT auf die Produktionsprozesse besseren und weniger aufwendigen Service bieten können. Auf der gesamten Wertschöpfungskette entstehen Added Values, welche sich in einer verbesserten Kundenbindung spiegeln. So werden auch bessere Durchlaufzeiten oder Auftragsänderung direkt an die Produktionsmaschine ermöglicht.

Machine-as-a-Service wird damit in der Praxis steuerbar und zu einem lukrativen Zusatzgeschäft. Wer lange mit Herstellung und Verkauf simpler Produkte sein Geld machte, kann heute durch smarte Produkte ganz neue Marktsegmente erschließen. Diese smarten Produkte generieren mit zusätzlichen Serviceleistungen rund um künstliche Intelligenz wie Predictive Maintenance oder Wissen aus den „gesammelten“ Daten weitere Umsätze.

Autor: Thomas Böing, IoT und ERP Consultant bei Comarch

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So kann Sie künstliche Intelligenz erfolgreicher machen:

Was ist künstliche Intelligenz?

Im Kontext von Unternehmenssoftware bezieht sich künstliche Intelligenz (KI) auf Technologien, die Geschäftsprozesse automatisieren und optimieren, indem sie menschenähnliche Intelligenz auf spezifische Aufgaben anwenden. KI-gestützte Software kann große Datenmengen analysieren, Muster erkennen und Vorhersagen treffen, um fundierte Entscheidungen zu ermöglichen. Anwendungen umfassen Chatbots für den Kundenservice, die Automatisierung von Routineaufgaben, personalisierte Marketingstrategien und vorausschauende Wartung. KI verbessert die Effizienz und Genauigkeit, reduziert Kosten und steigert die Produktivität. Durch die Integration von KI in Unternehmenssoftware können Unternehmen Wettbewerbsvorteile erlangen, da sie schneller und agiler auf Marktveränderungen reagieren können, während sie gleichzeitig die Kundenerfahrung verbessern.

Wie kann künstliche Intelligenz ein Unternehmen digital erfolgreicher machen?

Künstliche Intelligenz (KI) kann ein Unternehmen digital erfolgreicher machen, indem sie Prozesse automatisiert, Entscheidungsfindung verbessert und Effizienz steigert. KI-gestützte Analysen bieten tiefe Einblicke in Daten, ermöglichen präzisere Vorhersagen und helfen, Geschäftsstrategien zu optimieren. Durch Automatisierung können Routineaufgaben effizienter erledigt werden, was Kosten senkt und menschliche Ressourcen für strategische Aufgaben freisetzt. KI verbessert auch die Kundenerfahrung durch personalisierte Empfehlungen und schnelle Reaktionen auf Anfragen. In der Produktion optimiert KI die Lieferkette und verringert Ausfallzeiten durch vorausschauende Wartung. Insgesamt fördert KI Innovation, Agilität und Wettbewerbsfähigkeit, indem sie Unternehmen befähigt, schneller und intelligenter auf Marktveränderungen zu reagieren.

Wichtige Schlagworte im Kontext von künstliche Intelligenz:

Automatisierung

Der Einsatz von KI, um wiederkehrende Aufgaben in Unternehmensprozessen zu automatisieren, wodurch Effizienz gesteigert und menschliche Ressourcen für strategische Aufgaben freigesetzt werden.

Predictive Analytics

Die Verwendung von KI-Techniken, um aus Daten Vorhersagen über zukünftige Ereignisse oder Trends zu treffen, die Unternehmen helfen, bessere Geschäftsentscheidungen zu treffen.

Chatbots

KI-gesteuerte Programme, die in Unternehmenssoftware integriert sind, um Kundenanfragen automatisiert zu beantworten, den Kundenservice zu verbessern und die Benutzererfahrung zu optimieren.

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Predictive Maintenance

Predictive Maintenance (vorausschauende Wartung) ist eine Strategie, die in Unternehmenssoftware genutzt wird, um den optimalen Wartungszeitpunkt für Maschinen und Anlagen vorherzusagen. Durch die Analyse von Echtzeitdaten aus Sensoren, Maschinendaten und historischen Wartungsinformationen ermöglicht Predictive Maintenance die Identifizierung von potenziellen Ausfällen, bevor diese auftreten. Diese Methode verwendet Algorithmen und maschinelles Lernen, um Muster und Anomalien zu erkennen. Unternehmen profitieren von einer Reduzierung ungeplanter Ausfallzeiten, einer Verlängerung der Lebensdauer von Anlagen und einer Senkung der Wartungskosten, da Wartungsarbeiten effizienter und gezielter durchgeführt werden können.

Internet of Things

Internet of Things (IoT) vernetzt physische Geräte, Maschinen und Sensoren mit digitalen Systemen, um Echtzeitdaten zu erfassen und auszuwerten. Dies ermöglicht Unternehmen, Betriebsabläufe zu optimieren, Prozesse zu automatisieren und fundierte Entscheidungen zu treffen. In der Fertigung kann IoT z.B. Maschinenwartung vorhersagen und Produktionslinien überwachen. In der Logistik verfolgt es Lieferketten in Echtzeit. Die Integration von IoT in ERP- und CRM-Systeme verbessert zudem das Ressourcenmanagement und die Kundeninteraktion. Insgesamt steigert IoT die Effizienz, senkt Kosten und fördert Innovationen im Unternehmen.

Big Data

Big Data bezeichnet riesige, komplexe Datenmengen, die mit traditionellen Methoden schwer zu verarbeiten sind. Unternehmen nutzen Big Data, um Kundenverhalten zu analysieren, Geschäftsprozesse zu optimieren und fundierte Entscheidungen zu treffen. Durch die Analyse und Verarbeitung solcher Daten können wertvolle Erkenntnisse gewonnen werden. Typische Tools für Big Data umfassen Datenmanagement, maschinelles Lernen und Echtzeit-Analysen. Die Fähigkeit, große Datenmengen effizient zu verarbeiten, verschafft Unternehmen Wettbewerbsvorteile durch personalisierte Angebote, vorausschauende Wartung und verbesserte Geschäftsstrategien.

Digitalisierung

Digitalisierung bezieht sich auf die Umwandlung traditioneller Geschäftsprozesse und -modelle durch den Einsatz digitaler Technologien. Dies umfasst die Integration von Softwarelösungen zur Automatisierung von Arbeitsabläufen, Verbesserung der Datenverarbeitung und Optimierung der Kommunikation. Durch Digitalisierung können Unternehmen Effizienz steigern, Kosten senken und die Qualität von Produkten und Dienstleistungen verbessern. Sie ermöglicht eine datengesteuerte Entscheidungsfindung und bietet Zugang zu Echtzeitinformationen. Unternehmenssoftware wie ERP-, CRM- und SCM-Systeme spielt eine zentrale Rolle bei der Digitalisierung, indem sie Prozesse integrieren und Transparenz schaffen. Digitalisierung fördert Innovation, steigert die Wettbewerbsfähigkeit und unterstützt Unternehmen bei der Anpassung an sich wandelnde Marktanforderungen.

Predictive Maintenance

Predictive Maintenance (vorausschauende Wartung) ist eine Strategie im Bereich der Unternehmenssoftware, die darauf abzielt, den Zustand von Maschinen und Anlagen kontinuierlich zu überwachen, um Wartungsbedarf frühzeitig zu erkennen und Ausfälle zu verhindern. Mithilfe von Sensoren und Datenanalysen werden Betriebsdaten gesammelt und analysiert, um Muster zu identifizieren und Vorhersagen über den optimalen Wartungszeitpunkt zu treffen. Dies reduziert ungeplante Ausfallzeiten, verlängert die Lebensdauer von Anlagen und senkt Wartungskosten. Predictive Maintenance nutzt Technologien wie das Internet der Dinge (IoT) und maschinelles Lernen, um die Effizienz von Produktionsprozessen zu verbessern und die betriebliche Leistung zu optimieren, indem Wartungsaktivitäten gezielt geplant werden.

KI - Künstliche Intelligenz

Künstliche Intelligenz (KI) bezeichnet die Fähigkeit von Computern und Maschinen, Aufgaben zu übernehmen, die normalerweise menschliche Intelligenz erfordern. Dazu gehören Lernen, Problemlösung, Mustererkennung und Entscheidungsfindung. KI-Systeme nutzen Algorithmen und Daten, um eigenständig zu lernen und sich zu verbessern. Beispiele sind maschinelles Lernen, neuronale Netze und natürliche Sprachverarbeitung. KI findet Anwendung in vielen Bereichen, darunter autonome Fahrzeuge, Spracherkennung, personalisierte Empfehlungen und medizinische Diagnosen. Sie bietet das Potenzial, Effizienz und Innovation zu steigern, bringt jedoch auch ethische Herausforderungen und Diskussionen über Datenschutz und Arbeitsplatzveränderungen mit sich. KI verändert die Art und Weise, wie wir leben und arbeiten.

 
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