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IoT Interne Prozesse mit Sensordaten verbessern

Titelbild Kompetenzen IoT internet of things

Sie wollen Ihre internen Prozesse mit Sensordaten verbessern? Dann ermitteln Sie Positionen, Füllstände oder Mengen und minimieren Sie Wege, Standzeiten oder Engpässe anhand von Sensordaten. Dann wissen Sie, welches Objekt wann wo ist und können gezielt planen und reagieren. Auch Bestell- und Liefermengen werden planbar mit dem Abgleich von Verbrauchsdaten und Machine-Learning-Lösungen.

Burkhard Hoppenstedt, Portfoliomanager IoT

Sensordaten optimieren Ihre internen Abläufe

Bestandsmanagement: 

Sie sammeln die Daten Ihres Verbrauchs, oder dem Ihrer Kunden. Nutzen Sie diese Daten, um Prognosen zu erstellen und zukünftige Engpässe zu vermeiden indem Sie Ihre anhängenden Prozesse auf die wechselnden Anforderungen anpassen.

 

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Füllstände ablesen: 

Sie messen Füllstände von Containern oder anderen schwer einsehbaren Behältnissen. So könen Sie entweder die Leerung oder auch die Befüllung in Echtzeit steuern und die anhängenden internen Prozesse auslösen lassen. Mit einer angebundenen Prognose werden diese Daten auch für die zukünftigen Verbrauche oder Befüllungen & Entleerungen mit weiteren Daten in Verbindung gebracht. So lassen sich Ihre Ressourcen besser planen und die Zufriedenheit Ihrer Nutzer:innen steigt.

 

Positionsdaten-iot

Positionsinformationen:

Ihre Produkte stehen auf dem Lieferhof und müssen schnellstmöglich weitergegeben werden. Durch die Positionsbestimmung können sie Ladewege optimieren und Ladeprozesse verkürzen. So werden Stand- und Wartezeiten minimiert, die Megen bleiben sichtbar und zusätzlich können Temperaturschwankungen oder andere Umwelteinflüsse erfasst werden. Diese Lösung eignet sich auch für die Positionsbestimmung von Arbeitsressourcen in Ihrem Unternehmen, die so jederzeit für die Nutzung durch Ihre Mitarbeitenden aufgefunden werden können.

zählerstand

UNSER KNOW-HOW FÜR DIE UMSETZUNG DIESER IOT-USE-CASES:

  • Schnittstellenprogrammierung
  • SAP-Schnittstellenprogrammierung
  • Datenhaltung / Datenaufbereitung
  • Machine Learning / Data Science