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#110 | ContiTechs Lösungsstrategie für 80 Werke mit Zentral-Abteilung als Herzstück | ICONICS & ContiTech

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#LangzeitHistorisierung #Echtzeitanalyse #ITArchitektur
www.iotusecase.com
In der 110. Folge des IoT Use Case Podcasts tauchen wir tief in die Welt der MDA/PDA-Lösungen ein und erfahren, wie zwei Branchenführer ihre Kräfte bündeln, um Innovationen voranzutreiben.
Folge 110 auf einen Blick (und Klick):

  • [13:45] Herausforderungen, Potenziale und Status quo – So sieht der Use Case in der Praxis aus
  • [24:55] Lösungen, Angebote und Services – Ein Blick auf die eingesetzten Technologien

Zusammenfassung der Podcastfolge
Sebastian Creischer von ICONICS und Maren Beckmann von ContiTech teilen in dieser Podcastfolge spannende Einblicke in ihre Zusammenarbeit. Als ContiTech eine fortschrittliche MDA/PDA-Lösung suchte, stießen sie auf ICONICS, ein Unternehmen, das für seine weltweite Präsenz und seine universelle Softwarelösung bekannt ist - von kommerziellen bis hin zu kritischen Infrastrukturen.

Ein Schwerpunkt dieser Episode liegt auf der Datenaufnahme und -analyse. Durch lokale Pufferung und Komprimierung der Daten wird die Netzwerkauslastung minimiert. Die Datenanalyse, unterstützt durch Statistik und spezielle Formeln, ermöglicht es, wichtige Kennzahlen wie OEE oder CO2 pro gefertigtes Teil in Echtzeit zu berechnen. Maren betont die entscheidende Rolle von Key Usern, die nicht nur Daten analysieren, sondern auch komplexe Zusammenhänge erkennen und Probleme identifizieren.

Sebastian hebt die Fähigkeiten von ICONICS in der Echtzeitanalyse und universellen Konnektivität hervor, während Maren die praktische Anwendung und Implementierung aus der Perspektive von ContiTech beleuchtet.
---
Relevante Folgenlinks:

Sebastian Creischer (https://www.linkedin.com/in/sebastian-creischer/)
Maren Beckmann (https://www.linkedin.com/in/maren-beckmann-013977209/)
Madeleine (https://www.linkedin.com/in/madeleine-mickeleit/)

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Ein Schwerpunkt dieser Episode liegt auf der Datenaufnahme und -analyse. Durch lokale Pufferung und Komprimierung der Daten wird die Netzwerkauslastung minimiert. Die Datenanalyse, unterstützt durch Statistik und spezielle Formeln, ermöglicht es, wichtige Kennzahlen wie OEE oder CO2 pro gefertigtes Teil in Echtzeit zu berechnen. Maren betont die entscheidende Rolle von Key Usern, die nicht nur Daten analysieren, sondern auch komplexe Zusammenhänge erkennen und Probleme identifizieren.

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