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Sieben Digitalisierungsstrategien für den Mittelstand

Dank neuer Technologien stellen viele Unternehmen ihre Geschäftsprozesse und -modelle auf den Prüfstand. Wo liegen die größten Chancen, wenn in Zukunft alles mit allem vernetzt ist? Der ERP-Hersteller proALPHA hat die wichtigsten Umsetzungsstrategien zu einer Übersicht zusammengefasst.

Sieben Digitalisierungsstrategien für den Mittelstand
Die Vernetzung ist das zentrale Element für Digitalisierung und Industrie 4.0. Die Möglichkeiten, die sich daraus ergeben, unterstützen Initiativen innerhalb eines Unternehmens ebenso wie entlang der Lieferkette. Sie ermöglicht darüber hinaus auch völlig neue Konstrukte und Geschäftsmodelle auf Basis von Plattformen. In Projekten rund um das Industrial Internet of Things stehen diese Umsetzungsstrategien heute im Fokus:
1. Anbindung neuer Technologien
Zu den Technologien, die sich bereits vielfach bewährt haben, zählt die Robotik. Immer mehr Unternehmen integrieren Industrieroboter für das Handling von Produktionsschritten – insbesondere von Aufgaben...

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Sieben Digitalisierungsstrategien für den Mittelstand

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ERP-System

Ein ERP-System (Enterprise Resource Planning) ist eine integrierte Softwarelösung, die zentrale Geschäftsprozesse eines Unternehmens abdeckt, wie Finanzen, Produktion, Vertrieb, Lagerhaltung und Personalmanagement. Es ermöglicht eine nahtlose Datenverarbeitung und -vernetzung über verschiedene Abteilungen hinweg, wodurch betriebliche Effizienz und Transparenz gesteigert werden. Durch die zentrale Datenbank in einem ERP-System werden Silos vermieden, und Unternehmen können auf konsistente, aktuelle Informationen zugreifen. Dies erleichtert Entscheidungsprozesse, optimiert Ressourcen und fördert die Zusammenarbeit. Moderne ERP-Systeme sind oft modular aufgebaut und können individuell an die Bedürfnisse eines Unternehmens angepasst werden.

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.

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.

 
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