Eine Standardsoftware für das Condition Monitoring (Zustandsüberwachung) von Maschinen gibt es bislang in Deutschland noch nicht. Es ist jedoch Voraussetzung für eine effiziente, vorausschauende Wartung (Predictive Maintenance). Ziel ist die absolute Minimierung von einem Maschinen- und damit Produktionsausfall.
Im Verlauf der Coronapandemie ist der Reifegrad der Geschäftsprozessautomatisierung deutlich gestiegen. Zu den wichtigsten Entwicklungsschritten zählt der Aufbau von Kompetenzzentren, in denen Anwenderunternehmen die Ressourcen ihrer Automatisierungsprogramme bereichsübergreifend zusammenführen.
Eine alternde Bevölkerung, ein verschärfter Wettbewerb und Produktivitätsverluste durch die Pandemie beschleunigen den Einsatz von Automatisierung in Europa.
In den letzten Jahren haben Unternehmen die digitale Transformation in einem noch nie dagewesenen Tempo vorangetrieben – teilweise bedingt durch die Pandemie, zum großen Teil aber durch veränderte Kundenerwartungen und Marktanforderungen.
Neue Erfahrungen aus jüngster Zeit machen nur allzu deutlich, wie wichtig es für die deutsche Industrie ist, die Digitalisierung voranzutreiben, um das Ziel Industrie 4.0 schnellstmöglich zu erreichen.
Rainer Schulz, Geschäftsführer der sysmat GmbH, schätzt das selbst gesteckte Ziel der DHL ein, ihre Intralogistikflotte bis 2030 um bis zu 30 Prozent zu automatisieren.
Die letzten zwei Jahre waren ein Lehrstück für die Macht von Ereignissen, die die sorgfältig kalibrierte Maschinerie des Welthandels ins Chaos stürzen können. Anfang 2020 waren es Covid und die damit verbundenen weltweiten Stromausfälle, die die Versorgungsketten durcheinanderbrachten.
Robotic Process Automation (RPA) entlastet die Beschäftigten von wiederkehrenden, zeitraubenden Routineaufgaben. Das ist gut für das Unternehmen und die Motivation aller Mitarbeitenden – wenn realistisch an das Thema herangegangen wird.
Die Digitalisierung von Fertigungsprozessen hat die Vernetzung der damit verbundenen Maschinen, Produktionsanlagen und Werkzeugen zur Folge. Das wirkt sich auch auf die Instandhaltung aus. Während in vielen Bereichen die präventive, vorbeugende Instandhaltung bis heute dominiert, verbreiten sich durch günstiger werdende Technologien zunehmend auch vorausschauende – sogenannte Predictive
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