Technologien für die digitalisierte Welt

Data Spaces and IoT Solutions

Der Einsatz von CPS und den notwendigen Komplementärinnovationen ist in Unternehmen angekommen. Menschen, Objekte, Maschinen und Infrastrukturen sind digital abgebildet und erzeugen eine Vielzahl an Daten. Daten werden automatisiert ausgewertet und geben eine Grundlage für Entscheidungen im Sinne des unternehmerischen Handelns.

Wir helfen Unternehmen sich zu digitalisieren. Mit Kompetenzen in der Planung, Integration und Umsetzung von IoT-Systemen sorgen wir dafür, dass Menschen, Prozesse und Systeme miteinander verschmelzen und somit die Grundlage für das Internet-der-Dinge im Unternehmen geschaffen wird.

 

Unsere Kompetenzen im Bereich Data Spaces and IoT-Solutions liegen in der Datenübertragung und Schaffung von Datenräumen sowie im schnellen Aufbau und der Anbindung von IoT-Prototypen. So unterstützen wir in der Planung und Implementierung von IoT-Systemen, damit Menschen, Prozesse und Systeme miteinander verschmelzen und somit die Grundlage für das Internet-der-Dinge im Unternehmen geschaffen wird.

 

Das heißt im Detail

Planungs- und Anwendungskompetenzen bei IoT-Systemen

Entwicklung von Datenräumen (im Kontext von Big-Data, Cloud Computing und  Datenanalysewerkzeugen)

Rapid Protoyping von IoT Anwenungen durch Nutzung von Wissen über IoT-Basistechnologien (Marktübersicht d. operativen Funktionen, Bewertung, Programmierung und Implementierung)

Auswahl und Gestaltung von IoT-Plattformen (Marktübersicht, Wissen über und Verwendung von Standardkomponenten, Umsetzung von Anwendungen)

Gruppen

 

IoT Applications

Smart Object-Technologien versprechen effizientere Abläufe und neue Absatzmärkte. Wir unterstützen Sie bei der Suche nach der richtigen Technologie, der Entwicklung technologiebasierter Services und Prozesse und bei der Umsetzung im Unternehmen.

Data Spaces

Mit der fortschreitenden Digitalisierung werden Daten zum wichtigsten Rohstoff der Zukunft.  

Wir erheben daten und schaffen Datenräume – ausgehend von Fragen wie: Welche Daten sind schon da? Welche Daten fehlen? Wie können Daten ressourcenschonend erhoben und verwertet werden? Welche Technologien, welche Methoden sind die richtigen? Ist dafür der Einsatz von CPS-Technologien notwendig oder reichen betriebswirtschaftlich-mathematische Methoden?