Wir alle haben das Glück, in sehr aufregenden Zeiten zu leben. Der exponentielle technologische Fortschritt der letzten Jahrzehnte hat nicht nur unser persönliches Leben beeinflusst, sondern sich auch stark auf die Wirtschaft ausgewirkt. Natürlich entwickeln sich die Trends von Zeit zu Zeit weiter, aber man kann mit Sicherheit sagen, dass jetzt die Zeit der fortgeschrittenen Analytik ist.

Zweifellos wäre eine solche Entwicklung ohne die zugrunde liegende Rechenleistung und die über die Produkte von Cloud-Anbietern wie Azure oder AWS verfügbaren Dienste nicht möglich. Im folgenden Artikel werde ich einen genaueren Blick auf die Art und die Herausforderungen des Business Transformation Prozesses werfen. Ich werde mich dabei auf die Fertigungsindustrie konzentrieren. Und ich werde vorschlagen, wie man am besten zu einem datengesteuerten Unternehmen wird, das die Cloud-Integration mit KI nutzt.

AI Data Discovery

Cloud-gestützte KI-Datenermittlung kann ein entscheidender Faktor für die Fertigung sein

Warum? Ganz einfach, weil sie es den Herstellern ermöglicht, die Macht ihrer Daten zu nutzen, um Abläufe zu optimieren, Kosten zu senken und die Gesamteffizienz zu verbessern. Die Fertigungsindustrie ist eine datenreiche Umgebung, in der riesige Datenmengen aus Produktionsprozessen, Lieferkettenabläufen, Qualitätskontrolle und Kundeninteraktionen generiert werden. Mithilfe des AI Data Discovery -Ansatzes können Fertigungsunternehmen wertvolle Erkenntnisse aus diesen Daten gewinnen, um intelligente, datengestützte Entscheidungen zu treffen, die ihr Geschäftsergebnis verbessern.

Unentdeckte Muster finden

Einer der Hauptvorteile von AI Data Discovery besteht darin, dass sie Fertigungsunternehmen dabei helfen kann, Muster und Trends in ihren Daten zu erkennen, die möglicherweise nicht sofort ersichtlich sind. Auf diese Weise können sie potenzielle Probleme vorhersehen und proaktiv darauf reagieren, bevor sie auftreten, und so kostspielige Ausfallzeiten vermeiden und Verschwendung reduzieren.

Darüber hinaus kann AI Data Discovery Herstellern helfen, ihre Lieferkette zu optimieren, indem sie in Echtzeit Einblicke in Lagerbestände, Bedarfsprognosen und Produktionspläne erhalten. Dies kann ihnen helfen, Fehlbestände zu reduzieren, die Auftragserfüllungsrate zu verbessern und letztendlich die Kundenzufriedenheit zu erhöhen.

Antizipieren, was bisher unvorhersehbar war

Ein weiterer Bereich, in dem AI Data Discovery Fertigungsunternehmen zugutekommen kann, ist die vorausschauende Wartung. Durch die Analyse von Daten aus Sensoren und anderen IoT-Geräten können Hersteller vorhersagen, wann ein Anlagenausfall wahrscheinlich ist, und proaktiv Wartungsarbeiten planen, bevor es zu einem Ausfall kommt. Auf diese Weise können sie kostspielige Reparaturen und Ausfallzeiten vermeiden und letztlich die Zuverlässigkeit und Betriebszeit der Anlagen verbessern.

Zusammenfassend lässt sich sagen, dass AI Data Discovery Fertigungsunternehmen, die datengesteuert arbeiten wollen, erhebliche Vorteile bieten kann. Durch die Nutzung der Leistungsfähigkeit fortschrittlicher Analysen und der Cloud-Integration können Fertigungsunternehmen:

  • wertvolle Erkenntnisse aus ihren Daten gewinnen,
  • ihren Betrieb zu optimieren,
  • ihre Gesamteffizienz und Rentabilität zu verbessern.

Vorteile von AI & Cloud Transformation für Industrieunternehmen

Wie bereits erwähnt, setzen Fertigungsunternehmen auf Daten und KI, um ihre Produktivität zu steigern, Kosten zu senken und datengesteuerte Entscheidungen zu treffen. Der Wunsch nach Datenmonetarisierung ist ein wichtiger Treiber für die Cloud-Einführung und -Umstellung, da Cloud-basierte Lösungen die notwendige Rechenleistung und Skalierbarkeit bieten, um KI-Modelle auf riesigen Datenmengen zu trainieren und auszuführen.

Auf diese Weise lassen sich verborgene Muster und Einblicke entdecken, die sonst unmöglich zu erkennen wären. Geschäftsanwender können auch herkömmliche BI-Tools zur Datenvisualisierung nutzen, sobald die Produktionsdaten nach der Datenaufbereitung gut organisiert und zugänglich sind.

AI Data Discovery

Verbesserte geschäftliche Agilität und Kostenkontrolle

Cloud-basierte KI-Systeme werden in der Fertigungsindustrie immer beliebter, da sie mehr Flexibilität und Skalierbarkeit bieten. Durch die Nutzung der Cloud können sich Unternehmen schnell an sich ändernde Geschäftsanforderungen anpassen und ihren Betrieb je nach Bedarf problemlos vergrößern oder verkleinern. Die Cloud kann auch die internen IT-Teams entlasten, indem das Infrastrukturmanagement ausgelagert wird, so dass sie sich auf andere strategische Initiativen konzentrieren können.

Alles in allem geht es darum, die Rentabilität des Unternehmens zu steigern, und dank der Cloud-Services können Fertigungsunternehmen die IT-bezogenen Kosten besser kontrollieren und letztlich das Gleichgewicht zwischen den erforderlichen Investitionen und den Ausgaben für die Entwicklung, Implementierung und Wartung von KI-Lösungen anpassen.

Die Rolle des Edge Computing in der Cloud

Es ist auch ein weit verbreiteter Irrglaube, dass Cloud Computing nicht für die Fertigungsindustrie geeignet ist. Abgesehen von Sicherheitsbedenken (die übrigens völlig unzureichend sind) ist die größte Herausforderung die Latenzzeit – Produktionslinien arbeiten oft mit sehr hohen Geschwindigkeiten und werden von SPS-basierten Systemen vor Ort gesteuert, die Signale innerhalb weniger Millisekunden an die Maschinen übertragen.

Wenn Sie Ihre Geräte von der Cloud aus steuern und fundierte Entscheidungen auf der Grundlage einer in der Cloud bereitgestellten KI-Lösung treffen möchten (z. B. die Anpassung von Prozessparametern in Echtzeit auf der Grundlage von Vorhersagen, die anhand von Echtzeitdaten erstellt wurden), müssen Sie zunächst die Daten von der SPS in die Cloud übertragen, Schlussfolgerungen ziehen, Anweisungen erstellen und sie zurück in die SPS übertragen – all das dauert seine Zeit. Vielleicht nicht sehr lange, aber aus der Sicht des Fertigungsprozesses doch erheblich.

Edge Computing in der Cloud kann jedoch dazu beitragen, diese Herausforderungen zu lösen. Es ermöglicht die Datenanalyse in Echtzeit und die Entscheidungsfindung am Rande des Netzes, was in der Fertigung von entscheidender Bedeutung ist, da die Produktionslinien ohne Unterbrechung laufen müssen, während gleichzeitig die Vorteile von Cloud-Diensten genutzt werden.

Ein Umdenken und die Chance, die Transformation von Unternehmen voranzutreiben

Die Rolle der KI bei der Cloud-Transformation von Industrieunternehmen geht über die reine Produktivitätssteigerung und Kostensenkung hinaus. Cloud-basierte KI-Lösungen verändern die Art und Weise, wie Hersteller ihr Geschäft angehen, indem sie es ihnen ermöglichen, in jeder Phase des Produktionsprozesses datengesteuerte Entscheidungen zu treffen.

Ein wesentlicher Vorteil der KI im Cloud-Umwandlungsprozess besteht darin, dass Industrieunternehmen die Möglichkeiten des maschinellen Lernens nutzen können, um Routineaufgaben zu automatisieren und die betriebliche Effizienz zu verbessern. Fertigungsunternehmen können sich letztlich auf die wichtigsten Aspekte ihres Geschäfts konzentrieren, anstatt sich um wiederholbare, manuelle Prozesse zu kümmern.

Nutzung von Cloud-basierten KI-Lösungen zur Optimierung der Lieferkette

KI in der Cloud kann auch die Lieferkette optimieren, indem sie in Echtzeit Einblick in Lagerbestände, Nachfrageprognosen und Produktionspläne gibt. So können Hersteller ihre Produktionsprozesse in Echtzeit anpassen, um die wechselnde Nachfrage zu befriedigen, Fehlbestände zu reduzieren und die Kundenzufriedenheit zu verbessern.

Gartner prognostiziert, dass ML bis 2023 bereits bei 25 % aller Supply-Chain-Technologielösungen ein fest integriertes Element sein wird.

Laut McKinsey lassen sich durch den Einsatz von KI in der Lieferkette die Logistikkosten um 15 %, die Lagerbestände um 35 % und die Servicequalität um 65 % verbessern, verglichen mit langsameren Wettbewerbern.

Manufacturing Intelligence auf einen Blick

Visuelle Analysen und Business Intelligence (BI) haben sich bereits als leistungsstarke Werkzeuge für die Datenanalyse in der Fertigungsindustrie erwiesen. Sie bieten eine semantische Ebene, die es Unternehmen ermöglicht, Informationen anhand von Geschäftsbegriffen und KPIs anstelle von Rohdaten zu nutzen.

In Verbindung mit künstlicher Intelligenz (KI) kann jedoch das volle Potenzial von Datenströmen ausgeschöpft werden, so dass Unternehmen ein tieferes Verständnis ihrer Abläufe erlangen, Bereiche mit Verbesserungspotenzial identifizieren und sogar zukünftige Ergebnisse vorhersagen können.

Beseitigung der sechs großen Verluste

Fertigungsintelligenz auf der Grundlage von KI in der Cloud bietet zahlreiche Vorteile, darunter die Beseitigung der sechs großen Verluste im Zusammenhang mit der Verfügbarkeit, Leistung und Qualität von Industrieanlagen.

Fertigungsintelligenz auf der Grundlage von KI in der Cloud bietet zahlreiche Vorteile, darunter die Beseitigung der sechs großen Verluste

Durch den Einsatz von Algorithmen des maschinellen Lernens können vorausschauende Wartungssysteme Sensordaten analysieren und vorhersehen, wann eine Wartung erforderlich ist, wodurch Ausfallzeiten reduziert und die Produktivität erhöht werden. Darüber hinaus kann KI für prädiktive Qualitätsanalysen eingesetzt werden, die es den Betreibern ermöglichen, die Qualität des Endprodukts zu kontrollieren und die Fertigungsprozesse in Echtzeit zu optimieren, um die bestmöglichen Ergebnisse zu erzielen.

Reagieren, bevor ein ernsthaftes Problem auftritt

Darüber hinaus können fortschrittliche Algorithmen zur Erkennung von Anomalien kleine Abweichungen in Anlagensignalen identifizieren, die organoleptisch oft nur schwer zu erkennen sind, so dass Unternehmen genügend Zeit haben zu reagieren, bevor Probleme eskalieren. Diese Anwendungen von KI in der Fertigung können zu höherer Effizienz, weniger Abfall, besserer Qualität und besserer Nutzung von Ressourcen führen.

Die Kombination aus visueller Analyse, BI und KI in der Cloud kann die Art und Weise revolutionieren, wie Fertigungsunternehmen an die visuelle Datenerkennung und -analyse herangehen. Die Leistung der KI ermöglicht tiefere Einblicke, bessere Entscheidungen und die Optimierung von Produktionsprozessen, was zu besseren Ergebnissen und höherer Rentabilität führt.

Die Kombination aus visueller Analyse, BI und KI in der Cloud kann die Art und Weise revolutionieren, wie Fertigungsunternehmen an die visuelle Datenerkennung und -analyse herangehen

Gemeinsame Herausforderungen der KI-Technologie

Die Vorteile von KI in der Fertigung liegen auf der Hand. Wie bei jeder neuen Technologie bringt auch die Einführung von KI in der Fertigung eine Reihe von Herausforderungen mit sich, die Unternehmen bewältigen müssen, um Industrial Analytics-Lösungen erfolgreich zu implementieren.

Während die potenziellen Vorteile der KI unbestreitbar sind, müssen Unternehmen Hindernisse wie die Qualität und Verfügbarkeit von Datenquellen, die Datensicherheit und den Bedarf an qualifiziertem Personal für die effektive Implementierung und Wartung von KI-Lösungen überwinden:

  • Keine klaren Ziele

Ein Mangel an klar definierten Geschäftszielen und ROI kann zu einer Richtungslosigkeit bei der Implementierung von KI-Technologie in der Fertigung führen. Ohne eine konkrete Definition des Anwendungsfalls kann es schwierig sein, den Erfolg der Lösung zu messen und die Investition zu rechtfertigen. Für Unternehmen ist es wichtig, ihre Bedürfnisse und Ziele sorgfältig zu bewerten, um sicherzustellen, dass die Implementierung von KI-Technologie mit ihrer allgemeinen Geschäftsstrategie in Einklang steht.

  • Unstrukturierte Daten

Eine weitere Herausforderung besteht in der Datenqualität und -verfügbarkeit. Fertigungsdaten können sehr komplex und heterogen sein und in einer Vielzahl unterschiedlicher Systeme und Formate gespeichert werden. Dies kann die Gewinnung aussagekräftiger Erkenntnisse aus den Daten erschweren und eine umfangreiche Datenbereinigung und -vorverarbeitung erfordern, bevor eine Analyse erfolgen kann. Glücklicherweise ermöglicht die Cloud den Aufbau komplexer Datenplattformen, um diese Datensilos zu überwinden, aber dies wird in einem anderen Artikel behandelt.

  • Die Bedeutung der Anfangsphase

Die Umsetzung von KI-Projekten erfordert eine andere Umsetzungsmethodik als bei herkömmlichen IT-Projekten. Der Erfolg von KI-Projekten hängt stark von der Anfangsphase der Datenermittlung und der Validierung potenzieller Anwendungsfälle ab. So können Fertigungsunternehmen fundierte Entscheidungen über die Durchführbarkeit des Projekts treffen, die potenziellen Risiken bewerten und feststellen, ob die Investition den erwarteten Wert bringt. Durch ein klares Verständnis des potenziellen Geschäftswerts zu Beginn des Projekts können Unternehmen Risiken mindern und die Verschwendung von Ressourcen für Projekte mit geringem Rentabilitätspotenzial vermeiden.

  • Herausforderungen für die Sicherheit

Mit der zunehmenden Verbreitung und Bedeutung der KI-Technologie in verschiedenen Branchen ist die Frage der Datensicherheit zu einer entscheidenden Herausforderung für Unternehmen geworden. KI-Algorithmen sind in hohem Maße auf große Datenmengen angewiesen, um zu lernen und genaue Vorhersagen zu treffen, und diese Daten enthalten oft sensible und vertrauliche Informationen über Kunden, Mitarbeiter und das Unternehmen selbst. Daher ist es für Unternehmen von entscheidender Bedeutung, robuste Datensicherheitsprotokolle zum Schutz vor Cyberangriffen und Datenschutzverletzungen zu erstellen. Ein weiterer Aspekt ist die ordnungsgemäße Gestaltung und Umsetzung von Data Governance und die Sicherstellung, dass die richtigen Daten den richtigen Personen zur richtigen Zeit zur Verfügung stehen. Der Aufwand, der mit der korrekten Festlegung dieser Richtlinien verbunden ist, wird oft unterschätzt, während ein geeignetes Datenmanagement-Toolset ein Muss für Unternehmen ist, die ihre Daten zu Geld machen wollen.

  • Mangel an qualifiziertem Personal an Bord

Eine der größten Herausforderungen bei der Implementierung und Wartung von KI-Lösungen in der Fertigung ist der Bedarf an qualifiziertem Personal. KI ist eine komplexe Technologie, die spezielle Fähigkeiten und Kenntnisse erfordert, unter anderem in den Bereichen Datenerfassung, maschinelles Lernen und Computerprogrammierung. Es kann für Unternehmen schwierig sein, Mitarbeiter mit diesen Fähigkeiten zu finden und einzustellen, und noch schwieriger, sie zu halten. Hinzu kommt, dass sich die KI-Technologie ständig weiterentwickelt, so dass die Mitarbeiter ständig geschult und weiterentwickelt werden müssen, um mit den neuesten Entwicklungen Schritt zu halten. Ohne ein Team von qualifizierten Mitarbeitern haben Fertigungsunternehmen möglicherweise Schwierigkeiten, KI-Lösungen effektiv zu implementieren und zu warten, was ihre Fähigkeit, die Vorteile dieser Technologie zu nutzen, beeinträchtigt.

  • KI ist nicht die Antwort auf alle Probleme

Schließlich – aber wahrscheinlich am wichtigsten – besteht immer noch der Glaube, dass KI eine Art Zauberstab ist, den man auf Daten anwenden kann und sofortige Ergebnisse und geschäftlichen Nutzen hat. Dabei handelt es sich um eine der komplexesten Lösungen, die Unternehmen einsetzen können, insbesondere aufgrund der Tatsache, dass KI-Algorithmen nicht deterministisch sind – man kann sich der Endergebnisse nicht wirklich sicher sein, bevor man sie anwendet. Vielleicht wurden nicht genügend historische Daten gesammelt, vielleicht müssen mehr Sensoren an der Produktionslinie installiert werden oder vielleicht gibt es einfach keine Korrelationen in den Daten selbst und das ursprünglich gewählte Ziel muss angepasst werden – dies sind nur Beispiele für viele offene Fragen, die vor der Implementierung einer umfassenden KI-Lösung beantwortet werden sollten.

AI Data Discovery Service

Die Einführung von KI in der Fertigungsindustrie kann ein komplexer Prozess sein. Unternehmen müssen ein umfassendes Verständnis ihrer Daten und Anwendungsfälle haben, um sicherzustellen, dass ihre KI-Initiativen einen signifikanten Mehrwert bieten. In unserem Unternehmen bieten wir einen AI Data Discovery Service an, um Kunden aus der Industrie bei der Bewältigung dieser Herausforderung zu unterstützen.

AI Data Discovery Service

a. Identifizierung potenzieller Anwendungsfälle

Unser AI Data Discovery-Prozess beginnt mit einem gründlichen Verständnis der Geschäftsziele und Herausforderungen unserer Kunden. Wir identifizieren potenzielle Anwendungsfälle, die von KI profitieren können, und führen eine detaillierte Machbarkeitsstudie durch, um die Realisierbarkeit der einzelnen Anwendungsfälle zu bewerten. Anschließend analysieren wir die Daten unserer Kunden, um Korrelationen und Muster zu identifizieren, die für die Entwicklung effektiver KI-Modelle genutzt werden können.

b. Werkstätten

In unseren Workshops klären wir unsere Kunden über das Potenzial von KI und Cloud-Technologie auf und begleiten sie durch den organisatorischen Transformationsprozess. Wir stellen einen detaillierten Fahrplan für die Einführung bereit, der die für eine effektive Implementierung von KI-Lösungen erforderlichen Schritte aufzeigt. Unsere Kunden erhalten eine abschließende Aufwandsschätzung, Vorschläge für Architektur und Infrastruktur auf hohem Niveau sowie eine Berichtsanalyse, die ihnen eine solide Grundlage für die Nutzung von KI bietet.

c. Das Ergebnis

Mit unseren AI Data Discovery Services können Fertigungsunternehmen Risiken minimieren und die Verschwendung von Ressourcen für Projekte mit geringem Rentabilitätspotenzial vermeiden. Unser datengesteuerter Ansatz ermöglicht es Unternehmen, ihre Chancen auf eine erfolgreiche Unternehmenstransformation und Datenmonetarisierung drastisch zu erhöhen, was ihnen einen Wettbewerbsvorteil auf dem Markt verschafft.

Armaturenbrett 1

AI Data Discovery

Armaturenbrett 2

AI Data Discovery

Die Zukunft der KI

Die Zukunft der KI ist spannend und ungewiss zugleich. Einerseits hat die KI das Potenzial, Branchen zu revolutionieren und die Art und Weise, wie wir leben und arbeiten, zu verändern. Dank der Fortschritte in den Bereichen maschinelles Lernen, Verarbeitung natürlicher Sprache und Computer Vision wird KI immer ausgereifter und ist in der Lage, Aufgaben auszuführen, von denen man früher dachte, sie seien ausschließlich menschlich.

Andererseits gibt es Bedenken hinsichtlich der Auswirkungen der KI auf Beschäftigung, Datenschutz und Sicherheit. Da die KI immer leistungsfähiger wird, besteht das Risiko, dass sie zur Automatisierung von Arbeitsplätzen und zur Verdrängung von Arbeitnehmern eingesetzt oder für böswillige Zwecke missbraucht werden könnte.

Um sicherzustellen, dass die Zukunft der KI für alle positiv und vorteilhaft ist, ist es wichtig, ethische und verantwortungsvolle KI-Systeme zu entwickeln, Vorschriften und Leitlinien für ihre Nutzung festzulegen und in die Aus- und Weiterbildung zu investieren, um die Menschen auf den sich verändernden Arbeitsmarkt vorzubereiten.

Sie können jetzt sehen, was unsere auf maschinellem Lernen und künstlicher Intelligenz basierende Industrial Analytics Accelerator-Lösung bietet.
Sehen Sie sich die Demo an.

KI-gesteuerte Industrial-Analytics-Lösung

Zusammenfassung

Die nächsten Jahre der Entwicklung von KI und Fertigung sind vielversprechend, denn KI wird die Branche in den kommenden Jahren verändern. Mit Fortschritten im Bereich des maschinellen Lernens und der Datenanalyse kann KI Herstellern helfen, ihre Abläufe zu optimieren, Kosten zu senken und die Gesamteffizienz zu verbessern. Eine KI-gestützte vorausschauende Wartung kann helfen, Maschinenausfälle zu verhindern, während eine KI-gestützte Qualitätskontrolle dazu beitragen kann, Fehler früher im Produktionsprozess zu erkennen.

Außerdem kann KI den Herstellern helfen, individuellere Produkte zu entwickeln und das Lieferkettenmanagement zu verbessern. Da sich die Technologie weiter entwickelt, können wir mit noch mehr innovativen Lösungen und einer verstärkten Nutzung von KI in der Fertigungsindustrie rechnen.

KI ist zwar keine Universallösung für alle Probleme in der Fertigung, hat aber das Potenzial, den Unternehmen, die sie einsetzen, erhebliche Vorteile zu bringen.

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