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hwer zugängliche Daten, mehrere Datenquellen und das Arbeiten in getrennten Silos erfordern doppelte Anstrengungen in den Unternehmen. Nur in einer engen Zusammenarbeit zwischen den Abteilungen können sie wachsen und ihre Märkte erweitern. Die Produktentwicklung muss mit den gesetzlichen Anforderungen abgestimmt werden und Unternehmen müssen schnell und flexibel Änderungen vornehmen können, um komplex hergestellte Produkte zu liefern. Wie können PLM-Software und KI effektiv zusammenarbeiten, um diese Anforderungen zu erfüllen?

Der erste Teil dieser Artikelserie behandelt die Arbeitsschritte, um IoT-Daten in der Cloud entgegenzunehmen, sie aufzubereiten, zu speichern und erste Langzeitanalysen durchzuführen. Jetzt ist es an der Zeit, die Informationssysteme des Unternehmens mit den erfassten Daten anzureichern.

PLM-Software, IoT und AAS sind die technologischen Grundbausteine des Industrial Metaverse. Zusammen bilden sie den digitalen Zwilling der industriellen Landschaft und bieten das Potenzial, die Art und Weise zu transformieren, wie Produkte entwickelt, hergestellt und gewartet werden. Zudem bieten diese Technologien die Basis für digitale Services.

Mit dem steigenden Bedürfnis der Kunden für Produkte mit geringem ökologischem Fußabdruck und steigenden Anforderungen der Gesetzgebung verändert sich die Art und Weise der Produktentwicklung. Neben den klassischen Faktoren Funktion, Qualität, Preis und Termintreue wird das Thema Umweltbelastung im Sinne des Ökodesigns immer wichtiger.

Über den Nutzen des Industrial Internet Of Things (IIoT) wird viel geschrieben, über die konkrete Einrichtung kaum. Dieser Artikel veranschaulicht den ersten Aufbau einer kosteneffizienten Serverless-Pipeline für die Langzeitdatenspeicherung und Datenanalyse auf der AWS-Plattform.

In der Produktentwicklung sind nicht mehr nur die Kosten, die Time-to-Market und die Qualität relevant. Industriedesigner müssen auch den Faktor Nachhaltigkeit ab der ersten Phase des Produktlebenszyklus berücksichtigen. Nur so lässt sich die Umweltbelastung entlang der gesamten Wertschöpfungskette frühzeitig und langfristig minimieren.

MES-Software und IIoT-Plattformen ergänzen sich funktional hervorragend. Doch mit welcher Implementierung beginnen Hersteller, die noch keines dieser Systeme einsetzen? Einiges spricht dafür, zunächst die Datendrehscheibe einzurichten.