Ing. Madeleine Mickeleit erklärt das "Internet der Dinge" direkt aus der industriellen Praxis! Anhand von Anwendungsbeispielen und Projekten von Anwendern aus dem IoT Use Case Ökosystem. Der erste deutsche Podcast, der die Erfahrungen aus über 350 Projekten teilt und täglich den IIoT-Markt für euch versteht. Euer persönlicher Informationskanal inkl. Netzwerk. Fast täglich neue Use Cases – unter www.iotusecase.com. Der IoT Use Case Podcast ist bestrebt, anderen zum Erfolg zu verhelfen und die Welt über die Vorteile und die praktische Umsetzung der IIoT-Branche aufzuklären. Unsere Mission: Das industrielle Internet der Dinge vor allem für den deutschsprachigen Mittelstand zugänglicher zu machen. Der Begriff des industriellen Internet der Dinge (IIoT) beschreibt die industrielle Ausprägung des IoT und beruht auf dem gleichen Konzept. Im Rahmen der Industrie 4.0 ist das IIoT ein Schlüsselkonzept zur Vernetzung aller Maschinen, Geräte und Systeme in Echtzeit über Gateways und EDGE-Devices. Diese Vernetzung steigert die Effizienz industrieller Prozesse, senkt Produktionskosten und legt den Weg für neue Geschäftsmodellen...
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episode 117: #117 | IoT & Data Science: Praktische Einblicke in Branchenprojekte | ACP CUBIDO
#DataAnalytics #BusinessIntelligence #SmartManufacturing
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In der 117. Folge des IoT Use Case Podcasts dreht sich alles um die Verbindung von Data Science und IoT. Dieses Mal begrüßt die Moderatorin und Geschäftsführerin der IIoT Use Case GmbH, Ing. Madeleine Mickeleit, zwei Experten von ACP CUBIDO: Dr. Mario Schnalzenberger, Chief Data Scientist, und Cornelia Volaucnik, Data Scientist. Die Episode gewährt praktische Einblicke in verschiedene Branchenprojekte, bei denen IoT und Data Science eine zentrale Rolle spielen.
Folge 117 auf einen Blick (und Klick):
- [20:34] Lösungen, Angebote und Services – Ein Blick auf die eingesetzten Technologien
Zusammenfassung der Podcastfolge
Die Episode startet mit einer Diskussion über die Schnittstelle zwischen Data Science und IoT und wie diese in verschiedenen Geschäftsfällen zum Einsatz kommt. Dr. Mario Schnalzenberger und Cornelia Volaucnik erläutern anhand von drei konkreten Projekten aus den Branchen Bergbau und Metallerzeugnisse, wie Data Science dazu beitragen kann, die Produktqualität zu verbessern und die Datenaufbereitung sowie Integration in bestehende Systeme wie Data Warehouses zu optimieren.
ACP CUBIDO Digital Solutions bietet branchenübergreifende Digitalisierungslösungen an, die von Analytics und Softwareentwicklung bis hin zur Lizenzierung und Implementierung von Hardware-Infrastrukturen reichen. Besonders interessant sind die vorgestellten Kundenprojekte, darunter ÖBB mit einem Use Case für präzise Stromverbrauchsprognosen und AMAG (Austria Metall GmbH), ein führender internationaler Anbieter von Primäraluminium und Aluminiumhalbzeugprodukten, die durch innovative IoT-Anwendungen ihre Prozesseffizienz steigern.
· AMAG (Austria Metall GmbH): Fokussiert auf die Optimierung des Produktionsdatenmanagements, was zu einer erheblichen Zeitersparnis bei der DWH-Beladung und verbesserten Datenqualität führte.
· SAG Innovation GmbH: Ziele waren die Integration von Data Science in die Produktionslinien, um Produktivität und Produktqualität zu steigern, was zu einer Produktivitätssteigerung von bis zu 30% führte.
· Energie Steiermark: Hier stand die Verbesserung der Prognosegenauigkeit für den Energiebedarf im Fokus, was zu genaueren Prognosen und Kostensenkungen führte.
Die Folge schließt mit einer Diskussion über die Zukunft von IoT und Data Analytics im Kundenkontext und gibt Einblicke in die Herausforderungen und Potentiale, die ACP CUBIDO in ihren Projekten identifiziert hat. Dies macht die Folge zu einer wertvollen Ressource für jeden, der an der Schnittstelle von IoT, Data Science und branchenübergreifender Digitalisierung interessiert ist.
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Relevante Folgenlinks:
Cornelia Volaucnik (https://www.linkedin.com/in/cornelia-volaucnik-b29598292/)
Dr. Mario Schnalzenberger (https://www.linkedin.com/in/mario-schnalzenberger/)
Madeleine (https://www.linkedin.com/in/madeleine-mickeleit/)
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