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„Datenlandschaften automatisiert verknüpfen, aggregieren und weiterleiten, um eine agile und standardisierte Datenwelt zu schaffen.“

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Self Service Plattform zur standardisierten, vergleichbaren & flexibel gestaltbaren Darstellung als auch Verteilung strategisch relevanter Unternehmenskennzahlen

Sie kennen sich nicht mit Datenvisualisierung aus?

Wir bereiten Ihre Informationen aus verschiedenen Datenquellen auf, damit Sie eine detaillierte Übersicht und Auskunft aller Daten erhaltet.
Durch unsere Aufbereitung der Daten erhalten Sie übersichtliche und selbst anpassbare Dashboards, die Sie bei Entscheidungsfindungen von strategischen Maßnahmen unterstützen.

Warum ist NeXision so wichtig?

Mithilfe der einfach zu bedienenden Self-Service-Umgebung, die zudem dem Unternehmensfarben angepasst werden kann, können Anwender jeder Qualifikationsstufe Daten selbstständig visuell aufarbeiten und darstellen, um so daraus wichtige Unternehmens-, Standort-, Bereichs-, oder Teamstrategien ableiten zu können.

Für wen ist NeXision konzipiert?

Für alle die sich im Unternehmen aus der Vielzahl der zur Verfügung stehenden Daten Erkenntnisse ableiten und daraus weitere operationale als auch strategische Vorgehen bewältigen möchten.

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Der Weg hin zur künstlichen Intelligenz

Die Datenwelt von heute wird nach und nach zunehmend komplexer, vielfältiger und größer. Komplizierte Aufgaben zu automatisieren und nützliche Signale in Daten zu finden und diese zu verarbeiten sind eines der großen Herausforderungen der so genannten Industrie 4.0 (4zero).

Eine Technologie, die sich deren Aufgaben stellt, ist die Künstliche Intelligenz. Von Anlagenleistung und Qualität über Lieferketten- und Ersatzteiloptimierung bis hin zu Monetarisierung und Serviceleistungen – mithilfe dieser historischen IoT-Daten können KI-gesteuerte Algorithmen Modelle erstellen, die auf einer Reihe von Merkmalen basieren und anschließend Vorhersagen treffen. Damit lassen sich auch neue Erkenntnisse über das gesamte Spektrum der Fertigungsdaten erschließen, die u.a. wie folgt aussehen können:

  • Vermeidung von kostenintensivem Ausschuss und Nacharbeit
  • Vorhersage von kostspieligen Stillstandzeiten in der Produktion
  • Identifizierung von Frühindikatoren für potenzielle Qualitätsprobleme
  • Erkennen von entwicklungs- und verbesserungsfähigen Bereichen
  • Aufzeigen der idealen Produktionsplanung
  • Verbesserung des Ertrages mithilfe von Optimierung der Produktzusammensetzung und Produktionstechniken

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Data Engineering
  • Auswahl, Konzeption und Bereitstellung der passenden Systemarchitektur
  • Homogenisierung von heterogenen Datenquellsystemen (ETL/ELTL)
  • Datenbankdesign und -konfiguration
  • Gestaltung der Software-, Hardware-und Datenbank-Architektur mit Fokus auf: Datensicherheit/ Datenschutz (DSGVO) / Datenqualität / IT-Sicherheit
  • Aufbau von Big Data Integrationsflows zur Transformation und Anwendung maschinellen Lernens

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