Mithilfe innovativer Technologien nutzen digitale Geschäftsmodelle die Daten aus Produkten und Prozessen, um zusätzlichen Kundennutzen zu schaffen: Sie maximieren die Verfügbarkeit der Systeme, gewährleisten einen kosteneffizienten Betrieb und bieten den Kunden weitere Vorteile wie höhere Sicherheit oder Energieeinsparungen.
Um Nutzen für die Kunden zu schaffen, ist ein tief gehendes Verständnis ihrer Bedürfnisse und Prozesse von entscheidender Bedeutung. Anstatt sich nur auf Big Data zu konzentrieren, setzt Siemens auf Smart Data: So können die Siemens-Ingenieure Produkt-Know-how und Prozesswissen intelligent miteinander kombinieren, wobei die Datenanalyse den Kunden hilft, ungeplante Ausfallzeiten zu reduzieren und die Betriebseffizienz zu verbessern. Daten schaffen Transparenz und ermöglichen eine bessere Entscheidungsfindung. Durch die Integration riesiger Datenmengen, die in Maschinen oder aus anderen Quellen wie Wettervorhersagen oder Serviceberichten generiert werden, sowie durch die Anwendung moderner Analysemethoden können unsere Experten Fehler vorhersagen und verhindern. Zudem können sie Möglichkeiten zur Leistungsverbesserung erkennen sowie Energie und Kosten einsparen.
Hier einige Beispiele:
6 Das Siemens-Verkehrsmanagementsystem in Potsdam verarbeitet sechs Terabyte an Verkehrs-, Wetter- und Umweltdaten, um Strategien zur umweltfreundlichen Steuerung des Verkehrs zu berechnen.
30 Eine Gasturbine erzeugt täglich durchschnittlich 30 Gigabyte an Betriebsdaten. Durch deren intelligente Auswertung kann bestimmt werden, wann die Turbinen gewartet werden müssen, sodass der Kunde letztendlich von geringeren Ausfallzeiten profitiert.
Auch andere innovative Technologien unterstützen die Siemens Digital Services, beispielsweise Augmented Reality, Plattformen für die Zusammenarbeit sowie die generative Fertigung, mit deren Hilfe wir kundenspezifische Ersatzteile schnell und vor Ort herstellen können.
Fehler vorhersagen, bevor sie auftauchen
Siemens Digital Services können neue Erkenntnisse aus den riesigen Mengen komplexer Daten gewinnen, die von hunderttausenden Systemen und Geräten rund um den Globus erzeugt werden. Fehler können so erkannt werden, bevor sie auftauchen, und es lassen sich neue Möglichkeiten zur Leistungsoptimierung finden.
