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Ing. Madeleine Mickeleit에서 제공하는 콘텐츠입니다. 에피소드, 그래픽, 팟캐스트 설명을 포함한 모든 팟캐스트 콘텐츠는 Ing. Madeleine Mickeleit 또는 해당 팟캐스트 플랫폼 파트너가 직접 업로드하고 제공합니다. 누군가가 귀하의 허락 없이 귀하의 저작물을 사용하고 있다고 생각되는 경우 여기에 설명된 절차를 따르실 수 있습니다 https://ko.player.fm/legal.
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#111 | OEE-Bestimmung im Bosch Rexroth Werk – das ITK Transparency-Toolkit im Einsatz | ITK Engineering

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Manage episode 380172751 series 2705853
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#OEE #Fertigung #DataChallenges
www.iotusecase.com
Unternehmen stehen vor der Herausforderung, dass ihre Maschinendaten oft nicht digital oder nicht im richtigen Format vorliegen. Häufig gibt es eine schlechte Datenbasis und/oder eine große IT/OT Heterogenität bzw. Datensilos. Symptome dieser Herausforderungen sind langsamer Fortschritt bei Digitalisierungsprojekten und Nachbesserungen, die nur mit großem Aufwand möglich sind.

Diese Symptome gar nicht erst entstehen zu lassen, darum geht es in der 111. Folge des IoT Use Case Podcasts mit Philipp Merklinger, Technical Consultant Digital Transformation bei ITK Engineering und natürlich Ing. Madeleine Mickeleit.
Folge 111 auf einen Blick (und Klick):

  • [06:28] Herausforderungen, Potenziale und Status quo – So sieht der Use Case in der Praxis aus
  • [12:26] Lösungen, Angebote und Services – Ein Blick auf die eingesetzten Technologien
  • [26:24] Übertragbarkeit, Skalierung und nächste Schritte – So könnt ihr diesen Use Case nutzen

Zusammenfassung der Podcastfolge
Philipp Merklinger und Madeleine Mickeleit sprechen darüber, wie Unternehmen es schaffen können, in der Flut von Daten die wirklich relevanten Informationen herauszufiltern. Diese Episode dreht sich dabei unter anderem um das "ITK Transparency-Toolkit" und bietet spannende Einblicke in die Herausforderungen und Lösungen der Industrie.
Philipp Merklinger beleuchtet die Bedeutung der Overall Equipment Effectiveness (OEE) als zentralen Indikator für die Produktionseffizienz und geht auf die täglichen Herausforderungen und potenziellen Lösungen ein, denen seine Kunden in ihrem Betrieb gegenüberstehen.

Zudem werfen die beiden einen Blick auf die verwendeten Technologien, die Datenerfassung und -analyse und diskutieren über die Herausforderungen, die auftreten, wenn ihre Maschinendaten nicht digital vorliegen oder nicht im richtigen Format sind.

Zum Abschluss dieser Episode gibt es einen Ausblick auf die Zukunft, einschließlich Themen wie 5G-Konnektivität, die Entwicklung von IoT-Plattformen und die Anforderungen von KI an Trainingsdatensätze.
---
Relevante Folgenlinks:
Philipp Merklinger (https://www.linkedin.com/in/philipp-merklinger-168808159/)
Transparency-Toolkit (https://iotusecase.com/de/use-cases/itk-transparency-toolkit-im-einsatz-oee-bestimmung-im-bosch-rexroth-werk/)
Madeleine (https://www.linkedin.com/in/madeleine-mickeleit/)

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Folge 111 auf einen Blick (und Klick):

  • [06:28] Herausforderungen, Potenziale und Status quo – So sieht der Use Case in der Praxis aus
  • [12:26] Lösungen, Angebote und Services – Ein Blick auf die eingesetzten Technologien
  • [26:24] Übertragbarkeit, Skalierung und nächste Schritte – So könnt ihr diesen Use Case nutzen

Zusammenfassung der Podcastfolge
Philipp Merklinger und Madeleine Mickeleit sprechen darüber, wie Unternehmen es schaffen können, in der Flut von Daten die wirklich relevanten Informationen herauszufiltern. Diese Episode dreht sich dabei unter anderem um das "ITK Transparency-Toolkit" und bietet spannende Einblicke in die Herausforderungen und Lösungen der Industrie.
Philipp Merklinger beleuchtet die Bedeutung der Overall Equipment Effectiveness (OEE) als zentralen Indikator für die Produktionseffizienz und geht auf die täglichen Herausforderungen und potenziellen Lösungen ein, denen seine Kunden in ihrem Betrieb gegenüberstehen.

Zudem werfen die beiden einen Blick auf die verwendeten Technologien, die Datenerfassung und -analyse und diskutieren über die Herausforderungen, die auftreten, wenn ihre Maschinendaten nicht digital vorliegen oder nicht im richtigen Format sind.

Zum Abschluss dieser Episode gibt es einen Ausblick auf die Zukunft, einschließlich Themen wie 5G-Konnektivität, die Entwicklung von IoT-Plattformen und die Anforderungen von KI an Trainingsdatensätze.
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