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Digitale Systeme: Ein Überblick zur Bedeutung von IoT, Blockchain, KI & Co. -

Um Unternehmen für die Zukunft digital aufzustellen, sind zwei Dinge notwendig: Menschen und digitale Systeme. Dank neuer Technologien lassen sich zahlreiche standardisierte, wiederkehrende Aufgaben in Zukunft stärker automatisieren. Und aufgrund der enormen Skalierbarkeit technischer Systeme kann die Produktivität somit auf ein neues Level gehoben werden. Komplexere Aufgaben bleiben jedoch nach wie vor dem Menschen vorbehalten. Mit voranschreitender Automatisierung gewinnt er Freiräume für hochwertige, komplexere Tätigkeiten. Welche Rolle intelligente Systeme in diesem Gesamtszenario spielen, haben wir hier einmal kompakt und übersichtlich zusammengefasst.

 

Internet of Things (IoT)

Was bedeutet IoT für den MittelstandIm Internet of Things (IoT) werden physische Gegenstände und digitale Systeme miteinander vernetzt. Die entsprechenden Objekte können also Daten senden und empfangen. Im industriellen Bereich kann das IoT beispielsweise genutzt werden, um technische Einrichtungen (z. B. Maschinen) mit Sensoren auszustatten. Somit ist etwa eine digitale Überwachung und Steuerung der Produktion möglich. Gleiches gilt für eine vorausschauende Wartung von Anlagen. Dies sorgt unter anderem für eine Entlastung der menschlichen Mitarbeiter in den Produktionsleitständen und der Maschinenwartung. Zudem unterstützen IoT-Anwendungen die Automatisierung von Produktionsprozessen.

Einen detaillierteren Einblick zum IoT oder IoTT, haben wir dazu in unserem News-Bereich veröffentlicht:

Zum Artikel: Was bedeutet IoT für den Mittelstand?

 

Blockchain

Blockchain, Bitcoin und Co  so gut erklärt wie seltenVereinfacht ausgedrückt ist die Blockchain eine Datenbank, die sich auf zahlreiche Rechner verteilt. Ihre Kernaufgabe ist es, digitale Transaktionen sicher zu dokumentieren. In Unternehmen kann die Technologie beispielsweise dazu verwendet werden, Werte (ohne zwischengeschaltete Finanzdienstleister) direkt zu versenden, Verträge (Smart Contracts) abzuschließen oder das Tracking von Transportgütern zu optimieren. Die wesentlichen Vorteile sind hohe Geschwindigkeit und Sicherheit. Auch die Blockchain hat das Potenzial, Mitarbeiter von Routineaufgaben zu entlasten. „Bitcoins“, „Hash“, „Miner“ – Wie das geht und was es bringt, ist nicht in einem Wort zu erklären. Deshalb haben wir uns die Mühe gemacht, hier alles Relevante von A-Z zusammenzutragen:

Zum Artikel: Blockchain, Bitcoin & Co. - so gut erklärt wie selten

 

Künstliche Intelligenz (KI)

Künstliche Intelligenz - Warum es falsch ist, nur an Roboter zu denkenIm Rahmen der künstlichen Intelligenz werden digitale Systeme mit Daten versorgt, um definierte Aufgabenstellungen eigenständig zu erledigen oder Informationen auf bestimmte Weise auszuwerten. In Unternehmen existieren für KI mittlerweile zahlreiche Use Cases. Nur einige Beispiele sind Chat-Bots und die Bearbeitung standardisierter kaufmännischer Vorgänge. Auch lernende Industrie- und Service-Roboter sind Einsatzgebiete der künstlichen Intelligenz, wenngleich sich die Technologie keineswegs auf diesen Bereich beschränkt. Insgesamt wird KI in Kürze zahlreiche menschliche Standardaufgaben wahrnehmen können und auch die Entscheidungsfindung in Unternehmen deutlich optimieren. Das Training und die Überwachung der KI-Systeme, die Interpretation von Analyse-Ergebnissen und auch für die finale Entscheidungen hoher Tragweite werden bis auf Weiteres jedoch Menschen nötig sein.

Schnell denkt man bei Künstlicher Intelligenz an Roboter und Co, doch die wenigsten KI-Anwendungen gestalten sich so. Wieso es ein Periodensystem der künstlichen Intelligenz braucht und wie Sie das nutzen können, können Sie hier nachlesen:

Zum Artikel: Künstliche Intelligenz: Warum es falsch ist, nur an Roboter zu denken

 

Machine Learning

Machine Learning einfach erklärtMachine Learning ist eine Teildisziplin der künstlichen Intelligenz. Hier werden digitale Systeme dazu eingesetzt, selbstständig Lösungen für bislang unbekannte Aufgabenstellungen zu finden. Entsprechende Software muss in einer Lernphase mit Trainingsdaten versorgt werden. In dieser Phase wird der Algorithmus bei Bedarf mehrfach angepasst, bis er die gewünschte Genauigkeit erreicht hat. Danach ist das Machine-Learning-System in der Lage, Muster auch in unbekannten Daten eigenständig zu erkennen. Einsatzgebiete sind beispielsweise die intelligente Routenplanung in der Logistik, die Objekterkennung und die Prognose des Kundenverhaltens.

Wenn Sie mehr über das Machine Learning und mögliche Anwendungszenarien wissen möchten, lesen Sie direkt hier weiter:

Zum Artikel: Machine Learning einfach erklärt

 

Integration Framework B1iF

Integration Framework B1iF - Leistungsstarkes Bindeglied zur Koordination all Ihrer GeschäftsprozesseEin wesentlicher Erfolgsfaktor der Digitalisierung ist nicht zuletzt die Verbindung und Vernetzung dieser unterschiedlichster Systeme, damit Daten und Aktionen – zentral gesteuert – überall dort verfügbar sind, wo sie benötigt werden. Hierfür sorgen Lösungen wie das SAP Business One Integration Framework (SAP B1iF). SAP B1iF stellt eine Verbindung zwischen Systemen, Anwendungen und Geräten aus dem SAP- und Non-SAP-Umfeld her. Somit lassen sich Geschäftsprozesse über Unternehmensgrenzen hinweg digitalisieren.

SAP hat mit dem SAP Business One Integration Framework eine Out-of-the-Box-Lösung geschaffen, die es ermöglicht, Systemgrenzen zu überwinden und somit das volle Potenzial Ihres Unternehmens auszuschöpfen. Mehr Informationen dazu gibt’s auf unserer Website:

Zum Artikel: SAP B1iF: Leistungsstarkes Bindeglied zur Koordination all Ihrer Geschäftsprozesse

 

 

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