Fertigungsindustrie im Fokus
Unternehmen des Maschinen- und Anlagenbaus waren in 2021 das Angriffsziel Nr. 1 für Cyberkriminelle. Zu diesem Ergebnis kommt der aktuelle X-Force Threat Intelligence Index 2022 von IBM. Wo die Gefahren liegen, welche Gegenmaßnahmen jetzt ratsam sind und was das alles mit dem Cockpit moderner Flugzeuge zu tun hat, darüber
Viele Einkaufsexperten denken wahrscheinlich mit Wehmut an die Zeiten zurück, als Supply-Chains grundsätzlich wie geschmiert liefen und man sich eher um kleinere Verzögerungen kümmern musste. Heute ist die Freude groß, wenn die Lieferungen überhaupt in der bestellten und zugesagten Menge eintreffen und die Produktion nicht ins Stocken kommt. 
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KI-gesteuerte Fahrzeuge, die innerhalb von vollautomatisierten Lieferketten ganz ohne Fahrer Menschen, Rohstoffe und Produkte von A nach B transportieren – Was noch vor wenigen Jahren wie der unerreichbare Traum eines Science-Fiction-Autoren klang rückt näher.
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Mit der steigenden Nutzung intelligenter und in ein gesamtes Fertigungsnetzwerk eingebundenen Maschinen steigt das Risiko von Hackerangriffen enorm. Eine IT-Studie deckt auf, dass viele industrielle Unternehmen dieses Risiko kaum wahrnehmen und daher auch keine Compliance-Regeln für die Anschaffung und den Betrieb von IoT-Anlagen implementiert haben.
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Digitalisierung und Automatisierung in Bereichen manueller Arbeit schreitet voran und wird überwiegend positiv bewertet – vorausgesetzt, Management und Politik begleiten den Wandel entsprechend.
Studie
AllCloud stellt die Ergebnisse der Studie „Machine Learning in der Produktion“ vor. Die Studie zeigt deutlich auf, dass Unternehmen das große Potenzial von Machine Learning (ML) im Bereich der Fertigung und Produktion erkannt haben.
Laut einer neuen PwC-Studie investieren Industrieunternehmen weltweit jedes Jahr mehr als eine Billion Euro in den Aufbau digitaler Fabriken. Trotz der hohen Investitionen befindet sich mehr als die Hälfte (64 %) der 700 weltweit befragten Unternehmen (darunter 100 mit Hauptsitz in Deutschland) noch in einem sehr frühen Stadium der
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