End-to-End-Prozesse optimieren
Durch den Einsatz Intelligenter Automatisierung, die Robotic Process Automation (RPA), Machine Learning (ML) und Artificial Intelligence (AI) kombiniert, können Unternehmen manuelle, repetitive Aufgaben eliminieren und ihre End-to-End-Prozesse optimieren.
Interview
Patrick Theobald erläutert seine Visionen zur Industrie 4.0, diskutiert aktuelle Herausforderungen und beleuchtet die Chancen, die die digitale Transformation für Unternehmen aller Größenordnungen bereithält.
Flexibel, schnell und zuverlässig
In unserem heutigen hypervernetzten Zeitalter müssen Unternehmen aller Branchen und Regionen ihre Mitarbeiter, Standorte und technischen Anwendungen nahtlos miteinander verbinden, damit die Geschäftsprozesse reibungslos laufen.
Fünf essenzielle Schritte
Industrieunternehmen stehen vor erheblichen Herausforderungen, die durch politische, strukturelle und organisatorische Hürden bedingt sind. Um ihre Wettbewerbs- und damit Zukunftsfähigkeit sicherzustellen, müssen diese Unternehmen eine ganzheitliche Transformation ihrer Operations anstoßen.
ChatGPT & Co
Generative KI ist in aller Munde: Immer mehr Menschen nutzen sie, immer mehr Expertinnen und Experten heben den mahnenden Finger. Auch in Industrieunternehmen fragen sich die Verantwortlichen, wo und wie sie ChatGPT-ähnliche Technologien sinnvoll einsetzen können.
BPM
Schon seit Jahrzehnten sind Roboter aus der Arbeitswelt nicht mehr wegzudenken. In der industriellen Montage sind zum Beispiel „Cobots“ als fahrerlose Transportsysteme in der Logistik unterwegs, sie stapeln schwere Kisten oder schweißen in der Produktion Werkteile zusammen.
Industrie 4.0
Digitalisierung in der Industrie ist längst kein bloßes Buzzword mehr, sondern eine essenzielle Strategie zur Steigerung der Effizienz, zur Kostenreduktion und zur Erhöhung der Wettbewerbsfähigkeit.
RPA
Der Markt für traditionelle Finanzdienstleistungen wird innerhalb des in Deutschland vorherrschenden Universalbankensystems nach wie vor von einigen wenigen großen Akteuren dominiert.
Kommentar
Unternehmen durch aussagekräftige Daten zu unterstützen, damit sie fundierte Geschäftsentscheidungen treffen können, ist das Ziel von Business Intelligence (BI). Historisch hat BI seine Wurzeln in den 1960er Jahren als System für die gemeinsamen Nutzung von Informationen im gesamten Unternehmen.
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