Dieser Artikel erklärt praxisnah, was vernetzte Fabriktechnik für deutsche Produktionsbetriebe leistet. Er richtet sich an Fertigungsleiter, Werksleiter, Produktionsplaner, CTOs, Einkäufer von Maschinen und Automatisierungstechnik sowie

Diese Einleitung beschreibt, wie KI-Systeme Fertigungsentscheidungen unterstützen und welche Lösungen für die Produktion relevant sind. Der Text richtet sich an Produktionsleiter, IT/OT-Manager, Einkaufsentscheider und Innovationsmanager

Die industrielle Transformation hin zu Industrie 4.0 macht den smarter Maschinenpark zum Kern moderner Produktionsstrategien. Unternehmen stehen unter steigendem Wettbewerbsdruck, kämpfen mit Fachkräftemangel und benötigen

Viele deutsche Produktionsunternehmen stehen vor ähnlichen Herausforderungen: weniger Fachkräfte, steigende Energiepreise und der Druck, wettbewerbsfähig zu bleiben. KI Fertigung und künstliche Intelligenz Produktion bieten hier

Automationslösungen sind Software- und Hardware‑Systeme, die manuelle, repetitive oder regelbasierte Aufgaben übernehmen. Sie reichen von Prozessautomation im Backoffice über RPA-Tools bis hin zu industrieller Automatisierung

Dieses Kapitel erklärt, was digitale Produktionsüberwachung konkret für Fertigungsunternehmen in Deutschland leisten kann. Es gibt einen kompakten Überblick über Ziel, Umfang und Relevanz des Artikels

Modulare Produktionssysteme gelten als zentraler Trend in Industrie 4.0. Sie zielen darauf ab, Fertigungsflexibilität und Variantenvielfalt zu erhöhen und die Reaktionsfähigkeit von Unternehmen zu verbessern.

Intelligente Fördersysteme sind heute zentrale Bausteine moderner Produktion und Logistik. Sie verbinden smarte Fördertechnik mit Sensorik, Steuerungen und Software, um Durchsatz, Flexibilität und Energieeffizienz spürbar

Digitale Zwillinge verändern, wie Unternehmen Maschinen und Anlagen betreiben. Der digitale Zwilling Produktion bildet reale Anlagen als virtuelles Modell ab. So lassen sich Betriebszustände beobachten,

Predictive Maintenance, also vorausschauende Wartung, nutzt Datenanalyse und Sensorik, um Ausfälle zu erkennen, bevor sie passieren. Sie kombiniert Maschinenmesswerte, historische Stördaten und Algorithmen, damit Wartungsarbeiten