Tarneahela optimeerimine ja tulevikku suunatud hooldus tootmises: AI muudab tööstust

Töötlevas tööstuses seisab silmitsi ajajärguline muutus ja selle taga olev liikumapanev jõud on tehisintellekt (AI). 2025. aastaks ei tajuta AI -d mitte ainult tugivahendina, vaid ka sõidab strateegilise mootorina, mis juhib tööstuses innovatsiooni, tõhusust ja jätkusuutlikkust. See ümberkujundamine ei muuda mitte ainult tööprotsesse, vaid avaldab ka sügavat mõju ärimudelitele, jätkusuutlikkuse strateegiatele ja ettevõtete konkurentsivõimele.

AI kui tootmisrevolutsiooni liikumapanev jõud

Automatiseerimine tootmises on jõudnud uuele tasemele. Kuigi AI -d on seni kasutatud peamiselt korduvate protsesside automatiseerimiseks, on see nüüd võimeline tegema keerulisi otsuseid ja kohandama dünaamiliselt tootmissüsteeme. "AI -st saab ettevõtete strateegiline partner, mis mitte ainult ei optimeeri protsesse, vaid võimaldab ka uusi ärimudeleid," rõhutab tööstusekspert.

Võimalusega analüüsida tohutul hulgal andmeid reaalajas, võimaldab AI tootmisettevõtted varem tasakaalustamata paindlikkust. Õppige masinaid oma jõudluse iseseisvaks jälgimiseks ja kohandamiseks, samas kui ettevõtted saavad täpselt ennustada tulevaste arengute kohta. Ennustav hooldus, st tulevikku suunatud hooldus, on ainult näide sellest, kuidas AI võib kulusid vähendada ja segude minimeerida.

Jätkusuutlikkus kui peamine eesmärk

Keskpiirkond, kus AI mängib 2025. aastaks võtmerolli, on jätkusuutlikkus. Keskkonna-, sotsiaalsete ja juhtimise eesmärkide olulisus (ESG) on viimastel aastatel märkimisväärselt suurenenud ja paljud tootmisettevõtted on seadnud end ambitsioonikaid kliimasihti. Siiski on sageli lõhe, mida ettevõtted teevad, ja valdkonnad, millel on kõige suurem keskkonnamõju. Ki aitab selle investeerimislünga sulgeda.

AI -süsteemid saavad analüüsida andmeid kogu väärtusahelas, alates tooraine hankest kuni tootmiseni kuni logistikani. See võimaldab ettevõtetel oma ressursse tõhusamalt kasutada, heitkoguseid vähendada ja jäätmeid minimeerida. "AI ei anna meile mitte ainult võimalust teha jätkusuutlikke otsuseid, vaid ka neid reaalajas kohandada," ütleb tööstuse esindaja.

Selle näide on tarneahelate optimeerimine. AI saab arvutada transpordi marsruutidel CO₂ heitkogused ja ettevõtted aitavad valida keskkonnasõbralikumaid alternatiive. Samal ajal kontrollitakse tootmisprotsesse nii, et energiatarbimist minimeeritakse. Arukad algoritmid tagavad, et masinad töötavad ainult siis, kui neid on tegelikult vaja, ja pakuvad välja alternatiive, mis tarbivad vähem energiat.

Tõhususe suurenemine intelligentse automatiseerimise kaudu

Lisaks jätkusuutlikkuse edendamisele suurendab Ki ka tootmise tõhusust. Tootlikkus suureneb märkimisväärselt, kasutades AI-põhiseid roboteid ja tootmissüsteeme. Need süsteemid saavad paindlikult kohaneda muutunud tootmisnõuetega, mis on suur eelis, eriti globaalsete ebakindluste ajal.

AI-põhised lahendused võimaldavad tooteid kiiremini käivitada ja samal ajal kaitsta kvaliteeti. Tootmisvead tunnustatakse ja parandatakse varakult, mis minimeerib komitee. "AI nihutab tootmises võimaliku piire. Me näeme paindlikkuse ja täpsuse täiesti uut mõõdet," ütles tööstuse ekspert.

Uued ärimudelid ja võimalused AI kaudu

AI avab ka uued ärimudelid. Suure hulga andmete analüüs võimaldab suundumusi ja klienti tuleb varases staadiumis ära tunda. See võimaldab ettevõtetel pakkuda isikupärastatud tooteid ja teenuseid, mis on kohandatud konkreetsetele kliendi nõuetele. Servitiseerimist, st toodete lisamist teenuste kaudu on AI lihtsam rakendada.

Teine näide on niinimetatud "valgusvabriku" (Lights-Out Manufacturing), kus täielikult automatiseeritud tootmisvõimalused töötavad ilma inimese olemasoluta. See visioon saab reaalsuseks selliste AI -tehnoloogiate kaudu, näiteks masinõpe, pildituvastus ja autonoomne robootika.

Väljakutsed ja võimalused AI -ga tegelemisel

Vaatamata kõigile eelistele toob AI kasutamine ka väljakutseid. Üks suurimaid takistusi on tehnoloogia integreerimine olemasolevatesse süsteemidesse. Paljud tootmisettevõtted seisavad silmitsi küsimusega, kuidas nad saavad AI edukalt rakendada, häirimata oma olemasolevaid protsesse. Strateegilised partnerlused ja koostöö tehnoloogia pakkujatega mängivad siin üliolulist rolli.

Teine aspekt on andmete käsitlemine. "Andmed on töötleva tööstuse uus õli, kuid neid tuleb töödelda ja õigesti kasutada," selgitab ekspert. Ettevõtted peavad tagama, et teie andmete kvaliteet on kõrge ja andmekaitse juhiseid jälgitakse.

Ka töömaailma mõju ei tohi alahinnata. Kuigi AI loob uusi töökohti, muutuvad mõned traditsioonilised tegevused üleliigseks. Seetõttu peavad ettevõtted ülemineku hõlbustamiseks investeerima oma töötajate edasisesse koolitustesse. Inimeste roll muutub: käsitsi töö asemel keskendutakse rohkem intelligentsete süsteemide jälgimisele ja juhtimisele.

Vaade tulevikule: tootmistööstus 2025. aastal

2025. aastaks viib AI töötleva tööstuse uue ajastu juurde. Tehnoloogia strateegiliselt kasutavad ettevõtted suurendavad nende konkurentsivõimet ja tegutsevad samal ajal jätkusuutlikumalt. AI integreerimisega saate mitte ainult vähendada kulusid, vaid anda ka positiivse panuse ühiskonnasse.

Kokkuvõtlikult reklaamitakse AI -d töötlevas tööstuses: edendatakse järgmisi arenguid:

• Jätkusuutlik tootmine: vähem ressursside tarbimist, vähem heitkoguseid, rohkem tõhusust.
• Paindlikkus ja paindlikkus: kiirem kohanemine turumuutustega ja üksikute klientide taotlustega.
• Uued ärimudelid: alates teenindamisest kuni täisautomaatse valguse tehaseni.
• Tõhususe suurenemine: suurem tootlikkus madalamate kuludega.
• Töömaailma ümberkujundamine: uued võimalused kõrgelt kvalifitseeritud tegevuseks.

AI kasutamine ei ole enam valikuline lisand, vaid otsustav tegur töötleva tööstuse tuleviku jaoks. Ettevõtted, kes nüüd sellesse tehnoloogiasse investeerivad, loovad aluse jätkusuutliku edu saavutamiseks kiiresti muutuvas maailmas.

B2B kauplemisplatvormid - strateegiline planeerimine ja tugi Xpert.digital - pilt: Xpert.digital

Ettevõtluse ja äri (B2B) kauplemisplatvormidest on saanud ülemaailmse kaubandusdünaamika kriitiline komponent ning seega edasiviiv jõud ekspordi ja globaalse majandusarengu jaoks. Need platvormid pakuvad igas suuruses ettevõtetele, eriti VKEdele - väikestele ja keskmise suurusega ettevõtetele -, mida sageli peetakse Saksamaa majanduse selgrooks, olulised eelised. Maailmas, kus digitaaltehnoloogiad jõuavad üha enam, on kohanemisvõime ja integreerimise võime ülemaailmse konkurentsi edu saavutamiseks ülioluline.

Lisateavet selle kohta siin:

• Ettevõttevaheline (B2B) kauplemisplatvormid

AI roll tootmises

Tehisintellekt (AI) mängib tootmistööstuses üha olulisemat rolli ja põhjustab tõenäoliselt 2025. aastal sügavaid muutusi. See pole enam ainult praktiline vahend tootmisetappide automatiseerimiseks, vaid üha strateegilisem teerajaja, et muuta rohkem konkurentsivõimet, tõhusust ja jätkusuutlikkust. Kus iganes AI-põhised süsteemid oma oskusi arendavad, on võimalusi, mis ületavad puhta protsessi optimeerimise. Kuid mida see täpselt tähendab ettevõtete, töötajate ja kogu majanduskeskkonna jaoks?

"AI ei automatiseeri ainult protsesse, vaid võib nüüd muuta tootmisettevõtted üldiselt paindlikumaks ja võimaldada neil tehnoloogia arengut ESG eesmärkidega ühitada." See väide teeb selgeks, et AI ei peaks piirduma ainult tootmise üksikute osaliste aspektidega. Kuna eriti ajal, mil ettevõtteid tuleb üha enam mõõta keskkonna- ja sotsiaalsete standardite järgi, annab tehisintellekt olulise panuse keerukate väärtusahelate orientatsiooni ja kontrolli alla. Järgmised sektsioonid annavad ülevaate sellest, kuidas AI -d saaks tootmistööstuses kasutada 2025. aastaks ja millised muudatused tulemuseks on majanduses.

1. automatiseerimisest strateegilise ümberkujundamiseni

AI-põhised automatiseerimisprotsessid pole töötlevas tööstuses enam haruldased. Paljud ettevõtted kasutavad juba robootikasüsteeme, masinõppe algoritme ja andmepõhiseid platvorme, et muuta üksikud tootmisetapid tõhusamaks ja odavamaks. Järgmine evolutsiooniline samm on tõhususe valikulise suurenemise ulatuslikuks strateegiliseks muundumiseks. AI -süsteemid saavad protsesse iseseisvalt optimeerida, reageerida nõudluse muutustele ja osutada võimalikele riskidele varajases etapis ennustavate analüüside abil. Sel moel muutub tootmine ise intelligentsemaks ja paindlikumaks, kuid kogu ettevõte saab dünaamiliste turunõuetega kiiremini kohaneda.

"Ta pole enam ainult tööriist, vaid muutuste strateegiline teerajaja." See muudatus avaldub peamiselt selles, et üha enam ettevõtteid tunnistab, kui palju AI aitab kaasa jätkusuutlikule, ressursside säästmisele ja samal ajal konkurentsivõimelisele tootmisele. Isegi kui rakendamine nõuab algselt investeeringuid aja, raha ja edasise koolituse vormis, tasuvad need jõupingutused niipea, kui vastavad AI-lahendused on tõhusalt integreeritud ja igapäevases ettevõtmises kättesaadavad.

2. Jätkusuutlikkus ettevõtte fookus ja AI võtmeks

Huvi jätkusuutlikkuse vastu on viimastel aastatel märkimisväärselt suurenenud. Samal ajal on paljud ettevõtted teadlikud, et neid tuleb mõõta selgete kliimaeesmärkide ja rangete ESG kriteeriumide (keskkond, sotsiaalne, valitsemistava) abil. Jätkusuutlikult tegutsemise soovi ja tegeliku rakendamise vahel on kasvav lõhe. See on sageli tingitud asjaolust, et ettevõtted ei tea täpselt, millistes valdkondades nende investeeringuid võiks olla kõige suurem. See on koht, kus AI mängu tuleb: oma võimega hinnata tohutul hulgal andmeid, teha järeldusi ja väljendada soovitusi tegutsemiseks reaalajas, see võib aidata suunata sihtotstarbelist kapitali piirkondadesse, kus on kõrge keskkonna- ja kliimaalase tähtsus.

Näiteks AI analüüsiplatvormide abil on võimalik jälgida kogu toote elutsüklit alates tooraine valimisest kuni nende transpordi ja ringlussevõtuni. Selle teabe põhjal saab hinnata, millised tootmisetapid on eriti ressursside intensiivsed. Lisaks võib näha, kus optimeerimist saab vähendada energia ja veetarbimise, saasteainete heitkoguste või jäätmete osas. AI-põhised prognoosid näitavad ka seda, kus on suhteliselt väikeseid muudatusi saavutada keskkonnale suure mõjuga. Sel moel suletakse jätkusuutlikkuse investeerimislõhe järk -järgult.

3. tootmisprotsesside optimeerimine ennustava analüüsi kaudu

AI keskne rakendamine tootmisel on ennustav hooldus (ennustav hooldus). See puudutab masinate ja süsteemide seiret, et ennustada ja vältida vigade ja ebaõnnestumisi varases staadiumis. Andmeteaduste mudelid uurivad pidevalt selliseid mõõtmisi nagu vibratsioon, temperatuur või toote oma kvaliteediparameetrid, ja võrrelda neid ajalooliste andmemustritega. Niipea kui on olemas eelseisva defekti märke, võib süsteem häiret tõsta. See õnnestub vältida kalleid tootmisrikeid ja laiendada nende rajatiste eluiga. Tulemuseks on vähem materjali kulumist, vähem energiavajadusi masinate optimaalselt ja kõrgema tööaja tõttu. See tähendab, et mitte ainult selliste AI -rakenduste kulude kokkuhoid, vaid ka olulised sammud ressursside leebeks kasutamiseks.

Tootmise kavandamist saab AI abil muuta ka üha tõhusamaks. Kogu tootmisprotsessi saab võrku ühendada täielikult integreeritud süsteemidega: alates tellimuste saamisest kuni laohalduseni kuni kohaletoimetamise logistikani. AI tuvastab kitsaskohad ja kasutamata võimsuse, optimeerib tootmisplaane ning suurendab seeläbi masinate ja töötajate kasutamist. Samal ajal väheneb ületootmise oht, mis omakorda vähendab salvestusruumide vajadust ja vähendab tooraine tarbimist. Kui kasutatakse intelligentseid algoritme, mis ennustavad klientide käitumise või hooajaliste asjaolude tõttu müügi- ja materiaalseid nõudeid, saab kogu tarneahelat säilitada palju paindlikuma ja vastutustundlikumana.

4. Kohandatavad väärtuse loomise võrgud

Tänapäeva tootmisettevõtted tegutsevad üha enam globaalselt võrku ühendatud tarneahelates. See ei nõua mitte ainult tarnijate, tootjate ja müügipartnerite sujuvat koordineerimist, vaid ka võimalust reageerida paindlikult lühiajalistele välistele mõjudele. Sellised sündmused nagu loodusõnnetused, majanduskriisid või poliitilised konfliktid võivad põhjustada tarneahelate häireid. "AI suudab jälgida kogu väärtusahela jätkusuutlikkust ja võib aidata ettevõtetel muutuda keskkonnasõbralikumaks." See on täpselt üks AI-põhiste süsteemide suurimaid eeliseid: saate andmete analüüsi ja simulatsioonide abil võimalikke kitsaskohti eelnevalt tuvastada ning pakkuda välja stsenaariume, et minimeerida kohaletoimetamise probleemide riski.

Lisaks mängib AI olulisemat rolli transpordi marsruutide globaalses koordineerimisel. Intelligentsete marsruudide ettepanekute ja reaalsete andmete abil on võimalik saavutada kilomeetreid, aja- ja kütuse kokkuhoidu, näiteks hoidudes liikluse ülekoormusest ja tarnides või kombineerides tarneid. See ei tähenda mitte ainult väiksemaid kulusid, vaid annab ka väärtusliku panuse kliimakaitsesse. Paljude ettevõtete jaoks on sellised optimeerimised nende ESG sihtmärkide esirinnas. AI saab siin otse alustada ja lubada faktidel põhinevaid otsuseid ressursside säästmise logistika kasuks.

5. Uued ärimudelid ja rohkem väärtuse loomine

Lisaks tõhususe parandamisele avab AI ka töötleva tööstuse uuenduslike ärimudelite uusi vaatenurki. Üks näide on teenusemudelid, mis on sarnased "seadme kui teenuse" kontseptsiooniga. Masin või süsteem kuulub tootjale, samal ajal kui klient maksab kasutamise eest. AI -süsteemide abil jälgitakse reaalajas hooldusvahemikke ja jõudlust, nii et süsteemi optimaalset kättesaadavust saab tagada. Mõlemad pooled saavad kasu: klient saab usaldusväärseid tootmistingimusi ja tootjal on pidev tulu praegune. Lisaks on sellel lähenemisviisil jätkusuutlikud eelised, kuna tootjatel on otsene huvi hoida süsteeme tehniliselt ideaalses seisundis nii kaua kui võimalik ja minimeerida seega ressursside raiskamist.

Lisaks võimaldab AI ka andmepõhiseid teenuseid, näiteks digitaalsete kaksikute kujul. Enne praktikas rakendamist luuakse simulatsioonide tegemiseks ja võimalike optimeerimiste testimiseks reaalse tootmiskeskkonna virtuaalne pilt. Selle põhjal saab välja töötada konkreetsed meetmed, kiirendades tootmisprotsesse ja vähendades kulusid ilma ettenägematuid riske võtmata. Sellised digitaalsed kaksikud on end juba teerajajatööstuses üles seadnud ja on 2025. aastaks üha enam valdkondades standardse repertuaari osa.

6. Kvalifikatsiooninõuded ja töötajate koolitus

Kuna AI tugevam jaotus tootmises, muutuvad ka töötajate nõuded. Kuigi teatud rutiinsed ülesanded on üha enam automatiseeritud, suurenevad andmete analüüsi, masinõppe ja protsesside juhtimise oskustega töötajate järele. Töötajad peavad õppima AI -süsteeme mõistma, jälgima ja optimeerima. On oluline, et ettevõtted investeeriksid aeg -ajalt edasisesse koolituskursustesse, et töötajad sobivad nendesse tulevastesse valdkondadesse. See mitte ainult ei ole töötajale ise, vaid tagab ka ettevõtte pikaajalise konkurentsivõime.

Samal ajal on võimalus, et tootmises luuakse uusi tööprofiile. AI spetsialistid ja andmeanalüütikud teevad sageli koostööd tootmiseekspertidega digitaalsete lahenduste väljatöötamiseks ja olemasolevate süsteemide ühendamiseks. Eduka rakendamise abil suureneb ka kogu sektori atraktiivsus, kuna piirid klassikalise tootmise ja tänapäevase vahel hägunevad üha enam. Väljakutse on muuta see ümberkujundamine sotsiaalselt vastuvõetavaks, integreerides töötajad protsessi, näitab neile tulevase ettevõtte strateegia osana vaatenurki ja edasist koolitust.

7. Läbipaistvus ja aktsepteerimine

Nii paljutõotav kui AI võimalused, on nii oluline, et seda tehnoloogiat kasutatakse vastutustundlikult. Eriti piirkondades, kus inimvegudel või mittetäielikel andmetel võib olla surmaga lõppenud mõju, tuleb tagada, et AI -süsteemid on usaldusväärsed ja vastupidavad. Selleks vajavad ettevõtted läbipaistvaid protsesse ja selgeid juhiseid AI -lahenduste väljatöötamise, koolitamise ja hooldamise kohta. Usaldusväärne AI ei tähenda mitte ainult seda, et tulemused on õiged ja arusaadavad, vaid ka seda, et täheldatakse andmekaitse ja eetikajuhiseid.

Kogemused on näidanud, et töötajate aktsepteerimine suureneb, kui eelised avalikustatakse ja AI ei pea kartma ootamatuid ega "salajasi" otsuseid. Seetõttu on hädavajalik avatud suhtlus AI potentsiaali ja piiride kohta. Koolitus ja teave pakuvad abi hirmude vähendamiseks ja uute tehnoloogiate ühise mõistmise loomiseks. Lõppkokkuvõttes on AI seal kõige tõhusam töö, kus teda peetakse igapäevases töös usaldusväärseks toeks.

8. Tuleviku vaade: äristrateegiate ümberpaigutamine

Muudatused, mille AI tootmistööstuses 2025. aastaks algatab, ei saa piirduda ainult üksikute, isoleeritud projektidega. Pigem võib eeldada, et ettevõtted peavad AI -tehnoloogiatest jätkusuutlikult kasu kohandama kogu oma äristrateegiat. Tootmisvaldkonnad, logistika, teadus-, arendus- ja juhtimisvaldkonnad ühinevad üksteisega üha enam, kuna AI võimaldab integreeritud perspektiivi kõigis äriprotsessides. Otsustele ja juhtidele antakse ülesanne need impulsid valida ja ettevõtte struktuure kujundada nii, et AI uuendusi saab kiiresti testida ja luua.

Samal ajal on pikaajaline orientatsioon muutumas olulisemaks. "Jätkusuutlikkus on paljude tootmisettevõtete jaoks esmatähtis prioriteet." Ühtsed AI -platvormid võimaldavad kõiki osakondi võrku ühendada, et teavet saaks reaalajas jagada ja hinnata. Ükskõik, kas energiatarbimine, materiaalne hange või personali planeerimine - kõikjal pakub AI teavet selle kohta, kuidas protsesse saab täpsustada või ümber korraldada, et muutuda majanduslikult tõhusamaks ja jätkusuutlikumaks. See pidev täiustamise protsess võib muutuda oluliseks konkurentsiteguriks ja sellel on positiivne mõju pildile. Siin varases staadiumis pühendunud ettevõtted on hästi positsioonil laiendada turuosasid ja positsioneerivad end rohelise ja samal ajal uuendusliku toodangu teerajajaks.

9. majanduslik ja sotsiaalne mõju

AI kasutamisest tulenevad majanduslikud võimalused on tohutud. Samal ajal on ka sotsiaalseid mõjusid, mida ei saa tähelepanuta jätta. Tootlikkuse suurendamine ja kulude langemine võib põhjustada teatud teenuste odavamaks ja muuta seega laiemale elanikkonnale kättesaadavaks. Selle näited on vastupidavamad tooted, mida tuleb harvemini parandada või asendada, või uuenduslikke tootmisprotsesse, mis tugevdavad piirkondlikke asukohti ja vähendavad pikki transporditeesid.

Samal ajal võib tugev AI-juhitud tootmine põhjustada uusi tehnoloogiakonflikte, kui näiteks üksikutel piirkondadel või riikidel on vähem juurdepääsu asjakohastele andmetele või tehnilistele ressurssidele. Rahvusvaheline koostöö ja vastutustundlik regulatsioon võivad aidata sellist tasakaalustamatust vältida. Kuna paljud ettevõtted kasutavad globaalseid tarneahelaid, mängib suurt rolli koostöös tarnijatega, tagades, et AI -rakendusi kasutatakse tegelikult ühtlaselt ja vastutustundlikult.

10. Ai kui mootorina jätkusuutliku edusammude jaoks

2025. aastaks muudab AI kahtlemata töötleva tööstuse tööstust- nii protsessi kui ka strateegilisel tasandil. "Jätkusuutlikkuse investeerimisvahe on suletud." See prognoos toetab suundumust mitte ainult AI kasutamise kulude vähendamiseks, vaid ka ökoloogiliste ja sotsiaalsete eesmärkide saavutamiseks. Eelised on ilmsed: automatiseeritud protsessid töötavad tõhusamalt, vähendavad jäätmeid ja suurendavad toote kvaliteeti. Samal ajal võimaldavad AI-süsteemid hästi põhjendatud otsuseid teha jätkusuutlikke tarneahelaid ja arendada uusi ärimudeleid, mis sobivad suurepäraselt ESG ettevõtete strateegiasse.

Selge visioon, läbipaistvad struktuurid ja töötajate järjepidev kvalifikatsioon on otsustavad tegurid. Alles siis saab AI täielikku potentsiaali kasutada ilma sotsiaalse aktsepteerimise ohustamata või andmekaitse aspekte rikkumata. Lõppkokkuvõttes seisneb see klassikaliste tootmissüsteemide uurimises uues valguses: AI pakub suurepärast võimalust siduda majanduslik edu ja ökoloogiline vastutus. Kui ettevõtted kasutavad seda võimalust, võib tootmistööstus 2025. aastal saada tegelikult teerajajaks - näidates, kuidas tehnoloogia, jätkusuutlikkus ja sotsiaalne progress käivad käsikäes ja kehtestades tööstussektori uued standardid.

☑️ VKE tugi strateegia, nõuannete, planeerimise ja rakendamise alal

☑️ digitaalse strateegia loomine või ümberpaigutamine ja digiteerimine

☑️ Rahvusvaheliste müügiprotsesside laiendamine ja optimeerimine

☑️ Globaalsed ja digitaalsed B2B kauplemisplatvormid

☑️ teerajaja ettevõtluse arendamine

Konrad Wolfenstein

Aitan teid hea meelega isikliku konsultandina.

Võite minuga ühendust võtta, täites alloleva kontaktvormi või helistage mulle lihtsalt telefonil +49 89 674 804 (München) .

Ootan meie ühist projekti.

Xpert.digital on tööstuse keskus, mille fookus, digiteerimine, masinaehitus, logistika/intralogistics ja fotogalvaanilised ained.

Oma 360 ° ettevõtluse arendamise lahendusega toetame hästi tuntud ettevõtteid uuest äritegevusest pärast müüki.

Turuluure, hammastamine, turunduse automatiseerimine, sisu arendamine, PR, postkampaaniad, isikupärastatud sotsiaalmeedia ja plii turgutamine on osa meie digitaalsetest tööriistadest.

Lisateavet leiate aadressilt: www.xpert.digital - www.xpert.solar - www.xpert.plus