מכרה הזהב האמיתי: ההובלה ההיסטורית של גרמניה בתחום הבינה המלאכותית והרובוטיקה

### אוצר הנתונים בן עשרות השנים של גרמניה כיתרון בינה מלאכותית שאין שני לו בהנדסת מכונות ### נתוני מכונה היסטוריים: המשאב המרכזי של גרמניה למהפכת הבינה המלאכותית ### מארכיון ייצור ליתרון תחרותי: כוח הנתונים של גרמניה בתעשייה 4.0 ### עשרות שנים של איסוף נתונים הופכות את גרמניה למובילה בתחום הבינה המלאכותית בהנדסת מכונות ### מונופול נתונים "תוצרת גרמניה": חומר הגלם לפתרונות בינה מלאכותית ורובוטיקה מעולים ### כיצד נתוני ייצור היסטוריים מציבים חברות גרמניות בצמרת העולמית ###

ההזדמנות הגדולה עבור יצרני מכונות גרמנים: מדוע עשרות שנים של נתוני ייצור שנאספו יוצרים כעת את היתרון התחרותי המכריע

לחברות הנדסת מכונות גרמניות יש אוצר ייחודי שיכול להפוך ליתרון תחרותי מכריע במהפכת הבינה המלאכותית הנוכחית: עשרות שנים של נתוני ייצור שנאספו בקפידה מתהליכי ייצור בעולם האמיתי. בעוד שאזורים אחרים רק עכשיו מתחילים לאסוף נתונים באופן שיטתי, לחברות גרמניות יש מאגר נתונים שגדל מבחינה היסטורית שאין שני לו בעולם בעומקו, באיכותו וברלוונטיותו לטווח ארוך.

גרמניה היא ארץ התעשייה 4.0 – מונח שטבע כאן המשקף מסורת בת עשרות שנים של איסוף נתונים בייצור. מאז שנות ה-80, יצרני מכונות גרמנים אספו באופן שיטתי נתוני תפעול מהציוד שלהם, תחילה לצורך אבטחת איכות ואופטימיזציה של תהליכים, ומאוחר יותר לצורך תחזוקה חזויה. איסוף נתונים רציף זה לאורך הדורות מייצג כעת נכס יקר ערך שניתן סוף סוף לנצל במלואו באמצעות טכנולוגיות בינה מלאכותית מודרניות.

הערך שלא יסולא בפז של נתוני מכונה היסטוריים

איכות בזכות עשרות שנות ניסיון

נתוני המכונות מחברות גרמניות הם באיכות יוצאת דופן. בניגוד לנתונים סינתטיים או מערכי נתונים לטווח קצר, הם משקפים תנאי ייצור בעולם האמיתי לאורך עשרות שנים. נתונים אלה כוללים שינויים טבעיים, תנודות עונתיות, מחזורי שוק שונים ואת התפתחות תהליכי הייצור. הם ממחישים כיצד מכונות מתנהגות במגוון רחב של תנאי הפעלה, אילו דפוסי בלאי מתרחשים וכיצד ניתן לייעל את פרמטרי הייצור לאורך זמן.

מגזר הנדסת המכונות הגרמני מעסיק למעלה ממיליון איש ויצר מחזור של 263 מיליארד אירו בשנת 2023. קנה מידה זה משתקף בכמות הנתונים העצומה שנאספה במשך עשרות שנים. כל מכונה, כל מחזור ייצור וכל הליך תחזוקה תועדו וכעת מהווים את הבסיס למודלים מדויקים ביותר של בינה מלאכותית.

רמת פירוט ושלמות שאין שני לה

מצוינות הנדסית גרמנית ניכרת לא רק בדיוק המכונות שלה, אלא גם בקפדנות של איסוף הנתונים שלה. מסורת התיעוד המקיף, המושרש עמוק בחברות גרמניות, הביאה במשך עשרות שנים למערכי נתונים שאין שני להם ברמה בינלאומית בשלמותם ובעומק פירוטם. נתונים אלה כוללים לא רק מצבי מכונות ופרמטרי ייצור, אלא גם מידע הקשרי כגון תנאי סביבה, אצוות חומרים, פעולות מפעילים והיסטוריית תחזוקה.

הגישה השיטתית של חברות גרמניות לאיסוף נתונים ניכרת בעובדה ש-62 אחוז מהחברות הגרמניות כבר משתמשות ביישומי Industry 4.0. חדירה גבוהה זו פירושה שאיכות ועקביות הנתונים עומדים בסטנדרט גבוה על פני חברות ותעשיות שונות.

יתרון תחרותי באמצעות עומק היסטורי

בעוד שמתחרים מאזורים אחרים נאלצים לאסוף נתונים בקפידה או לנקוט בחלופות סינתטיות, לחברות הנדסת מכונות גרמניות יש יתרון טבעי של עשרות שנים. עומק היסטורי זה מאפשר לזהות מגמות ארוכות טווח, לדמות אירועים נדירים ולפתח מודלים ניבוייים חזקים המבוססים על ניסיון מהעולם האמיתי.

גרמניה מדורגת בין חמש המדינות המובילות בתחום הרובוטיקה בעשר השנים האחרונות מבחינת פרסומים מדעיים ופטנטים. חוזק חדשני זה, בשילוב עם מסד הנתונים הייחודי שלה, יוצר תנאים אידיאליים לפיתוח מערכות בינה מלאכותית מעולות בייצור.

ניצול נתוני ייצור באמצעות בינה מלאכותית ורובוטיקה

למידת מכונה עם נתונים מוכחים

נתוני הייצור שנאספו במשך עשרות שנים על ידי יצרני מכונות גרמנים הם חומר הגלם האידיאלי לאימון מערכות בינה מלאכותית מתקדמות. בניגוד לנתונים סינתטיים, שהם עקביים אך לעתים קרובות מושלמים מדי, נתונים היסטוריים אמיתיים מכילים את השינויים והאנומליות הטבעיות שמערכות בינה מלאכותית דרושות להן כדי לתפקד בצורה איתנה ואמינה.

בסיס נתונים זה מאפשר לאמן מודלים של בינה מלאכותית שיכולים לא רק להתמודד עם תרחישים תיאורטיים אלא גם להתמודד עם אי-הוודאויות של סביבות ייצור בעולם האמיתי. מערכת בינה מלאכותית שאומנה עם 30 שנות נתוני מכונה גרמניים מחזיקה במאגר ניסיון שאף מתחרה לא יכול לצבור בטווח הקצר.

תחזוקה חזויה כיישום מרכזי

חיזוי צורכי תחזוקה הוא אחד היישומים החשובים ביותר של נתוני מכונות היסטוריים. במשך עשרות שנים, חברות גרמניות תיעדו דפוסי בלאי, גורמים לכשל ומחזורי תחזוקה. מידע זה מאפשר כעת לפתח מערכות בינה מלאכותית שיכולות לחזות בדיוק יוצא דופן מתי אילו רכיבים ידרשו תחזוקה.

חברות יכולות להפחית את עלויות התחזוקה שלהן בעד 30 אחוז ובמקביל להגדיל את זמינות המכונות בעד 25 אחוז באמצעות תחזוקה חזויה. נתונים אלה אינם מבוססים על מודלים תיאורטיים, אלא על יישום מעשי של מערכות בינה מלאכותית שאומנו עם עשרות שנים של נתונים מהעולם האמיתי.

אבטחת איכות באמצעות גישות מונחות נתונים

הנתונים ההיסטוריים המדויקים ממתקני ייצור גרמניים מאפשרים מהפכה באבטחת האיכות. מערכות בינה מלאכותית יכולות ללמוד מהנתונים שנאספו אילו פרמטרי ייצור מובילים לאיכות אופטימלית ואילו סטיות מצביעות על סימנים מוקדמים לבעיות איכות. אבטחת איכות זו, המבוססת על נתונים, עולה משמעותית על שיטות סטטיסטיות מסורתיות, משום שהיא מבוססת על גוף ניסיון עשיר לאין שיעור.

פלטפורמות בינה מלאכותית מנוהלות כמאפשרות ניצול נתונים

הכנה וניתוח נתונים מקצועיים

ניצול עשרות שנים של נתוני ייצור שנצברו דורש פלטפורמות ייעודיות המסוגלות להתמודד עם המורכבות והנפח של מערכי נתונים היסטוריים. פלטפורמות בינה מלאכותית מנוהלות לוקחות על עצמן את המשימה של הכנת מערכי נתונים הטרוגניים אלה, סטנדרטיזציה של פורמטים ויצירת הבסיס הטכני ליישומי בינה מלאכותית יעילים.

חברות גרמניות הן מובילות באסטרטגיית נתונים: 88 אחוזים מאמנים את מודלי הבינה המלאכותית שלהן עם נתונים ספציפיים לחברה שלהן. זהו נתון מוביל בהשוואה בינלאומית ומדגיש את הערך של נתוני הייצור שנאספו במשך עשרות שנים.

יישום ניתן להרחבה מעבר לגבולות החברה

פלטפורמות בינה מלאכותית מנוהלות מאפשרות לחברות להרחיב ולמנף תובנות מנתונים היסטוריים על פני תעשיות שונות. על ידי צבירה ואנונימיזציה של נתונים מיצרני מכונות שונים, נוצרים אפקטים של רשת המכפילים את הערך של מערכי נתונים בודדים.

הפוטנציאל ניכר במספרים קונקרטיים: שוק הרובוטיקה מבוססת הבינה המלאכותית בגרמניה יסתכם בכ-949.25 מיליון דולר בשנת 2025, ועם קצב צמיחה שנתי של 26.6 אחוזים, יגדל ל-3.91 מיליארד דולר עד 2031. חברות גרמניות ממוקמות באופן אידיאלי כדי ליהנות מצמיחה זו הודות לנכסי הנתונים ההיסטוריים שלהן.

שימוש תואם להגנה על נתונים

השימוש בנתוני ייצור היסטוריים על ידי פלטפורמות בינה מלאכותית מנוהלות מתבצע בהתאם לכל דרישות הגנת המידע. מכיוון שמדובר בנתוני מכונה ולא בנתונים אישיים, ניתן להתמודד עם המכשולים הרגולטוריים. במקביל, טכניקות אנונימיזציה והצפנה מודרניות מאפשרות שימוש מאובטח אפילו במידע ייצור רגיש.

כאן תלמדו כיצד החברה שלכם יכולה ליישם פתרונות בינה מלאכותית מותאמים אישית במהירות, בצורה מאובטחת וללא חסמי כניסה גבוהים.

פלטפורמת בינה מלאכותית מנוהלת היא חבילה מקיפה ונטולת דאגות עבורכם לבינה מלאכותית. במקום להתמודד עם טכנולוגיה מורכבת, תשתית יקרה ותהליכי פיתוח ארוכים, אתם מקבלים פתרון מוכן לשימוש המותאם לצרכים שלכם משותף מתמחה - לעתים קרובות תוך מספר ימים.

היתרונות המרכזיים במבט חטוף:

⚡ יישום מהיר: מרעיון ליישום תפעולי תוך ימים, לא חודשים. אנו מספקים פתרונות מעשיים היוצרים ערך מיידי.

🔒 אבטחת מידע מקסימלית: המידע הרגיש שלך נשאר אצלך. אנו מבטיחים עיבוד מאובטח ותואם ללא שיתוף מידע עם צדדים שלישיים.

💸 אין סיכון פיננסי: אתם משלמים רק על תוצאות. השקעות גבוהות מראש בחומרה, תוכנה או כוח אדם מבוטלות לחלוטין.

🎯 התמקדו בעסק הליבה שלכם: התרכזו במה שאתם עושים הכי טוב. אנו מטפלים בכל היישום הטכני, התפעול והתחזוקה של פתרון הבינה המלאכותית שלכם.

📈 עתיד-מוכן וניתן להרחבה: הבינה המלאכותית שלכם גדלה איתכם. אנו מבטיחים אופטימיזציה וגמישות מתמשכת, ומתאימים את המודלים לדרישות חדשות באופן גמיש.

עוד על זה כאן:

• פלטפורמת בינה מלאכותית מנוהלת

תחומי יישום ספציפיים וסיפורי הצלחה

אימון רובוטיקה עם נתוני ייצור אמיתיים

הנתונים שנאספו במשך עשרות שנים על ידי יצרני מכונות גרמנים מתאימים באופן אידיאלי להכשרת מערכות רובוטים תעשייתיות. נתונים אלה מכילים מידע מדויק על רצפי תנועה, תהליכי אחיזה, טיפול בחומרים ובדיקות איכות, כולם פותחו בסביבות ייצור אמיתיות. רובוטים שאומנו בעזרת נתונים אלה יכולים להתמודד עם משימות ייצור מורכבות מבלי לעבור מחזורי אימון ארוכים ויקרים בסביבות מדומות.

נוף המחקר הגרמני ממוקם בצורה מצוינת: מכון הרובוטיקה הגרמני מחבר 14 אוניברסיטאות ומוסדות מחקר עם 20 שותפים קשורים. תשתית זו מאפשרת ניצול אופטימלי של נתוני ייצור היסטוריים לפיתוח רובוטיקה.

אופטימיזציה של תהליכים באמצעות ניתוח היסטורי

הנתונים שנאספו במשך עשרות שנים מאפשרים ניתוח חסר תקדים של תהליכי ייצור. מערכות בינה מלאכותית יכולות לזהות פוטנציאל אופטימיזציה מנתונים היסטוריים אלה, שנותרים חבויים מעיני מומחים אנושיים. על ידי מתאם בין פרמטרים שונים לאורך תקופות ארוכות, הופכים קשרים גלויים שיכולים להוביל לרווחי יעילות משמעותיים.

השקעות במינוף נתונים אלה משתלמות במהירות: 89 אחוז מהחברות הגרמניות מדווחות על החזר השקעה חיובי בעת שימוש בפתרונות בינה מלאכותית. ברמה הבינלאומית, חברות מייצרות תשואה ממוצעת של 1.41 דולר ארה"ב עבור כל דולר מושקע.

מודלים עסקיים חדשים באמצעות יצירת ערך נתונים

נתוני ייצור היסטוריים מאפשרים מודלים עסקיים חדשים לחלוטין עבור יצרני מכונות גרמנים. במקום רק למכור מכונות, חברות יכולות להציע שירותים מבוססי נתונים: ייעוץ אופטימיזציה, שירותי השוואת ביצועים, ניתוחי יעילות או אפילו מודלים מלאים של ייצור כשירות.

חוק הנתונים של האיחוד האירופי, שייכנס לתוקף בשנת 2025, יאיץ עוד יותר את ההתפתחות הזו. שני שלישים מהחברות הגרמניות רואות בחוק הנתונים הזדמנות להפיק רווחים מנתוני הייצור שלהן ולפתח מודלים חדשים ליצירת ערך.

תשתית טכנולוגית לעיבוד נתונים

מחשוב קצה לעיבוד בזמן אמת

ניצול נתוני ייצור היסטוריים משתפר משמעותית על ידי פתרונות מחשוב קצה מודרניים. בעוד שהנתונים ההיסטוריים מהווים את בסיס הידע, מחשוב קצה מאפשר יישום של מודלי בינה מלאכותית הנגזרים מהם בזמן אמת ישירות בקו הייצור. זמני ההשהיה יורדים מתחת ל-50 מילישניות, דבר קריטי לייצור במהירות גבוהה.

השילוב של נתונים היסטוריים להדרכה ומחשוב קצה ליישומים יוצר מערכת שאין שני לה: מודלי הבינה המלאכותית נהנים מעשרות שנים של ניסיון ויכולים להגיב בו זמנית לאירועים אקטואליים במילישניות.

תאומים דיגיטליים כגשר בין היסטוריה לעתיד

תאומים דיגיטליים משתמשים בנתוני ייצור היסטוריים כבסיס לסימולציות מדויקות של תרחישים עתידיים. ייצוגים וירטואליים אלה של מתקני ייצור אמיתיים יכולים להריץ דרך תרחישי "מה אם" שונים, תוך הסתמכות על שפע הניסיון שנצבר מעשרות שנים של איסוף נתונים.

סימנס ו-DMG Mori כבר פיתחו תאומים דיגיטליים לתהליכי עיבוד שבבי שלמים. מערכות אלו משתמשות בנתונים היסטוריים לצורך כיול ולכן יכולות לבצע תחזיות מדויקות יותר ממערכות המסתמכות אך ורק על נתונים עדכניים.

שילוב של מקורות נתונים שונים

פלטפורמות בינה מלאכותית מנוהלות מודרניות יכולות לשלב נתוני ייצור היסטוריים עם נתוני חיישנים עדכניים, מידע חיצוני על שוק ואפילו נתוני מזג אוויר. רב-מודאליות זו משפרת את ערכם של נתונים היסטוריים, שכן ניתן לשלב אותם בהקשר רחב יותר.

פוטנציאל כלכלי ופחת

פירעון מהיר הודות לבסיס נתונים מוכח

השקעה בניצול נתוני ייצור היסטוריים הנתמכים על ידי בינה מלאכותית משתלמת משמעותית מהר יותר בהשוואה לפרויקטים דומים המשתמשים בנתונים סינתטיים. זאת בשל הזמינות המיידית של נתוני הדרכה איכותיים. בעוד שהמתחרים צריכים תחילה לאסוף נתונים בקפידה, יצרני מכונות גרמנים יכולים להתחיל לפתח וליישם מערכות בינה מלאכותית באופן מיידי.

תקופת ההחזר היא רק 2-4 חודשים כאשר משתמשים בנתונים היסטוריים באיכות גבוהה כבסיס. מודלים של בינה מלאכותית משיגים דיוק של עד 85 אחוז כאשר הם מאומנים עם נתוני ייצור אמיתיים.

יתרון שוק באמצעות מונופול נתונים

ליצרני מכונות גרמנים יש מונופול דה פקטו על עשרות שנות ניסיון בייצור הודות לארכיוני הנתונים ההיסטוריים שלהם. מונופול זה אינו ניתן להעתקה - מתחרים יכולים להתחיל לאסוף נתונים משלהם, אך הם אינם יכולים להחזיר את השעון לאחור ולתעד רטרוספקטיבית 30 שנות היסטוריית ייצור.

הנדסת מכונות גרמנית מוכרת בינלאומית כחדשנית במיוחד. ZF פרידריכסהאפן זכתה בתואר חברת הנדסת המכונות החדשנית ביותר, תוך הדגשת השינוי המתמשך שלה ויכולתה לנצל נתונים.

מקורות הכנסה חדשים באמצעות מוצרי נתונים

נתוני ייצור היסטוריים מאפשרים מודלים חדשים לחלוטין של הכנסה. יצרני מכונות יכולים למכור את ניסיונם בצורה של מוצרי נתונים: מסדי נתונים של ביצועי השוואה, אלגוריתמי אופטימיזציה, שירותי תחזוקה חזויה, או אפילו מודלים שלמים של בינה מלאכותית עבור יישומים ספציפיים.

למוצרי נתונים אלה יש שולי רווח גבוהים במיוחד מכיוון שעלויות הפיתוח כבר מכוסות על ידי איסוף הנתונים ההיסטורי. כל מכירה של מוצר נתונים או שירות בינה מלאכותית מייצרת רווח כמעט טהור.

אתגרים ופתרונות אסטרטגיים

ריבונות נתונים והגנה על תחרות

יש להגן על נתוני ייצור היסטוריים יקרי ערך מפני חשיפה בלתי מורשית. חברות גרמניות מודעות לבעיה זו: שתיים מתוך שלוש מאמינות כי הידע שנוצר בגרמניה מטופל בחופשיות רבה מדי.

פלטפורמות בינה מלאכותית מנוהלות מציעות פתרונות לאתגר זה באמצעות עיבוד נתונים מוצפן, טכניקות אנונימיזציה ובקרות גישה מבוססות בלוקצ'יין. טכנולוגיות אלו מאפשרות ניצול נתונים מבלי לוותר על ריבונות נתונים.

מומחי עיבוד נתונים

ניצול נתוני ייצור היסטוריים דורש אנשי מקצוע מומחים הבקיאים הן בטכנולוגיית הייצור והן בניתוח נתונים. חברות גרמניות משקיעות יותר ויותר בהכשרה נוספת: 73 אחוז מהחברות הקטנות ו-92 אחוז מהחברות הגדולות מספקות לעובדיהן הכשרה הקשורה לנתונים.

השילוב של השכלה הנדסית גרמנית מסורתית ומיומנויות ניתוח נתונים מודרניות יוצר פרופיל ייחודי מבוקש מאוד בעולם.

סטנדרטיזציה ויכולת פעולה הדדית

נתונים שנאספו במשך עשרות שנים קיימים לעתים קרובות בפורמטים שונים וחייבים להיות סטנדרטיים לשימוש בבינה מלאכותית. כלי הכנת נתונים מודרניים יכולים לנהל את ההטרוגניות הזו וליצור מערכי נתונים אחידים.

פלטפורמת Industry 4.0 עובדת על סטנדרטים לניצול נתונים תעשייתיים. סטנדרטיזציה זו תפשט עוד יותר את ניצול הנתונים ההיסטוריים ותאפשר חילופי נתונים בין חברות.

מעמד תחרותי בינלאומי

היתרון הייחודי של גרמניה

בעוד שמדינות מתועשות אחרות מתחילות לאסוף נתוני ייצור באופן שיטתי רק כעת, לגרמניה יש יתרון של עשרות שנים. יתרון זה הוא ללא תחליף - גם אם המתחרים היו מיישמים איסוף נתונים מושלם מהיום ואילך, הם לעולם לא היו יכולים להגיע לעומק ההיסטורי של מערכי הנתונים הגרמניים.

גרמניה מדורגת במקום החמישי בעולם בהתקנת רובוטים תעשייתיים, אך היא מובילה באיכות הנתונים שנאספו. שילוב זה של כמות ואיכות של נתונים היסטוריים הוא ייחודי.

איום מתחרות בינלאומית

למרות יתרון הנתונים שלו, מגזר הנדסת המכונות הגרמני נמצא תחת לחץ. שלושה רבעים מיצרני המכונות הגרמנים רואים את נתח השוק שלהם מאוים על ידי התחרות הסינית. שימוש מושכל בנתוני ייצור היסטוריים יכול לנטרל יתרון תחרותי זה ולהבטיח שוב את מעמדן המוביל של חברות גרמניות.

מוצרים סיניים עומדים כיום כמעט בקנה אחד עם מוצרים גרמניים מבחינת טכנולוגיה ואיכות. ההבדל המכריע, עם זאת, טמון בעומק הניסיון המאוחסן בנתונים ההיסטוריים של חברות גרמניות.

מינוף שיתוף הפעולה האירופי

שיתוף הפעולה הגרמני-צרפתי-איטלקי של פלטפורמות Industry 4.0 אוסף דוגמאות יישומים מכל שלוש המדינות. שיתוף פעולה זה יכול להגדיל עוד יותר את ערך נתוני הייצור הגרמניים על ידי שילובם עם מערכי נתונים דומים ממדינות אירופאיות אחרות.

פתיחת אוצר הנתונים: ההזדמנות של גרמניה בעתיד הדיגיטלי של הייצור

נדרשת פעולה מיידית

יצרני מכונות גרמנים צריכים להתחיל באופן מיידי להשתמש באופן שיטתי בנתוני הייצור ההיסטוריים שלהם. היתרון התחרותי שנצבר באמצעות עשרות שנים של איסוף נתונים קיים, אך יש למנף אותו באופן פעיל. כל יום ללא ניצול נתונים אלה מייצג החמצה בהשוואה למתחרים בינלאומיים.

התנאים הטכניים המוקדמים קיימים, הנתונים זמינים וטכנולוגיות הבינה המלאכותית בשלות. מה שחסר לעתים קרובות הוא פשוט האומץ ליישם זאת והאסטרטגיה הנכונה לניצול הנתונים.

שותפויות עם פלטפורמות בינה מלאכותית מנוהלות

פלטפורמות בינה מלאכותית מנוהלות יכולות לסייע לחברות הנדסת מכונות גרמניות לנצל במהירות וביעילות את הנתונים ההיסטוריים שלהן. פלטפורמות אלו מטפלות במורכבות הטכנית, ומאפשרות לחברות להתמקד ביכולות הליבה שלהן.

בחירת הפלטפורמה הנכונה היא קריטית. עליה לעמוד בתקני הגנת המידע הגרמניים, להיות מסוגלת להתמודד עם ההטרוגניות של נתונים היסטוריים, ובמקביל להציע פתרונות בינה מלאכותית ניתנים להרחבה.

פיתוח מודלים עסקיים חדשים

נתוני ייצור היסטוריים מאפשרים מודלים עסקיים חדשים לחלוטין, החורגים מהנדסת מכונות מסורתית. חברות גרמניות יכולות להפוך לספקי נתונים, ספקי שירותי בינה מלאכותית או אפילו מפעילי פלטפורמות.

המעבר ממכוון מוצר למכוון שירות מתאפשר באופן משמעותי על ידי נתונים היסטוריים יקרי ערך. במקום פשוט למכור מכונות, חברות יכולות להציע שירותי ערך מוסף מונחי נתונים המבוססים על עשרות שנים של ניסיון.

השקעות בכשירות נתונים

בניית מומחיות בתחום הנתונים בקרב חברות הנדסת מכונות גרמניות היא קריטית להצלחה ארוכת טווח. חברות הנדסת מכונות גרמניות צריכות להשקיע רבות בהכשרה נוספת של עובדיהן ובמקביל למשוך כישרונות חדשים בעלי כישורי ניתוח נתונים.

השילוב של ידע מסורתי בייצור וניתוח נתונים מודרני יוצר מיומנויות ייחודיות המבוקשות מאוד בשוק העולמי.

יצרני מכונות גרמנים עומדים בפני הזדמנות היסטורית: נתוני הייצור שנאספו במשך עשרות שנים הם משאב יקר ערך עבור מהפכת הבינה המלאכותית. אלו שיפעלו עכשיו ויעשו שימוש מושכל בנתונים אלה יבטיחו יתרונות תחרותיים מכריעים בעתיד הדיגיטלי של הייצור. הזמן לניסיונות דיגיטציה חסרי משמעות הסתיים - כעת מדובר במינוף עקבי של הנכס היקר ביותר שברשות חברות גרמניות: בסיס הנתונים הייחודי שלהן, שנבנה במשך עשרות שנים.

Ki-GameChanger: הפתרונות הגמישים ביותר של פלטפורמת AI-Tailor, המפחיתים עלויות, משפרים את החלטותיהם ומגדילים את היעילות

פלטפורמת AI עצמאית: משלבת את כל מקורות נתוני החברה הרלוונטיים

• שילוב AI מהיר: פתרונות AI בהתאמה אישית לחברות בשעות או ימים במקום חודשים
• תשתית גמישה: מבוססת ענן או אירוח במרכז הנתונים שלך (גרמניה, אירופה, בחירה חופשית של מיקום)

• אבטחת מידע גבוהה ביותר: שימוש במשרדי עורכי דין הוא הראיות הבטוחות
• השתמש במגוון רחב של מקורות נתונים של החברה
• בחירה משלך או דגמי AI שונים (DE, EU, USA, CN)

עוד על זה כאן:

• פלטפורמות בינה מלאכותית עצמאיות לעומת פלטפורמות היפר-סקיילר: איזה פתרון מתאים לך?

☑️ תמיכה ב- SME באסטרטגיה, ייעוץ, תכנון ויישום

☑️ יצירה או התאמה מחדש של אסטרטגיית AI

פיתוח עסקי חלוץ

 

אני שמח לעזור לך כיועץ אישי.

אתה יכול ליצור איתי קשר על ידי מילוי טופס יצירת הקשר למטה או פשוט להתקשר אליי בטלפון +49 89 674 804 (מינכן) .

אני מצפה לפרויקט המשותף שלנו.

 

 

Xpert.Digital הוא מוקד לתעשייה עם מיקוד, דיגיטציה, הנדסת מכונות, לוגיסטיקה/אינטרלוגיסטיקה ופוטו -וולטאים.

עם פיתרון הפיתוח העסקי של 360 ° שלנו, אנו תומכים בחברות ידועות מעסקים חדשים למכירות.

מודיעין שוק, סמוקינג, אוטומציה שיווקית, פיתוח תוכן, יחסי ציבור, קמפיינים בדואר, מדיה חברתית בהתאמה אישית וטיפוח עופרת הם חלק מהכלים הדיגיטליים שלנו.

אתה יכול למצוא עוד בכתובת: www.xpert.digital - www.xpert.solar - www.xpert.plus