Prawdziwa kopalnia złota: historyczne dane Niemiec przodują w dziedzinie sztucznej inteligencji i robotyki

### Niemiecki skarbiec danych sprzed dziesięcioleci zapewnia niezrównaną przewagę w dziedzinie sztucznej inteligencji (AI) w inżynierii mechanicznej ### Historyczne dane maszynowe: kluczowe źródło Niemiec dla rewolucji w dziedzinie sztucznej inteligencji ### Od archiwum produkcji do przewagi konkurencyjnej: niemiecka potęga w dziedzinie danych w Przemyśle 4.0 ### Dziesięciolecia gromadzenia danych czynią Niemcy liderem w dziedzinie sztucznej inteligencji (AI) w inżynierii mechanicznej ### Monopol danych „Made in Germany”: surowiec do tworzenia doskonałych rozwiązań w zakresie sztucznej inteligencji i robotyki ### W jaki sposób historyczne dane produkcyjne stawiają niemieckie firmy na czele na świecie ###

Wielka szansa dla niemieckich inżynierów mechaników: dlaczego gromadzone przez dziesięciolecia dane produkcyjne tworzą obecnie decydującą przewagę konkurencyjną

Niemieccy inżynierowie mechanicy dysponują unikalną skarbnicą wiedzy, która może stać się decydującą przewagą konkurencyjną w obecnej rewolucji sztucznej inteligencji: dekadami starannie gromadzonych danych produkcyjnych z rzeczywistych procesów produkcyjnych. Podczas gdy inne regiony dopiero zaczynają systematycznie gromadzić dane, niemieckie firmy dysponują historycznie rozbudowanym zasobem danych, który jest unikatowy na skalę światową pod względem głębokości, jakości i trwałości.

Niemcy to kraj Przemysłu 4.0 – termin ten, ukuty w tym kraju, odzwierciedla wieloletnią tradycję gromadzenia danych w produkcji. Od lat 80. XX wieku niemieccy inżynierowie mechanicy systematycznie gromadzą dane operacyjne ze swoich zakładów, początkowo w celu zapewnienia jakości i optymalizacji procesów, a później na potrzeby konserwacji predykcyjnej. To ciągłe gromadzenie danych przez pokolenia stanowi nieoceniony atut, który wreszcie można w pełni wykorzystać dzięki nowoczesnym technologiom sztucznej inteligencji.

Nieoceniona wartość historycznych danych maszynowych

Jakość dzięki dziesięcioleciom doświadczenia

Dane dotyczące maszyn niemieckich firm charakteryzują się wyjątkową jakością. W przeciwieństwie do danych syntetycznych lub zbiorów danych zbieranych w krótkim okresie czasu, odzwierciedlają one rzeczywiste warunki produkcji na przestrzeni dekad. Dane te uwzględniają naturalne wahania, wahania sezonowe, różne cykle rynkowe i ewolucję procesów produkcyjnych. Przedstawiają one zachowanie maszyn w szerokim zakresie warunków pracy, występujące wzorce zużycia oraz możliwości optymalizacji parametrów produkcji w czasie.

Niemiecki sektor inżynierii mechanicznej zatrudnia ponad milion osób i w 2023 roku wygenerował przychody w wysokości 263 miliardów euro. Skala ta znajduje odzwierciedlenie w ogromnej ilości danych gromadzonych przez dekady. Każda maszyna, każdy cykl produkcyjny i każda procedura konserwacyjna zostały udokumentowane i stanowią obecnie podstawę dla niezwykle precyzyjnych modeli AI.

Unikalny poziom szczegółowości i kompletności

Niemiecka doskonałość inżynieryjna przejawia się nie tylko w precyzji maszyn, ale także w skrupulatności gromadzenia danych. Tradycja szczegółowej dokumentacji, głęboko zakorzeniona w niemieckich firmach, przez dziesięciolecia owocowała zbiorami danych, które pod względem kompletności i szczegółowości nie mają sobie równych na świecie. Dane te obejmują nie tylko stan maszyn i parametry produkcyjne, ale także informacje kontekstowe, takie jak warunki środowiskowe, partie materiałów, działania operatora i historia konserwacji.

Systematyczne podejście niemieckich firm do gromadzenia danych znajduje odzwierciedlenie w fakcie, że 62% niemieckich firm korzysta już z aplikacji Przemysłu 4.0. Tak wysoki poziom penetracji oznacza, że ​​jakość i spójność danych w różnych firmach i branżach spełniają wysokie standardy.

Przewaga konkurencyjna dzięki historycznej głębi

Podczas gdy konkurenci z innych regionów muszą mozolnie gromadzić dane lub uciekać się do syntetycznych alternatyw, niemieccy inżynierowie mechanicy cieszą się naturalną, trwającą dekady przewagą. Ta historyczna głębia umożliwia identyfikację długoterminowych trendów, modelowanie rzadkich zdarzeń i opracowywanie solidnych modeli predykcyjnych opartych na rzeczywistych doświadczeniach.

Niemcy w ciągu ostatnich dziesięciu lat znalazły się w gronie pięciu krajów odnoszących największe sukcesy w dziedzinie robotyki pod względem publikacji naukowych i patentów. Ta innowacyjność, w połączeniu z unikalną bazą danych, stwarza idealne warunki do rozwoju zaawansowanych systemów sztucznej inteligencji w produkcji.

Wykorzystanie danych produkcyjnych za pomocą sztucznej inteligencji i robotyki

Uczenie maszynowe z wykorzystaniem sprawdzonych danych

Dane produkcyjne gromadzone przez niemieckie firmy inżynierii mechanicznej przez dziesięciolecia stanowią idealny materiał do szkolenia zaawansowanych systemów AI. W przeciwieństwie do danych syntetycznych, które są spójne, ale często zbyt doskonałe, rzeczywiste dane historyczne zawierają naturalne odchylenia i anomalie, niezbędne do niezawodnego i niezawodnego funkcjonowania systemów AI.

Ta baza danych umożliwia trenowanie modeli AI, które potrafią nie tylko radzić sobie z teoretycznymi scenariuszami, ale także z niepewnością rzeczywistych środowisk produkcyjnych. System AI wyszkolony w oparciu o 30 lat niemieckich danych maszynowych dysponuje zasobem doświadczenia, którego żaden konkurent nie jest w stanie zgromadzić w krótkim czasie.

Konserwacja predykcyjna jako kluczowa aplikacja

Prognozowanie potrzeb konserwacyjnych to jedno z najcenniejszych zastosowań historycznych danych maszynowych. Niemieckie firmy od dziesięcioleci dokumentują wzorce zużycia, przyczyny awarii i cykle konserwacji. Informacje te umożliwiają obecnie rozwój systemów sztucznej inteligencji, które potrafią z wyjątkową precyzją przewidywać, kiedy i które podzespoły wymagają konserwacji.

Dzięki konserwacji predykcyjnej firmy mogą obniżyć koszty utrzymania nawet o 30%, jednocześnie zwiększając dostępność maszyn nawet o 25%. Dane te nie opierają się na modelach teoretycznych, lecz na praktycznym zastosowaniu systemów sztucznej inteligencji, trenowanych na rzeczywistych danych gromadzonych przez dekady.

Zapewnienie jakości poprzez podejścia oparte na danych

Precyzyjne dane historyczne z niemieckich zakładów produkcyjnych umożliwiają rewolucję w zapewnianiu jakości. Systemy sztucznej inteligencji potrafią na podstawie zebranych danych określić, które parametry produkcji prowadzą do optymalnej jakości, a które odchylenia wskazują na wczesne problemy z jakością. To oparte na danych zapewnianie jakości znacznie przewyższa tradycyjne metody statystyczne, ponieważ opiera się na nieporównywalnie bogatszym doświadczeniu.

Zarządzane platformy AI jako narzędzia umożliwiające wykorzystanie danych

Profesjonalne przygotowywanie i analiza danych

Wykorzystanie danych produkcyjnych gromadzonych przez dekady wymaga specjalistycznych platform, które poradzą sobie ze złożonością i objętością historycznych zbiorów danych. Zarządzane platformy AI przetwarzają często heterogeniczne zbiory danych, standaryzują formaty i tworzą techniczne podstawy dla efektywnych zastosowań AI.

Niemieckie firmy przodują w strategii danych: 88% z nich trenuje swoje modele AI w oparciu o własne, specyficzne dla firmy dane. To najwyższy wynik według międzynarodowych standardów i podkreśla wartość danych produkcyjnych gromadzonych przez dekady.

Skalowalna implementacja wykraczająca poza granice firmy

Zarządzane platformy AI umożliwiają skalowanie wniosków z historycznych danych firmy i wykorzystywanie ich w różnych branżach. Agregując i anonimizując dane od różnych producentów maszyn, powstają efekty sieciowe, które zwielokrotniają wartość poszczególnych zestawów danych.

Potencjał ten odzwierciedlają konkretne liczby: rynek robotyki AI w Niemczech będzie wart około 949,25 mln dolarów w 2025 r. i będzie rósł w tempie 26,6% rocznie do 3,91 mld dolarów do 2031 r. Niemieckie firmy są optymalnie przygotowane, aby skorzystać z tego wzrostu dzięki swoim danym historycznym.

Wykorzystanie zgodne z ochroną danych

Platformy zarządzanej sztucznej inteligencji (AI) wykorzystują historyczne dane produkcyjne, zgodnie ze wszystkimi wymogami ochrony danych. Ponieważ są to dane maszynowe, a nie dane osobowe, bariery regulacyjne są łatwe do pokonania. Jednocześnie nowoczesne techniki anonimizacji i szyfrowania umożliwiają bezpieczne korzystanie nawet z wrażliwych informacji produkcyjnych.

Zarządzana platforma AI — zdjęcie: Xpert.Digital

Tutaj dowiesz się, jak Twoja firma może szybko, bezpiecznie i bez wysokich barier wejścia wdrażać dostosowane rozwiązania z zakresu sztucznej inteligencji.

Zarządzana platforma AI to kompleksowy, bezproblemowy pakiet rozwiązań dla sztucznej inteligencji. Zamiast zmagać się ze skomplikowaną technologią, kosztowną infrastrukturą i długotrwałymi procesami rozwoju, otrzymujesz gotowe rozwiązanie dopasowane do Twoich potrzeb od wyspecjalizowanego partnera – często w ciągu kilku dni.

Najważniejsze korzyści w skrócie:

⚡ Szybka implementacja: Od pomysłu do wdrożenia w ciągu kilku dni, a nie miesięcy. Dostarczamy praktyczne rozwiązania, które generują natychmiastową wartość.

🔒 Maksymalne bezpieczeństwo danych: Twoje wrażliwe dane pozostają u Ciebie. Gwarantujemy bezpieczne i zgodne z przepisami przetwarzanie bez udostępniania danych osobom trzecim.

💸 Brak ryzyka finansowego: Płacisz tylko za rezultaty. Wysokie początkowe inwestycje w sprzęt, oprogramowanie lub personel są całkowicie wyeliminowane.

🎯 Skoncentruj się na swojej podstawowej działalności: Skoncentruj się na tym, co robisz najlepiej. Zajmujemy się całościową implementacją techniczną, obsługą i utrzymaniem Twojego rozwiązania AI.

📈 Przyszłościowa i skalowalna: Twoja sztuczna inteligencja rośnie razem z Tobą. Dbamy o ciągłą optymalizację i skalowalność oraz elastycznie dostosowujemy modele do nowych wymagań.

Więcej na ten temat tutaj:

• Zarządzana platforma AI

Obszary zastosowań betonu i historie sukcesu

Szkolenie z robotyki z wykorzystaniem rzeczywistych danych produkcyjnych

Dane gromadzone przez niemieckich inżynierów mechaników przez dziesięciolecia idealnie nadają się do szkolenia systemów robotów przemysłowych. Dane te zawierają precyzyjne informacje o sekwencjach ruchów, procesach chwytania, obsłudze materiałów i kontrolach jakości opracowanych w rzeczywistych środowiskach produkcyjnych. Roboty wyszkolone w oparciu o takie dane mogą wykonywać złożone zadania produkcyjne bez konieczności przechodzenia długich i kosztownych cykli szkoleniowych w symulowanych środowiskach.

Niemiecki krajobraz badawczy jest doskonale rozwinięty: Niemiecki Instytut Robotyki (Robotics Institute Deutschland) łączy 14 uniwersytetów i instytucji badawczych z 20 partnerami. Infrastruktura ta umożliwia optymalne wykorzystanie historycznych danych produkcyjnych do rozwoju robotyki.

Optymalizacja procesów poprzez analizę historyczną

Dane gromadzone przez dekady umożliwiają bezprecedensową analizę procesów produkcyjnych. Systemy sztucznej inteligencji mogą wykorzystywać te dane historyczne do identyfikacji potencjału optymalizacyjnego, który pozostaje ukryty przed ekspertami. Dzięki korelacji różnych parametrów w długich okresach czasu, ujawniają się zależności, które mogą prowadzić do znacznej poprawy wydajności.

Inwestycje w wykorzystanie tych danych szybko się opłacają: 89 procent niemieckich firm deklaruje dodatni zwrot z inwestycji (ROI) z rozwiązań AI. W skali międzynarodowej firmy generują średni zwrot w wysokości 1,41 dolara z każdego zainwestowanego dolara.

Nowe modele biznesowe poprzez tworzenie wartości danych

Historyczne dane produkcyjne umożliwiają zupełnie nowe modele biznesowe dla niemieckich firm z branży inżynierii mechanicznej. Zamiast po prostu sprzedawać maszyny, firmy mogą oferować usługi oparte na danych: doradztwo w zakresie optymalizacji, usługi benchmarkingowe, analizy wydajności, a nawet kompletne modele produkcji jako usługi.

Ustawa UE o danych, która wejdzie w życie w 2025 roku, jeszcze bardziej przyspieszy ten rozwój. Dwie trzecie niemieckich firm postrzega ustawę o danych jako szansę na monetyzację danych produkcyjnych i opracowanie nowych modeli tworzenia wartości.

Infrastruktura technologiczna do eksploatacji danych

Edge computing do przetwarzania w czasie rzeczywistym

Nowoczesne rozwiązania edge computing znacząco usprawniają wykorzystanie historycznych danych produkcyjnych. Podczas gdy dane historyczne stanowią bazę wiedzy, edge computing umożliwia zastosowanie opracowanych modeli sztucznej inteligencji w czasie rzeczywistym bezpośrednio na linii produkcyjnej. Czasy opóźnień spadają poniżej 50 milisekund, co ma kluczowe znaczenie dla szybkiej produkcji.

Połączenie danych historycznych do celów szkoleniowych i przetwarzania brzegowego do celów aplikacyjnych tworzy niezrównany system: modele sztucznej inteligencji korzystają z dziesięcioleci doświadczeń, a jednocześnie są w stanie reagować na bieżące zdarzenia w ciągu milisekund.

Cyfrowe bliźniaki jako most między historią a przyszłością

Cyfrowe bliźniaki wykorzystują historyczne dane produkcyjne jako podstawę do precyzyjnych symulacji przyszłych scenariuszy. Te wirtualne repliki rzeczywistych zakładów produkcyjnych mogą symulować różne scenariusze „co by było, gdyby”, czerpiąc z bogatego doświadczenia zdobytego w ciągu dziesięcioleci gromadzenia danych.

Firmy Siemens i DMG Mori opracowały już cyfrowe bliźniaki dla całych procesów obróbki. Systemy te wykorzystują dane historyczne do kalibracji i dzięki temu mogą generować dokładniejsze prognozy niż systemy oparte wyłącznie na bieżących danych.

Integracja różnych źródeł danych

Nowoczesne zarządzane platformy AI mogą łączyć historyczne dane produkcyjne z aktualnymi danymi z czujników, informacjami z rynku zewnętrznego, a nawet danymi pogodowymi. Ta multimodalność zwiększa wartość danych historycznych poprzez osadzenie ich w szerszym kontekście.

Potencjał ekonomiczny i amortyzacja

Szybka amortyzacja poprzez sprawdzoną bazę danych

Inwestycja w wykorzystanie historycznych danych produkcyjnych wspomaganych przez sztuczną inteligencję zwraca się znacznie szybciej niż w przypadku porównywalnych projektów wykorzystujących dane syntetyczne. Wynika to z natychmiastowej dostępności wysokiej jakości danych szkoleniowych. Podczas gdy konkurencja musi najpierw mozolnie zbierać dane, niemieckie firmy inżynieryjno-mechaniczne mogą natychmiast rozpocząć opracowywanie i wdrażanie systemów AI.

Okres zwrotu inwestycji wynosi zaledwie 2-4 miesiące, jeśli opiera się na wysokiej jakości danych historycznych. Modele sztucznej inteligencji osiągają dokładność do 85% po przeszkoleniu na rzeczywistych danych produkcyjnych.

Przewaga rynkowa dzięki monopolowi danych

Niemieckie firmy inżynierii mechanicznej mają de facto monopol na dekady doświadczenia produkcyjnego dzięki swoim danym historycznym. Tego monopolu nie da się skopiować – konkurenci mogą zacząć gromadzić własne dane, ale nie mogą cofnąć czasu i wstecznie zarejestrować 30 lat historii produkcji.

Niemiecka inżynieria mechaniczna jest uznawana na całym świecie za szczególnie innowacyjną. ZF Friedrichshafen została uznana za najbardziej innowacyjną firmę inżynierii mechanicznej, co podkreśla jej ciągłą transformację i zdolność do wykorzystywania danych.

Nowe źródła przychodów dzięki produktom danych

Historyczne dane produkcyjne umożliwiają zupełnie nowe modele przychodów. Producenci maszyn mogą sprzedawać swoje doświadczenie w postaci produktów opartych na danych: bazach danych benchmarkingowych, algorytmach optymalizacyjnych, usługach konserwacji predykcyjnej, a nawet kompletnych modelach sztucznej inteligencji dla konkretnych zastosowań.

Te produkty oparte na danych charakteryzują się wyjątkowo wysokimi marżami, ponieważ koszty rozwoju pokrywają już dane historyczne. Każda sprzedaż produktu opartego na danych lub usługi AI generuje niemal czysty zysk.

Strategiczne wyzwania i rozwiązania

Suwerenność danych i ochrona konkurencji

Cenne historyczne dane produkcyjne muszą być chronione przed niepożądanym wyciekiem. Niemieckie firmy zdają sobie sprawę z tego problemu: dwie na trzy firmy uważają, że know-how generowane w Niemczech jest traktowane zbyt liberalnie.

Zarządzane platformy AI oferują rozwiązania tego problemu poprzez szyfrowane przetwarzanie danych, techniki anonimizacji i kontrolę dostępu opartą na blockchainie. Technologie te umożliwiają eksploatację danych bez utraty suwerenności danych.

Specjaliści ds. wykorzystania danych

Wykorzystanie historycznych danych produkcyjnych wymaga wyspecjalizowanych specjalistów, którzy posiadają wiedzę zarówno w zakresie technologii produkcji, jak i analizy danych. Niemieckie firmy coraz częściej stawiają na kształcenie ustawiczne: 73% małych i 92% dużych firm zapewnia swoim pracownikom zaawansowane szkolenia z zakresu danych.

Połączenie tradycyjnego niemieckiego wykształcenia inżynierskiego i nowoczesnych umiejętności analizy danych tworzy wyjątkowy profil, na który jest duże zapotrzebowanie na całym świecie.

Standaryzacja i interoperacyjność

Dane gromadzone przez dekady często występują w różnych formatach i muszą zostać ujednolicone, aby mogły być wykorzystywane przez sztuczną inteligencję. Nowoczesne narzędzia do przetwarzania danych potrafią zarządzać tą heterogenicznością i tworzyć jednolite zbiory danych.

Platforma Przemysłu 4.0 pracuje nad standardami wykorzystania danych przemysłowych. Standaryzacja ta jeszcze bardziej uprości wykorzystanie danych historycznych i umożliwi ich wymianę między firmami.

Międzynarodowa pozycja konkurencyjna

Unikalna zaleta Niemiec

Podczas gdy inne kraje uprzemysłowione dopiero teraz zaczynają systematycznie gromadzić dane produkcyjne, Niemcy mają przewagę od dziesięcioleci. Ta przewaga jest nieodwracalna – nawet gdyby konkurenci zaczęli gromadzić idealne dane już dziś, nigdy nie osiągnęliby historycznej głębi niemieckich zbiorów danych.

Niemcy zajmują piąte miejsce na świecie pod względem liczby instalacji robotów przemysłowych, ale przodują pod względem jakości gromadzonych danych. To połączenie ilości i jakości danych historycznych jest wyjątkowe.

Zagrożenie ze strony konkurencji międzynarodowej

Pomimo przewagi w zakresie danych, niemiecka inżynieria mechaniczna jest pod presją. Trzy czwarte niemieckich firm z branży inżynierii mechanicznej uważa, że ​​ich udział w rynku jest zagrożony przez chińską konkurencję. Inteligentne wykorzystanie historycznych danych produkcyjnych może zniwelować tę przewagę konkurencyjną i przywrócić niemieckim firmom pozycję lidera.

Chińskie produkty pod względem technologicznym i jakościowym nie ustępują niemieckim. Decydująca różnica tkwi jednak w głębi doświadczenia, jakie niemieckie firmy czerpią z historycznych danych.

Skorzystaj ze współpracy europejskiej

Niemiecko-francusko-włoska współpraca Platform Przemysłu 4.0 polega na gromadzeniu przykładów zastosowań ze wszystkich trzech krajów. Współpraca ta może dodatkowo zwiększyć wartość niemieckich danych produkcyjnych poprzez połączenie ich z podobnymi zbiorami danych z innych krajów europejskich.

Odkrywanie skarbów danych: szansa Niemiec w cyfrowej przyszłości produkcyjnej

Wymagane natychmiastowe działanie

Niemieckie firmy inżynieryjno-mechaniczne powinny natychmiast rozpocząć systematyczne wykorzystywanie swoich historycznych danych produkcyjnych. Przewaga konkurencyjna uzyskana dzięki dziesięcioleciom gromadzenia danych istnieje, ale należy ją aktywnie wykorzystać. Każdy dzień bez wykorzystania danych oznacza utratę przewagi nad międzynarodową konkurencją.

Istnieją niezbędne warunki techniczne, dane są dostępne, a technologie AI są dojrzałe. Często brakuje jednak odwagi do ich wdrożenia i odpowiedniej strategii wykorzystania danych.

Partnerstwa z zarządzanymi platformami AI

Zarządzane platformy AI mogą pomóc niemieckim inżynierom mechanikom szybko i efektywnie wykorzystać dane historyczne. Platformy te przejmują złożoność techniczną i pozwalają firmom skupić się na swoich kluczowych kompetencjach.

Wybór odpowiedniej platformy jest kluczowy. Powinna ona spełniać niemieckie standardy ochrony danych, obsługiwać heterogeniczność danych historycznych i oferować skalowalne rozwiązania AI.

Opracowywanie nowych modeli biznesowych

Historyczne dane produkcyjne umożliwiają zupełnie nowe modele biznesowe, wykraczające poza tradycyjną inżynierię mechaniczną. Niemieckie firmy mogą stać się dostawcami danych, dostawcami usług AI, a nawet operatorami platform.

Przejście z orientacji produktowej na usługową jest znacznie łatwiejsze dzięki cennym danym historycznym. Zamiast po prostu sprzedawać maszyny, firmy mogą oferować usługi o wartości dodanej oparte na danych i dziesięcioleciach doświadczenia.

Inwestycje w umiejętności korzystania z danych

Budowanie kompetencji w zakresie danych w swoich szeregach jest kluczowe dla długoterminowego sukcesu. Niemieckie firmy inżynieryjno-mechaniczne powinny intensywnie inwestować w kształcenie ustawiczne swoich pracowników, jednocześnie przyciągając nowe talenty z umiejętnościami analizy danych.

Połączenie tradycyjnej wiedzy z zakresu produkcji i nowoczesnej analizy danych tworzy unikalne kompetencje, na które jest duże zapotrzebowanie na rynku globalnym.

Niemieccy inżynierowie mechanicy stoją przed historyczną szansą: dane produkcyjne gromadzone przez dekady stanowią nieocenione źródło dla rewolucji sztucznej inteligencji. Ci, którzy podejmą działania już teraz i inteligentnie wykorzystają te dane, zdobędą decydującą przewagę konkurencyjną w cyfrowej przyszłości produkcji. Czas połowicznych prób digitalizacji dobiegł końca – nadszedł czas, aby konsekwentnie wykorzystywać najcenniejszy atut niemieckich firm: ich unikalną bazę danych, która rozrastała się przez dekady.

Niezależne platformy AI jako strategiczna alternatywa dla europejskich firm – Zdjęcie: Xpert.Digital

Ki-Gamechanger: najbardziej elastyczne rozwiązania platformy AI, które obniżają koszty, poprawiają ich decyzje i zwiększają wydajność

Niezależna platforma AI: integruje wszystkie odpowiednie źródła danych firmy

• Szybka integracja AI: rozwiązania AI dostosowane do firm w ciągu kilku godzin lub dni zamiast miesięcy
• Elastyczna infrastruktura: oparta na chmurze lub hosting we własnym centrum danych (Niemcy, Europa, bezpłatny wybór lokalizacji)

• Najwyższe bezpieczeństwo danych: Wykorzystanie w kancelariach jest bezpiecznym dowodem
• Korzystaj z szerokiej gamy źródeł danych firmy
• Wybór własnych lub różnych modeli AI (DE, UE, USA, CN)

Więcej na ten temat tutaj:

• Niezależne platformy AI kontra hiperskalery: które rozwiązanie jest dla Ciebie odpowiednie?

☑️ Wsparcie MŚP w zakresie strategii, doradztwa, planowania i wdrażania

☑️ Tworzenie lub wyrównanie strategii AI

☑️ Pionierski rozwój biznesu

Konrada Wolfensteina

Chętnie będę Twoim osobistym doradcą.

Możesz się ze mną skontaktować wypełniając poniższy formularz kontaktowy lub po prostu dzwoniąc pod numer +49 89 89 674 804 (Monachium) .

Nie mogę się doczekać naszego wspólnego projektu.

Xpert.Digital to centrum przemysłu skupiające się na cyfryzacji, inżynierii mechanicznej, logistyce/intralogistyce i fotowoltaice.

Dzięki naszemu rozwiązaniu do rozwoju biznesu 360° wspieramy znane firmy od rozpoczęcia nowej działalności po sprzedaż posprzedażną.

Wywiad rynkowy, smarketing, automatyzacja marketingu, tworzenie treści, PR, kampanie pocztowe, spersonalizowane media społecznościowe i pielęgnacja leadów to część naszych narzędzi cyfrowych.

Więcej informacji znajdziesz na: www.xpert.digital - www.xpert.solar - www.xpert.plus