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

### Niemieckie, wielodekadowe skarby danych jako niepokonana przewaga AI w inżynierii mechanicznej ### Historyczne dane maszynowe: kluczowe źródło Niemiec dla rewolucji AI ### Od archiwum produkcji do przewagi konkurencyjnej: niemiecka potęga danych w Przemyśle 4.0 ### Dziesięciolecia gromadzenia danych czynią z Niemiec lidera AI w inżynierii mechanicznej ### Monopol danych „Made in Germany”: surowiec do doskonałych rozwiązań AI i robotyki ### W jaki sposób historyczne dane produkcyjne stawiają niemieckie firmy na czele światowych ###

Wielka szansa dla niemieckich producentów maszyn: dlaczego gromadzone przez dziesięciolecia dane produkcyjne tworzą dziś decydującą przewagę konkurencyjną

Niemieckie firmy inżynieryjno-mechaniczne dysponują unikalnym zasobem, który może stać się decydującą przewagą konkurencyjną w obecnej rewolucji sztucznej inteligencji: dekadami skrupulatnie gromadzonych danych produkcyjnych z rzeczywistych procesów produkcyjnych. Podczas gdy inne regiony dopiero zaczynają systematycznie gromadzić dane, niemieckie firmy dysponują historycznie rosnącym zasobem danych, który nie ma sobie równych na świecie pod względem głębokości, jakości i długoterminowego znaczenia.

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 producenci maszyn systematycznie gromadzą dane operacyjne ze swoich urządzeń, początkowo w celu zapewnienia jakości i optymalizacji procesów, a później na potrzeby konserwacji predykcyjnej. To ciągłe gromadzenie danych przez pokolenia stanowi obecnie nieoceniony atut, który 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 krótkoterminowych, odzwierciedlają one rzeczywiste warunki produkcji na przestrzeni dekad. Dane te uwzględniają naturalne wahania, wahania sezonowe, różne cykle rynkowe oraz ewolucję procesów produkcyjnych. Ilustrują 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 obroty 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 wysoce precyzyjnych modeli AI.

Bezkonkurencyjny poziom szczegółowości i kompletności

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

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

Przewaga konkurencyjna dzięki historycznej głębi

Podczas gdy konkurenci z innych regionów muszą mozolnie gromadzić dane lub uciekać się do syntetycznych alternatyw, niemieckie firmy inżynieryjno-mechaniczne mają naturalnie wypracowaną przewagę, sięgającą dziesięcioleci. Ta historyczna głębia umożliwia identyfikację długoterminowych trendów, modelowanie rzadkich zdarzeń i opracowywanie solidnych modeli predykcyjnych opartych na rzeczywistych doświadczeniach.

Niemcy plasują się w pierwszej piątce krajów w dziedzinie robotyki w ciągu ostatnich dziesięciu lat pod względem liczby 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 dekady przez niemieckich producentów maszyn 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 stabilnego 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 dokładnością przewidywać, kiedy poszczególne podzespoły będą wymagały konserwacji.

Firmy mogą obniżyć koszty utrzymania nawet o 30% i jednocześnie zwiększyć dostępność maszyn nawet o 25%, stosując konserwację predykcyjną. Dane te nie opierają się na modelach teoretycznych, lecz na praktycznym zastosowaniu systemów sztucznej inteligencji, trenowanych na podstawie danych zebranych 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 oznaki problemów z jakością. To oparte na danych zapewnianie jakości znacznie przewyższa tradycyjne metody statystyczne, ponieważ opiera się na nieporównywalnie bogatszym zbiorze doświadczeń.

Zarządzane platformy AI jako narzędzia umożliwiające wykorzystanie danych

Profesjonalne przygotowywanie i analiza danych

Wykorzystanie zgromadzonych przez dekady danych produkcyjnych wymaga specjalistycznych platform zdolnych do obsługi złożoności i objętości historycznych zbiorów danych. Zarządzane platformy AI zajmują się przygotowaniem tych często heterogenicznych zbiorów danych, standaryzacją formatów i tworzeniem technicznych podstaw dla efektywnych zastosowań AI.

Niemieckie firmy są liderami w dziedzinie strategii danych: 88% z nich trenuje swoje modele AI w oparciu o własne, specyficzne dla firmy dane. To najlepszy wynik w porównaniu międzynarodowym i podkreśla wartość danych produkcyjnych gromadzonych przez dekady.

Skalowalna implementacja wykraczająca poza granice firmy

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

Potencjał ten widać w konkretnych liczbach: rynek robotyki AI w Niemczech w 2025 r. wyniesie około 949,25 mln USD, a przy rocznej stopie wzrostu na poziomie 26,6% wzrośnie do 3,91 mld USD do 2031 r. Niemieckie firmy są idealnie przygotowane, aby skorzystać z tego wzrostu dzięki swoim historycznym zasobom danych.

Zgodne z ochroną danych użytkowanie

Wykorzystanie historycznych danych produkcyjnych przez zarządzane platformy AI odbywa się zgodnie ze wszystkimi wymogami ochrony danych. Ponieważ chodzi o dane maszynowe, a nie osobowe, bariery regulacyjne są możliwe do pokonania. Jednocześnie nowoczesne techniki anonimizacji i szyfrowania umożliwiają bezpieczne wykorzystanie nawet wrażliwych informacji produkcyjnych.

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

Konkretne obszary zastosowań i historie sukcesu

Szkolenie z robotyki z wykorzystaniem rzeczywistych danych produkcyjnych

Dane gromadzone przez dekady przez niemieckich producentów maszyn idealnie nadają się do szkolenia systemów robotów przemysłowych. Zawierają one precyzyjne informacje o sekwencjach ruchów, procesach chwytania, obsłudze materiałów i kontrolach jakości, opracowane w rzeczywistych środowiskach produkcyjnych. Roboty wyszkolone na podstawie tych danych 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. Ta infrastruktura 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 potrafią identyfikować potencjał optymalizacyjny na podstawie danych historycznych, które pozostają ukryte przed ekspertami. Dzięki korelacji różnych parametrów w dłuższych okresach, ujawniają się zależności, które mogą prowadzić do znacznego wzrostu wydajności.

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

Nowe modele biznesowe poprzez tworzenie wartości danych

Historyczne dane produkcyjne umożliwiają niemieckim producentom maszyn zupełnie nowe modele biznesowe. 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 przetwarzania danych

Edge computing do przetwarzania w czasie rzeczywistym

Nowoczesne rozwiązania edge computing znacząco usprawniają wykorzystanie historycznych danych produkcyjnych. Podczas gdy dane historyczne tworzą bazę wiedzy, edge computing umożliwia zastosowanie modeli sztucznej inteligencji uzyskanych z tych danych 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 i mogą jednocześnie 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 reprezentacje rzeczywistych zakładów produkcyjnych mogą analizować 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 kompletnych procesów obróbki. Systemy te wykorzystują dane historyczne do kalibracji, dzięki czemu mogą generować dokładniejsze prognozy niż systemy bazujące 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, ponieważ można je osadzić w szerszym kontekście.

Potencjał ekonomiczny i amortyzacja

Szybka amortyzacja dzięki sprawdzonej bazie danych

Inwestycja w wykorzystanie historycznych danych produkcyjnych wspomaganych przez sztuczną inteligencję zwraca się znacznie szybciej niż porównywalne projekty wykorzystujące dane syntetyczne. Wynika to z natychmiastowej dostępności wysokiej jakości danych szkoleniowych. Podczas gdy konkurencja musi najpierw mozolnie zbierać dane, niemieccy producenci maszyn mogą natychmiast rozpocząć opracowywanie i wdrażanie systemów AI.

Okres zwrotu inwestycji wynosi zaledwie 2-4 miesiące, jeśli jako bazę wykorzystano wysokiej jakości dane historyczne. Modele sztucznej inteligencji osiągają dokładność do 85% po przeszkoleniu na rzeczywistych danych produkcyjnych.

Przewaga rynkowa dzięki monopolowi danych

Niemieccy producenci maszyn posiadają de facto monopol na dekady doświadczenia produkcyjnego dzięki swoim archiwalnym danym historycznym. Tego monopolu nie da się skopiować – konkurenci mogą zacząć gromadzić własne dane, ale nie mogą cofnąć czasu i retrospektywnie uchwycić 30 lat historii produkcji.

Niemiecka inżynieria mechaniczna jest uznawana na całym świecie za szczególnie innowacyjną. Firma ZF Friedrichshafen została nagrodzona tytułem najbardziej innowacyjnej firmy inżynierii mechanicznej, co podkreśla jej ciągłą transformację i umiejętność 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 nieautoryzowanym ujawnieniem. Niemieckie firmy zdają sobie sprawę z tego problemu: dwie na trzy z nich uważają, że know-how generowane w Niemczech jest wykorzystywane zbyt swobodnie.

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

Specjaliści ds. przetwarzania danych

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

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 przygotowywania 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 wymianę danych między firmami.

Międzynarodowa pozycja konkurencyjna

Unikalna zaleta Niemiec

Podczas gdy inne kraje uprzemysłowione dopiero zaczynają systematycznie gromadzić dane produkcyjne, Niemcy mają przewagę sięgającą dziesięcioleci. Ta przewaga jest nie do zastąpienia – nawet gdyby konkurenci wdrożyli perfekcyjne gromadzenie danych od dziś, nigdy nie osiągnęliby historycznej głębi niemieckich zbiorów danych.

Niemcy zajmują piąte miejsce na świecie pod względem liczby zainstalowanych 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, niemiecki sektor inżynierii mechanicznej znajduje się pod presją. Trzy czwarte niemieckich producentów maszyn uważa, że ​​ich udział w rynku jest zagrożony przez chińską konkurencję. Inteligentne wykorzystanie historycznych danych produkcyjnych może zniwelować tę przewagę konkurencyjną i ponownie zapewnić niemieckim firmom pozycję lidera.

Chińskie produkty dorównują obecnie niemal niemieckim pod względem technologii i jakości. Kluczowa różnica tkwi jednak w głębi doświadczenia, jakie niemieckie firmy czerpią z historycznych danych.

Wykorzystanie współpracy europejskiej

Niemiecko-francusko-włoska współpraca platform Przemysłu 4.0 gromadzi przykłady 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.

Odblokowanie skarbca danych: szansa Niemiec w cyfrowej przyszłości produkcji

Wymagane natychmiastowe działanie

Niemieccy producenci maszyn powinni natychmiast zacząć systematycznie wykorzystywać swoje historyczne dane produkcyjne. Przewaga konkurencyjna uzyskana dzięki dziesięcioleciom gromadzenia danych istnieje, ale należy ją aktywnie wykorzystać. Każdy dzień bez wykorzystania tych danych to stracona szansa w porównaniu z międzynarodową konkurencją.

Istnieją odpowiednie warunki techniczne, dane są dostępne, a technologie sztucznej inteligencji są dojrzałe. Często brakuje jedynie odwagi do ich wdrożenia i odpowiedniej strategii wykorzystania danych.

Partnerstwa z zarządzanymi platformami AI

Zarządzane platformy AI mogą pomóc niemieckim firmom z branży inżynierii mechanicznej w szybkim i efektywnym wykorzystaniu danych historycznych. Platformy te radzą sobie ze złożonością techniczną, pozwalając firmom skupić się na swoich kluczowych kompetencjach.

Wybór odpowiedniej platformy jest kluczowy. Powinna ona spełniać niemieckie standardy ochrony danych, obsługiwać heterogeniczność danych historycznych i jednocześnie 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 od orientacji produktowej do usługowej jest znacznie ułatwione dzięki cennym danym historycznym. Zamiast po prostu sprzedawać maszyny, firmy mogą oferować usługi o wartości dodanej oparte na danych i dziesięcioleciach doświadczenia.

Inwestycje w kompetencje w zakresie danych

Budowanie kompetencji w zakresie danych w swoich szeregach jest kluczowe dla długoterminowego sukcesu. Niemieckie firmy inżynieryjno-mechaniczne powinny intensywnie inwestować w doskonalenie zawodowe swoich pracowników i jednocześnie przyciągać nowe talenty z umiejętnościami analizy danych.

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

Niemieccy producenci maszyn 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 – teraz chodzi o konsekwentne wykorzystanie najcenniejszego zasobu, jakim dysponują niemieckie firmy: ich unikalnego fundamentu danych, budowanego przez dekady.

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

 

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