Neue Features sind Augmented Reality, Machine Vision, Digital Twin sowie automatisierte Data Science für eine moderne, intelligente Supply Chain.
Oracle unterstützt zukunftsorientierte Unternehmen dabei, ihre Produktionsvorgänge intelligenter zu gestalten und ihre Marktreaktionsfähigkeit zu verbessern. Zu diesem Zweck wird die Oracle Internet of Things (IoT) Cloud um neue Industrie 4.0.-Funktionen ergänzt. Mit den erweiterten Monitoring- und Analysefähigkeiten können Unternehmen, ihre Effizienz verbessern, Kosten senken und neue Umsatzquellen erschließen. Die Neuerungen umfassen ein fortschrittliches Monitoring von Ressourcen, Mitarbeitern und Fahrzeugen, Problemerkennung in Echtzeit sowie Predictive-Analytics-Funktionen.
Mit den neuen Features der Oracle IoT Cloud – Augmented Reality, Machine Vision, Digital Twin und Data Science – können sich Unternehmen umfassende Einblicke in die Performance von Assets, Maschinen, Mitarbeitern und Fahrzeugen verschaffen. Auf Grundlage dieser Informationen sind sie dann in der Lage, ihre Lieferkette sowie Fertigungs- und Logistikprozesse zu optimieren, die Markteinführungszeit für neue Produkte zu verkürzen und neue Geschäftsmodelle zu entwickeln.
Oracle plant, die neuen Funktionen über das komplette Portfolio der IoT Cloud hinweg bereitzustellen.
- Digital Twin: Dank des „digitalen Zwillings“ können Benutzer den Zustand von Assets überwachen und Ausfälle verhindern, bevor diese auftreten. Auch lassen sich Simulationen von „What-If“-Szenarien im Kontext der Geschäftsprozesse ausführen. Mit dem Digital Twin steht Unternehmen ein neues Betriebsparadigma für die Interaktion mit der physischen Welt zur Verfügung. Dieses sorgt für niedrigere Betriebs- und Investitionsaufwendungen, verkürzt Ausfallzeiten und optimiert die Leistung von Assets.
- Augmented Reality: Mithilfe von Augmented Reality (AR) können Bediener und Werksleiter Betriebskennzahlen und zugehörige Geräteinformationen im Zusammenhang mit der jeweiligen Maschine oder Anlage betrachten. Auf diese Weise lassen sich Fehler schneller beheben und Wartungen zeitnah durchführen. Darüber hinaus reduziert der Einsatz von AR bei der Ausbildung von Technikern Fehler, verkürzt Onboarding-Zeiten und steigert ihre Produktivität.
- Machine Vision: Dank Machine Vision (oder auch „maschinellem Sehen“) sind berührungsfreie visuelle Inspektionen möglich, bei denen schnell und umfassend Defekte erkannt werden können, die dem bloßen Auge verborgen bleiben. Wenn Anomalien oder Fehler erkannt wurden, leitet Machine Vision geeignete Korrekturmaßnahmen ein.
- Auto Data Science: Automatisierte unternehmensspezifische Data Science und KI-Algorithmen analysieren kontinuierlich Ressourcenauslastung, Produktionsertrag und -menge, Bestand, Fuhrparkeffizienz sowie Arbeitsschutzaspekte, um Probleme vorherzusehen, bevor diese auftreten. Die Funktionen von Auto Data Science ermöglichen es den Benutzern, Leistungskennzahlen zu jedem Schritt in der Supply Chain abzurufen und spezifische Aspekte an jedem Standort genauer zu beleuchten – ohne dafür die Unterstützung von Datenspezialisten zu benötigen.
Quelle: Oracle, Feb 13, 2918
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