Wie Industriedaten dorthin kommen wo entschieden wird - Alexander Krüger
Автор: Lead the Asset - Maintenance Podcast
Загружено: 2025-12-16
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In der Industrie gibt es viele Daten.
Alexander Krüger hat früh gemerkt, dass genau darin eine große Chance liegt.
Seine ersten Beobachtungen kamen aus dem Industriealltag.
Aus Projekten, nah an Anlagen, nah an Prozessen.
Dort, wo Daten vorhanden sind, ihre Nutzung aber viel Handarbeit erfordert.
In vielen Unternehmen werden Informationen aus unterschiedlichen Systemen zusammengetragen.
Instandhaltungsplanungssysteme, SPS, MES, ERP, Excel Dateien, gemeinsame Ordner.
Ein hoher manueller Aufwand, oft verstanden von nur wenigen.
Auf dem Weg geht häufig etwas verloren.
Der Bezug zur Praxis.
Was an der Anlage wirklich passiert ist.
Wie Entscheidungen im Shopfloor vorbereitet werden.
Manchmal reicht ein kleines Detail.
Ein Vorzeichen passt nicht.
Eine Zahl steht ohne Erklärung im Raum.
Die Auswertung wirkt unsauber.
Die Folge:
Zahlen werden hinterfragt.
Analysen starten neu.
Entscheidungen ziehen sich oder bleiben liegen.
Genau dieses Muster war für Alexander der Auslöser,
United Manufacturing Hub zu gründen.
Mit der Idee, Daten unabhängig vom Ursprungssystem
dorthin zu bringen, wo sie im Alltag gebraucht werden.
In dieser Folge von Lead the Asset sprechen wir darüber,
warum Daten oft an wenige Personen gebunden bleiben,
welche Rolle die Instandhaltung als Enabler spielt
und wie Daten zur Grundlage für bessere Entscheidungen werden.
Viel Spaß beim Reinhören.
#maintenance #data #ai #production
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🎙 Über den PODCAST:
Hier bei LEAD THE ASSET dreht sich alles um Instandhaltung und Asset Management. Entdecke mit uns praxisnahe Tipps, innovative Strategien und die neuesten Trends, um deine Ziele in der Technik voranzubringen.
Unser MOTTO:
Lead the Asset and don't let the asset lead you.
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Kapitel:
00:47 Einstieg und Problemstellung
01:18 Wo Produktionsdaten im Unternehmen verloren gehen
04:29 Alex Journey und Gründung von United Manufacturing Hub
17:37 Praxis und Use Cases aus Instandhaltung und Produktion
31:45 Kontext Daten und KI Ausblick
38:20 Rollout in viele Werke und Adoption
42:35 Voraussetzungen und wie man startet
45:48 Learn Plattform und Abschluss
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