Was ist bei der Entwicklung von IoT-Apps zu beachten?
Immer mehr Unternehmen versuchen, individuelle IoT-Anwendungen zu entwickeln und setzen dabei zunehmend auf Plattformen zur App-Entwicklung.
Immer mehr Unternehmen versuchen, individuelle IoT-Anwendungen zu entwickeln und setzen dabei zunehmend auf Plattformen zur App-Entwicklung.
Mit einer IIoT-Plattform können Sie schnell loslegen und mit geringeren Vorabinvestitionen eine vollständige IoT-Implementierung erreichen.
IoT-Apps zeichnen sich durch eine optimierte, nahtlose Benutzererfahrung aus und bieten gleichzeitig robuste, industrietaugliche Lösungen.
Während Augmented Reality (AR) Anwendungen für viele eher als Erweiterung und “Nice-to-have”-Aspekt gesehen werden, sind sie auf dem Weg, zu einem grundlegenden Baustein in Industrieunternehmen zu werden. Doch wie lassen sich Internet of Things (IoT) und AR kombinieren, um ein Unternehmen zu verbessern oder bestehenden Abläufen neues Leben einhauchen kann?
Bei dem Hosting eines IoT-App-Stores gewährleisten IoT-Plattformen eine nahtlose Bereitstellung von Apps auf Geräten.
Mit der richtigen Grundlage gewinnt die Produktion die nötige Transparenz und ist bereit für Skalierung. Bei Verwendung nur einer IoT und KI-Plattform beginnen Sie mit einem kleinen PoC, um sicherzustellen, dass die Initiative auf dem richtigen Fuß steht.
Mit der Entwicklung von Industrie 4.0 und dem Fokus auf eine optimierte Produktion wird erwartet, dass die moderne smarte Fabrik den Übergang zu einem vollständig vernetzten, flexiblen, transparenten und maximal automatisierten System geschafft hat.
In unserem heutigen Interview sprechen wir mit Michael Vogt, Head of Hydraulic Brake Systems HBS RnD Quality & Strategy bei der Continental AG darüber, welche Chancen und Herausforderungen sich in der Automobilbranche durch moderne IoT-Technologien ergeben.
Hier erfahren Sie, wie Sie einen schnittstellenfreien Prototypen an die Record Evolution Plattform anbinden, um Daten zu sammeln und auszuwerten.
Sobald diese IoT, Big Data und KI über die gesamte Wertschöpfungskette hinweg ausreichend berücksichtigt werden, können Automobilunternehmen KI und maschinelles Lernen (ML) in vollem Umfang und auf nachhaltige Weise nutzen.