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Smart Asset Management

23.04.2020 MHPDeepDive

Datenbasierte Optimierung des Asset Managements

Die digitale Transformation wirkt sich auch auf das Asset Management aus. Im Zuge dessen verändern sich zum einen die zu wartenden Assets. Zum anderen bieten innovative Technologien neue Wege, effektiver und effizienter im Asset Management vorzugehen – so lassen sich zum Beispiel intelligente Instandhaltungskonzepte mit Frühwarnsystemen und Predictive Maintenance umsetzen. Die Hersteller von Assets sowie die Instandhaltungsdienstleister können neue digitale Geschäftsmodelle etablieren. Die Frage ist nur: Wie gelingt das?

Die Antwort lautet: Data Driven Asset Management. Dabei werden alle Daten für das Asset Management und insbesondere für die Instandhaltung, welche durch die rasant wachsende Zahl an Sensoren produziert werden, systematisch genutzt. Um damit erfolgreich zu sein, ist allerdings mehr als der Zugriff auf ein enormes Datenvolumen erforderlich. Es bedarf einer klaren Strategie, sauberer Prozesse und wertgetriebener Use Cases, um einen individuellen Technologie Stack abzuleiten. Das stellt sicher, dass die technologischen Komponenten auch zu den spezifischen Anforderungen und der Asset Management Strategie passen.

In unserem MHPDeepDive „Smart Asset Management“ stellen wir Ihnen unser erprobtes Vorgehensmodell für eine schrittweise Realisierung eines Data Driven Asset Managements vor. Außerdem machen wir Sie damit vertraut, wie Sie Use Cases entwickeln, die Ihre Instandhaltung auf ein neues Level heben.

Das erwartet Sie in unserem MHPDeepDive:

  • Sie erfahren, was Data Driven Asset Management ist und wo die Stärken liegen
  • Sie erhalten einen Überblick über unser erprobtes Vorgehensmodell
  • Wir veranschaulichen, wie eine praxisorientierte Instandhaltung der Zukunft mit einem intelligenten Asset Management umgesetzt werden kann

Referenten:

Alexander Braun
Senior Manager | Digital Supply Chain

Dominik Graetz
Senior Consultant | BigData & IoT Technologies

VERANSTALTUNGSDATEN

23.04.2020
Beginn: 11:00 Uhr (MEZ)
Ende: 11:30 Uhr (MEZ)

Sprache: Deutsch

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