PMP Ingo Meironke

Der sinnvolle Einsatz von Daten gestaltet sich aufgrund ihrer großen Masse oft als nicht ganz einfach. Wie die Schrittweise Umsetzung von Daten zur langfristigen Ableitung von Resultaten für Geschäftsziele mit passenden Use Cases funktionieren kann.

Das Thema Machine Learning wird häufig im Zusammenhang mit IT-Prozessen und neuen Geschäftsmodellen behandelt. Dabei kann die Technologie auch das alltägliche Leben verbessern. Ein Beispiel bietet der Einsatz moderner Sensoren und ML-Algorithmen in der Seniorenpflege.

Die Blockchain eignet sich nicht für jeden Anwendungsfall, kann aber auch genau das richtige Werkzeug sein. Ist die Entscheidung für die Technologie einmal gefallen, gilt es, die organisatorische Realisierung zu planen.

In den Medien wird häufig vom großen Potenzial der Blockchain-Technologie für Unternehmen gesprochen. Gleichzeitig werden die Berichte über Kryptowährungen immer kritischer. Wo gibt es Verbindungen und wo liegt hier die Wahrheit?

Die Fertigungsstraße steht still – die zur Behebung des Fehlers benötigten Experten sind gerade nicht vor Ort. Was bislang die Produktion für mehrere Stunden oder teilweise Tage außer Betrieb gesetzt hat, kann nun in wenigen Minuten behoben werden.

Die Marktforscher von Gartner haben Digital Twins bereits zum zweiten Mal hintereinander unter die 10 wichtigsten strategischen Technologie-Trends gesetzt. Während sie bislang hauptsächlich in der Produktion eingesetzt wurden, dürfte 2019 ihr Durchbruch am Arbeitsplatz erfolgen.

Das IoT-Umfeld ist von einer hohen Entwicklungsgeschwindigkeit geprägt. Wie können Unternehmen auf dem Weg zum Fortschritt die richtigen Themen auswählen und in Projekte überführen? Ob Hackathon oder Design Thinking – es gibt verschiedene Möglichkeiten für das moderne Innovation Management.

SCRUM hat sich als Methode etabliert, um neue Lösungen effizient und agil zu entwickeln. Dieser Artikel zeigt am konkreten Anwendungsbeispiel – der Entwicklung einer Smart-Office-Lösung – wie ein SCRUM-Vorhaben mit Hilfe von Microsoft Planner umgesetzt werden kann.

Maschinelle Lernverfahren können dazu genutzt werden, um Produktionsabläufe zu optimieren. Ein Praxisbeispiel zeigt, wie Machine Learning zur Erkennung von Pseudofehlern in der Qualitätssicherung beiträgt.

Das Thema Machine Learning wird häufig im Zusammenhang mit IT-Prozessen und neuen Geschäftsmodellen behandelt. Dabei kann die Technologie auch das alltägliche Leben verbessern. Ein Beispiel bietet der Einsatz moderner Sensoren und ML-Algorithmen in der Seniorenpflege.

SCRUM hat sich als Methode etabliert, um neue Lösungen effizient und agil zu entwickeln. Dieser Artikel zeigt am konkreten Anwendungsbeispiel – der Entwicklung einer Smart-Office-Lösung – wie ein SCRUM-Vorhaben mit Hilfe von Microsoft Planner umgesetzt werden kann.

Die Marktforscher von Gartner haben Digital Twins bereits zum zweiten Mal hintereinander unter die 10 wichtigsten strategischen Technologie-Trends gesetzt. Während sie bislang hauptsächlich in der Produktion eingesetzt wurden, dürfte 2019 ihr Durchbruch am Arbeitsplatz erfolgen.

Die Blockchain eignet sich nicht für jeden Anwendungsfall, kann aber auch genau das richtige Werkzeug sein. Ist die Entscheidung für die Technologie einmal gefallen, gilt es, die organisatorische Realisierung zu planen.

In den Medien wird häufig vom großen Potenzial der Blockchain-Technologie für Unternehmen gesprochen. Gleichzeitig werden die Berichte über Kryptowährungen immer kritischer. Wo gibt es Verbindungen und wo liegt hier die Wahrheit?

Der sinnvolle Einsatz von Daten gestaltet sich aufgrund ihrer großen Masse oft als nicht ganz einfach. Wie die Schrittweise Umsetzung von Daten zur langfristigen Ableitung von Resultaten für Geschäftsziele mit passenden Use Cases funktionieren kann.

Das IoT-Umfeld ist von einer hohen Entwicklungsgeschwindigkeit geprägt. Wie können Unternehmen auf dem Weg zum Fortschritt die richtigen Themen auswählen und in Projekte überführen? Ob Hackathon oder Design Thinking – es gibt verschiedene Möglichkeiten für das moderne Innovation Management.

Die Fertigungsstraße steht still – die zur Behebung des Fehlers benötigten Experten sind gerade nicht vor Ort. Was bislang die Produktion für mehrere Stunden oder teilweise Tage außer Betrieb gesetzt hat, kann nun in wenigen Minuten behoben werden.

Maschinelle Lernverfahren können dazu genutzt werden, um Produktionsabläufe zu optimieren. Ein Praxisbeispiel zeigt, wie Machine Learning zur Erkennung von Pseudofehlern in der Qualitätssicherung beiträgt.