Welche Systeme und Datenquellen können integriert werden?

Grundsätzlich jedes System, das eine Schnittstelle (API, Datenbank-Zugriff, Datei-Export oder Protokoll wie OPC-UA, MQTT, REST, SOAP) bereitstellt. Auch Systeme ohne moderne Schnittstellen lassen sich in der Regel anbinden – über Middleware, Daten-Adapter oder gezieltes Reverse Engineering der vorhandenen Datenhaltung.

Muss ich meine bestehenden Systeme ersetzen, um eine Data-driven Solution einzuführen?

Nein – und das ist bewusst ein Kernprinzip des pep.digital-Ansatzes. Die bestehende Systemlandschaft bleibt erhalten. pep.digital analysiert zunächst, welche Daten wo vorhanden sind, wie sie aktuell fließen und wo Lücken entstehen. Die neue Lösung legt sich wie eine intelligente Integrationsschicht über Ihre vorhandene Infrastruktur. Bestehende Systeme werden angebunden, nicht abgelöst. Das reduziert Projektrisiko, schützt bisherige Investitionen und ermöglicht eine schrittweise Einführung im laufenden Betrieb.

Welche Rolle spielt KI in einer Data-driven Solution – und brauche ich wirklich KI?

Künstliche Intelligenz (KI) ist ein Mittel zum Zweck – nicht das Ziel. In vielen Projekten liefern regelbasierte Automatisierungen, statistische Modelle oder einfache Schwellenwert-Logiken bessere und wartbarere Ergebnisse als komplexe KI-Modelle. pep.digital entscheidet technologieneutral: Wenn KI – etwa für Mustererkennung, Anomalieerkennung oder Prognosemodelle – einen klaren Mehrwert erzeugt, wird sie eingesetzt. Wenn einfachere Logik ausreicht, bleibt es dabei. Was zählt, ist ihr Geschäftsergebnis, nicht der Technologie-Stack. Das verhindert Over-Engineering und sorgt dafür, dass Ihre Lösung langfristig wartbar bleibt.

Wie läuft ein Data-driven Solution Projekt ab – und wie schnell gibt es erste Ergebnisse?

Das Projekt gliedert sich in drei Phasen: Discovery & Analyse – pep.digital erfasst Ihre Systemlandschaft, identifiziert Datenquellen und definiert gemeinsam mit Ihnen konkrete Anwendungsfälle mit dem höchsten Businesswert. MVP-Entwicklung – Der wertvollste Use Case wird als funktionsfähiger Prototyp umgesetzt – mit echten Daten, in Ihrer Infrastruktur. Skalierung & Integration – Weitere Use Cases und Datenquellen werden schrittweise ergänzt. Erste messbare Ergebnisse entstehen typischerweise bereits nach 2–4 Monaten – nicht erst nach einem Jahr Grundlagenprojekt.

Was ist der Unterschied zwischen Data-driven Solutions und Digitalen Produkterweiterungen?

Beide Leistungen klingen ähnlich, haben aber unterschiedliche Ausgangspunkte. Digitale Produkterweiterungen starten von einem physischen Produkt – ein Hersteller möchte sein bestehendes Produkt um digitale Services (Apps, Dashboards, Cloud-Anbindung) erweitern, um Kunden mehr Mehrwert zu bieten. Data-driven Solutions starten von internen Prozessen und Systemlandschaften – ein Unternehmen möchte isolierte Datensysteme verknüpfen, um operative Abläufe zu automatisieren und bessere Entscheidungsgrundlagen zu schaffen. Einfach gesagt: Produkterweiterungen richten sich nach außen zum Kunden, Data-driven Solutions optimieren von innen heraus. In komplexen Projekten, wie dem IoT-gestützten Fuhrparkmanagement das pep.digital aktuell realisiert, fließen beide Dimensionen zusammen.

Was ist der Unterschied zwischen einer Data-driven Solution und einem Standard-BI-Tool wie Power BI oder Tableau?

BI-Tools wie Power BI oder Tableau visualisieren Daten, die bereits vorhanden und strukturiert sind – sie beantworten die Frage „Was ist passiert?". Eine Data-driven Solution geht einen entscheidenden Schritt weiter: Sie verbindet aktiv heterogene Systeme und Datenquellen (IoT-Sensoren, CRM, Produktionsdaten, ERP), leitet daraus automatisiert Aktionen ab und löst Prozesse aus – ohne manuellen Eingriff. Das beantwortet nicht nur „Was ist passiert?", sondern auch „Was soll als nächstes passieren?" und setzt es direkt um. pep.digital entwickelt diese Lösungen individuell – nicht als konfigurierbares Produkt, sondern als maßgeschneidertes System, das exakt Ihre Prozesslogik abbildet.

Für welche Branchen und Anwendungsfälle sind Data-driven Solutions besonders geeignet?

Der größte Nutzen entsteht in Unternehmen, die physische Anlagen, Maschinen, Fahrzeuge oder Geräte betreiben – und deren Betriebsdaten bislang ungenutzt bleiben oder manuell ausgewertet werden. pep.digital hat seinen Schwerpunkt in der Industrie, Produktion und im Flottenmanagement – überall dort, wo IoT-Sensoren, Steuerungssysteme und operative Daten zusammenkommen, aber noch keine intelligente Verknüpfung stattfindet.Typische Anwendungsfälle, die pep.digital umsetzt:Automatisierte Disposition & Logistiksteuerung – Bestands-, Auftrags- und Lieferdaten aus mehreren Systemen steuern Prozesse ohne manuelle EingriffePredictive Maintenance – IoT-Sensoren überwachen Maschinenparameter in Echtzeit, KI erkennt Verschleißmuster frühzeitig, Wartungen und Ersatzteilbestellungen werden automatisch ausgelöst – exakt terminiert in produktionsarmen ZeitenIoT-Fuhrparkmanagement – Fahrzeugdaten werden zentral erfasst, Auslastung, Wartungsbedarf und Einsatzplanung laufen datengestützt und automatisiertOEE-Optimierung (Overall Equipment Effectiveness) – Produktionsdaten aus Maschinen, MES und ERP werden verknüpft, um Engpässe, Leerlauf und Qualitätsverluste sichtbar zu machenAnomalieerkennung in Produktionsprozessen – Abweichungen von definierten Sollwerten (Temperatur, Druck, Vibration) werden in Echtzeit erkannt und gemeldet, bevor Ausfälle entstehenEntscheidend ist dabei nicht die Unternehmensgröße, sondern dass operative Daten in größerem Umfang vorhanden sind – und dass manuelle oder reaktive Entscheidungen durch automatisierte, datenbasierte Prozesse ersetzt werden sollen. Für Branchen mit NIS2-Relevanz (Energieversorger, kritische Infrastruktur, Gesundheitswesen) berücksichtigt pep.digital dabei von Beginn an die entsprechenden Sicherheits- und Compliance-Anforderungen.

Hier findest du zusätzliche Antworten.

Data-driven Solutions

Data-driven Solutions vernetzt Systeme und Datenquellen, um maßgeschneiderte Services zu entwickeln und Geschäftsprozesse zu digitalisieren.

Ihre Herausforderung

Unternehmen stehen vor der Herausforderung, eine Vielzahl von isolierten Systemen und Datenquellen zu integrieren, um wertvolle Einblicke und automatisierte Prozesse zu ermöglichen. Oftmals fehlt es an Data-driven Solutions sog. datengetriebene Lösungen, die über die reine Vernetzung hinausgehen und gezielte, auf die Geschäftsbedürfnisse abgestimmte Services bieten. Ohne diese Integration und die daraus resultierenden Services bleiben viele Potenziale ungenutzt.

Unsere Lösung

Unser Data-driven Solution Angebot beginnt mit einer detaillierten Analyse Ihrer vorhandenen Systeme und Datenquellen. Durch die Verknüpfung dieser Systeme und den ermöglichten Datenaustausch entwickeln wir neue Services, die exakt auf Ihre technischen Gegebenheiten und Business-Anforderungen abgestimmt sind. Diese hochindividualisierten, automatisierten Services optimieren Ihre bestehenden Prozesse und eröffnen völlig neue Anwendungsmöglichkeiten. Unsere Expertise in der individuellen Softwareentwicklung garantiert, dass unsere Lösungen nicht nur technisch präzise, sondern auch sicher, strategisch wertvoll und langfristig erfolgreich sind.

Use Cases für Data-driven Solutions

Predictive Maintenance

Herausforderung

Ungeplante Stillstände durch Maschinenausfälle führen zu hohen Kosten und ineffizienten Wartungsabläufen. Starre Wartungszyklen ignorieren den realen Zustand der Anlagen. Fehlende Integration und Datenanalyse erschweren eine bedarfsgerechte Instandhaltung.

Wie wir Sie unterstützen können

Echtzeit-Analyse von Sensordaten zur Anomalie-Erkennung
KI-gestützte Identifikation von Verschleißmustern
Automatisierte Wartungsplanung und Ersatzteilbeschaffung
Bedarfsgerechte Wartung statt fixer Intervalle
Integration in bestehende Produktionsprozesse

Ihr Mehrwert

Weniger Stillstände durch frühzeitige Fehlererkennung
Reduzierte Instandhaltungskosten
Höhere Maschinenverfügbarkeit und Ressourcennutzung

Begriffe IoT, Anomalie-Erkennung, Predictive Maintenance

Beispiel

Ein Automobilhersteller nutzt IoT-Sensoren zur Überwachung seiner Maschinen. Die Künstliche Intelligenz erkennt Anomalien wie Temperaturabweichungen frühzeitig. Darauf basierend werden Wartungen und Ersatzteilbestellungen automatisch angestoßen – exakt terminiert in produktionsarmen Zeiten. Ergebnis: Höhere Verfügbarkeit, weniger Ausfälle

IoT Flottenüberwachung

Herausforderung

Flottenbetreiber kämpfen mit ineffizientem Management, hohen Ausfallzeiten und Kraftstoffverbrauch. Ohne Echtzeitdaten bleiben Optimierungspotenziale ungenutzt. Wartungen erfolgen zu spät oder unnötig häufig – mit direkten Auswirkungen auf Betriebskosten.

Wie wir Sie unterstützen können

Integration von Telematik- und IoT-Daten
KI-basierte Wartungsvorhersage
Analyse von Fahrverhalten und Routen (Referenz lesen)
Automatisierte Wartungs- und Flottenprozesse
Visualisierung und Monitoring via Dashboards

Ihr Mehrwert

Geringere Wartungskosten
Höhere Verfügbarkeit der Fahrzeuge
Kraftstoffersparnis durch Fahrverhaltensoptimierung
Nachhaltige Datenanalyse und Datenintegration

Begriffe Telematik, , KI-Analyse, Flottenmanagement

Beispiel

Ein Logistiker überwacht seine LKWs per IoT. Die Künstliche Intelligenz erkennt frühzeitig Probleme wie erhöhten Reifenverschleiß. Wartungen werden gezielt eingeplant. Parallel analysiert das System Fahrstile und gibt spritsparende Empfehlungen. Das senkt Ausfälle und Kosten nachhaltig. -> Spannende Referenz lesen.

Automatisierte Entscheidungsfindung

Herausforderung

Tägliche Unternehmensentscheidungen sind oft manuell, langsam und fehleranfällig. Es fehlt an Transparenz, Skalierbarkeit und Flexibilität. Ohne datenbasierte Entscheidungsfindung lassen sich Chancen und Risiken nur schwer bewerten und nutzen.

Wie wir Sie unterstützen können

Integration und Bereinigung von Datenquellen
KI-Modelle für Prognosen und Mustererkennung
Automatisierung kompletter Entscheidungsprozesse
Anbindung an bestehende ERP- und Business Intelligence Systeme (BI)
Echtzeit-Visualisierung durch Dashboards

Ihr Mehrwert

Schnellere und fundierte Entscheidungen
Weniger Fehler durch standardisierte Abläufe
Mehr Agilität durch flexible Prozesse
Nachhaltige Datenanalyse und Datenintegration

Begriffe Prozessautomatisierung, Datenintegration, Echtzeit-Analyse

Beispiel

Ein Energieversorger analysiert in Echtzeit das Stromverbrauchsverhalten. Die KI prognostiziert Lastspitzen und steuert automatisch Maßnahmen wie Lastverschiebung oder Tarifoptimierung. Das System reagiert flexibel auf Nachfrageschwankungen und spart Kosten.

Entscheidungs-Unterstützung im Kundenservice

Herausforderung

Serviceteams arbeiten oft mit unvollständigen Informationen unter Zeitdruck. Manuelle Prozesse und fehlende Datenintegration erschweren schnelle, konsistente Antworten und führen zu langen Bearbeitungszeiten sowie schwankender Servicequalität.

Wie wir Sie unterstützen können

Echtzeit-Analyse von Kundenanfragen
KI-basierte Handlungsempfehlungen für Agenten
Automatisierung von Standardfällen
Priorisierung durch historische Fallanalyse
Integration in CRM- und Ticketsysteme

Ihr Mehrwert

Schnellere Reaktionszeiten durch Echtzeitdaten
Höhere Kundenzufriedenheit durch erstklassige Serviceerlebnisse
Weniger Aufwand durch Automatisierung und intelligente Priorisierung
Nachhaltige Datenanalyse und Datenintegration

Begriffe Kundenservice, CRM, Workflow-Automatisierung

Beispiel

Ein IT-Dienstleister analysiert eingehende Serviceanfragen in Echtzeit. Künstliche Intelligenz erkennt Dringlichkeit und schlägt passende Antworten vor. Mitarbeiter erhalten alle Infos im Dashboard und reagieren schneller. Das Ergebnis: Bessere Qualität und zufriedene Kunden.

Personalisierte B2B-Interaktionen

Herausforderung

Komplexe, manuelle Prozesse in der B2B-Zusammenarbeit verlangsamen Abläufe, erhöhen den Aufwand und beeinträchtigen das Kundenerlebnis. Ohne datengestützte Automatisierung bleibt das Potenzial für Effizienz und Kundenbindung weitgehend ungenutzt.

Wie wir Sie unterstützen können

Analyse und Optimierung von Kollaborationsmustern
KI-Vorschläge für Bestellungen und Services
Automatisierte Abwicklung wiederkehrender Prozesse
Personalisierte Kommunikation in Echtzeit
Systemintegration in CRM/ERP

Ihr Mehrwert

Schnellere B2B-Prozesse durch datengetriebene Unterstützung
Weniger manuelle Aufgaben durch Automatisierung
Höhere Kundenbindung durch proaktive Service

Begriffe Prozessautomatisierung, CRM, Personalisierung

Beispiel

Ein Industrie-Zulieferer analysiert das Bestellverhalten seiner Kunden. Das System schlägt Nachbestellungen automatisiert vor, passt Wartungsintervalle an und erkennt Engpässe frühzeitig. Die Zusammenarbeit wird effizienter, Lieferzeiten verkürzen sich.

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„pep.digital ist ein wichtiger Partner für unsere Digitalisierungsvorhaben“
„pep.digital entwickelt mit uns eine IoT-gestützte Lösung zum Management unseres umfangreichen Fuhrparks. Dabei übernehmen Sie nicht nur die gesamte technische Arbeit, sondern sind auch proaktiver Partner in der Analyse unserer Anforderungen und der Ausgestaltung des Systems. Die Zusammenarbeit gestaltet sich auch über die große Entfernung problemlos und ist von Vertrauen und Professionalität geprägt. So ist pep.digital ein wichtiger Partner für unsere Digitalisierungsvorhaben.”

Mario Uhl

Head of IT

Julius Berger Plc

Einblick in unsere Data-driven Solution Projekte

Werfen Sie einen Blick auf ausgewählte Projekte aus verschiedenen Branchen – von vernetzten Systemen und Datenquellen hinzu effizienten, kostensparenden Software-Lösungen.

Datengetriebene Produktionsoptimierung

KAP Surface Holding GmbH ist als Teil der KAP AG ein führendes deutsches Unternehmen im Bereich der Oberflächenveredlung. Im Rahmen eines lieferketten-übergreifenden Projekts zu KI-gestützen Erkennung von Zusammenhängen zwischen Material und Prozessparametern wurde ein Datawarehouse sowie eine Datenaustauschplattform entwickelt.

Strassenbaustelle mit Baufahrzeugen Julius Berger

IoT basiertes Flottenmanagement bei Julius Berger

Julius Berger International ist der größte Baukonzern Nigerias. Sie betreiben einen Fuhrpark von mehr als 6000 Fahrzeugen. pep.digital entwickelt für Julius Berger eine interne Anwendung, die basierend auf Live-Daten aus den Fahrzeugen Wartungsprozesse sowie Inzident-Management-Workflows proaktiv steuert und so einen effizienten Betrieb der Fahrzeugflotte ermöglicht.

Komplettsystem für Ladeinfrastruktur

Leon Mobility bietet mit XOO eine effiziente Ladeinfrastruktur für alle Elektrofahrzeuge an. pep.digital begleitet das Startup seit der Entwicklung des ersten Prototyps und übernimmt alle Softwareentwicklungsarbeiten. Dazu gehören Cloud-basierte Verwaltungs- und Abrechnungssysteme, die Anbindung an die Werbeanbieter und Flottenbetreiber sowie alle Software auf den Ladepunkten selbst.

Was uns antreibt

Jedes Projekt ist anders, jeder Kunde individuell. Deshalb entwickeln wir individuelle Softwarelösungen. Aber in jedem Projekt und für jeden Kunden treiben uns die gleichen Werte und Grundvorstellungen.

Individualität braucht individuelle Lösungen
Kunden kommen zu uns, um ihre Individualität digital auszudrücken, Wettbewerbsvorteile zu schaffen und Prozesse effizienter zu gestalten – mit maßgeschneiderten Lösungen, ohne Kompromisse.
Agilität führt am schnellsten zum Erfolg
Ein Individualentwicklungsprojekt ist wie eine Reise: Wir kennen Ziel und Richtung, planen aber nicht jeden Schritt im Voraus. Stattdessen gehen wir gemeinsam los, lernen unterwegs und erreichen erste Ziele schneller – dabei bleibt Ihr Budget stets im Blick.
Dedizierte Teams für anspruchsvolle Aufgaben
Für volle Konzentration auf Ihre Ziele arbeitet ein festes Team während Ihres Projekts nur für Sie – ohne Konflikte, mit maximalem Fokus und voller Identifikation.
Ohne Vertrauen und Offenheit geht es nicht
Offenheit, Ehrlichkeit und Vertrauen sind für uns die Schlüssel zum Erfolg – nur so meistern wir Herausforderungen und verstehen die Bedürfnisse aller.
Qualität schafft Nachhaltigkeit
Qualität bedeutet mehr als Fehlerfreiheit: Mit solider Architektur, hoher Codequalität und relevanter Dokumentation entwickeln wir langlebige, sichere und anpassungsfähige Lösungen – unterstützt durch starke Prozesse und stetige Verbesserung.

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Häufig gestellte Fragen

Welche Systeme und Datenquellen können integriert werden?
Grundsätzlich jedes System, das eine Schnittstelle (API, Datenbank-Zugriff, Datei-Export oder Protokoll wie OPC-UA, MQTT, REST, SOAP) bereitstellt. Auch Systeme ohne moderne Schnittstellen lassen sich in der Regel anbinden – über Middleware, Daten-Adapter oder gezieltes Reverse Engineering der vorhandenen Datenhaltung.
Muss ich meine bestehenden Systeme ersetzen, um eine Data-driven Solution einzuführen?
Nein – und das ist bewusst ein Kernprinzip des pep.digital-Ansatzes. Die bestehende Systemlandschaft bleibt erhalten. pep.digital analysiert zunächst, welche Daten wo vorhanden sind, wie sie aktuell fließen und wo Lücken entstehen. Die neue Lösung legt sich wie eine intelligente Integrationsschicht über Ihre vorhandene Infrastruktur. Bestehende Systeme werden angebunden, nicht abgelöst. Das reduziert Projektrisiko, schützt bisherige Investitionen und ermöglicht eine schrittweise Einführung im laufenden Betrieb.
Welche Rolle spielt KI in einer Data-driven Solution – und brauche ich wirklich KI?
Künstliche Intelligenz (KI) ist ein Mittel zum Zweck – nicht das Ziel. In vielen Projekten liefern regelbasierte Automatisierungen, statistische Modelle oder einfache Schwellenwert-Logiken bessere und wartbarere Ergebnisse als komplexe KI-Modelle. pep.digital entscheidet technologieneutral: Wenn KI – etwa für Mustererkennung, Anomalieerkennung oder Prognosemodelle – einen klaren Mehrwert erzeugt, wird sie eingesetzt. Wenn einfachere Logik ausreicht, bleibt es dabei. Was zählt, ist ihr Geschäftsergebnis, nicht der Technologie-Stack. Das verhindert Over-Engineering und sorgt dafür, dass Ihre Lösung langfristig wartbar bleibt.
Wie läuft ein Data-driven Solution Projekt ab – und wie schnell gibt es erste Ergebnisse?
Das Projekt gliedert sich in drei Phasen:
1. Discovery & Analyse – pep.digital erfasst Ihre Systemlandschaft, identifiziert Datenquellen und definiert gemeinsam mit Ihnen konkrete Anwendungsfälle mit dem höchsten Businesswert.
2. MVP-Entwicklung – Der wertvollste Use Case wird als funktionsfähiger Prototyp umgesetzt – mit echten Daten, in Ihrer Infrastruktur.
3. Skalierung & Integration – Weitere Use Cases und Datenquellen werden schrittweise ergänzt.
Erste messbare Ergebnisse entstehen typischerweise bereits nach 2–4 Monaten – nicht erst nach einem Jahr Grundlagenprojekt.
Was ist der Unterschied zwischen Data-driven Solutions und Digitalen Produkterweiterungen?
Beide Leistungen klingen ähnlich, haben aber unterschiedliche Ausgangspunkte.
Digitale Produkterweiterungen starten von einem physischen Produkt – ein Hersteller möchte sein bestehendes Produkt um digitale Services (Apps, Dashboards, Cloud-Anbindung) erweitern, um Kunden mehr Mehrwert zu bieten.
Data-driven Solutions starten von internen Prozessen und Systemlandschaften – ein Unternehmen möchte isolierte Datensysteme verknüpfen, um operative Abläufe zu automatisieren und bessere Entscheidungsgrundlagen zu schaffen.
Einfach gesagt: Produkterweiterungen richten sich nach außen zum Kunden, Data-driven Solutions optimieren von innen heraus. In komplexen Projekten, wie dem IoT-gestützten Fuhrparkmanagement das pep.digital aktuell realisiert, fließen beide Dimensionen zusammen.
Was ist der Unterschied zwischen einer Data-driven Solution und einem Standard-BI-Tool wie Power BI oder Tableau?
BI-Tools wie Power BI oder Tableau visualisieren Daten, die bereits vorhanden und strukturiert sind – sie beantworten die Frage „Was ist passiert?". Eine Data-driven Solution geht einen entscheidenden Schritt weiter: Sie verbindet aktiv heterogene Systeme und Datenquellen (IoT-Sensoren, CRM, Produktionsdaten, ERP), leitet daraus automatisiert Aktionen ab und löst Prozesse aus – ohne manuellen Eingriff. Das beantwortet nicht nur „Was ist passiert?", sondern auch „Was soll als nächstes passieren?" und setzt es direkt um. pep.digital entwickelt diese Lösungen individuell – nicht als konfigurierbares Produkt, sondern als maßgeschneidertes System, das exakt Ihre Prozesslogik abbildet.
Für welche Branchen und Anwendungsfälle sind Data-driven Solutions besonders geeignet?
Der größte Nutzen entsteht in Unternehmen, die physische Anlagen, Maschinen, Fahrzeuge oder Geräte betreiben – und deren Betriebsdaten bislang ungenutzt bleiben oder manuell ausgewertet werden. pep.digital hat seinen Schwerpunkt in der Industrie, Produktion und im Flottenmanagement – überall dort, wo IoT-Sensoren, Steuerungssysteme und operative Daten zusammenkommen, aber noch keine intelligente Verknüpfung stattfindet.
Typische Anwendungsfälle, die pep.digital umsetzt:
- Automatisierte Disposition & Logistiksteuerung – Bestands-, Auftrags- und Lieferdaten aus mehreren Systemen steuern Prozesse ohne manuelle Eingriffe
- Predictive Maintenance – IoT-Sensoren überwachen Maschinenparameter in Echtzeit, KI erkennt Verschleißmuster frühzeitig, Wartungen und Ersatzteilbestellungen werden automatisch ausgelöst – exakt terminiert in produktionsarmen Zeiten
- IoT-Fuhrparkmanagement – Fahrzeugdaten werden zentral erfasst, Auslastung, Wartungsbedarf und Einsatzplanung laufen datengestützt und automatisiert
- OEE-Optimierung (Overall Equipment Effectiveness) – Produktionsdaten aus Maschinen, MES und ERP werden verknüpft, um Engpässe, Leerlauf und Qualitätsverluste sichtbar zu machen
- Anomalieerkennung in Produktionsprozessen – Abweichungen von definierten Sollwerten (Temperatur, Druck, Vibration) werden in Echtzeit erkannt und gemeldet, bevor Ausfälle entstehen
Entscheidend ist dabei nicht die Unternehmensgröße, sondern dass operative Daten in größerem Umfang vorhanden sind – und dass manuelle oder reaktive Entscheidungen durch automatisierte, datenbasierte Prozesse ersetzt werden sollen. Für Branchen mit NIS2-Relevanz (Energieversorger, kritische Infrastruktur, Gesundheitswesen) berücksichtigt pep.digital dabei von Beginn an die entsprechenden Sicherheits- und Compliance-Anforderungen.
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