Strategie für die Kundeninteraktion
Strategie zur Kundeninteraktion
Wie gestaltet man einzigartige Kundeninteraktionen? Wie definiert man die richtigen Kanäle und Touchpoints? Wie lassen sich physische und digitale Kanäle und Touchpoints integrieren? Dies sind einige der wichtigsten Fragen, die im Rahmen einer Kundeninteraktionsstrategie beantwortet werden müssen.
- Digitalisierung und Vernetzung der Customer Touchpoints in einem Learning System
- Generierung von Reichweite, Optimierung des Sales Funnels und Erweiterung des Ökosystems der Marke
- Kontinuierliche Verbesserung durch analysebasierte Automatisierung und Innovation
- Verbesserung der Kundenbindungsrate durch Steigerung von Kundengewinnung und -bindung
- Verbesserung des NPS durch bessere Kundenerfahrungen
- Mehr Umsatz pro Verkauf durch optimierte Vertriebs- und Marketingleistung
- Verfügbarkeit von Daten und Zugang zu relevanten Expert*innen
- Unterstützung durch das Top-Management
Unser Branchenführer
Cybersicherheits-Risikobewertung
Bewertung des Cybersecurity-Risikos
Cyber-Umgebung erfassen, kritische Risiken analysieren und einen konkreten Plan zur Risikominderung definieren
Die ganzheitliche Risikomanagement-Strategie von Siemens Advanta orientiert sich an den Kernzielen unserer Kunden und ermöglicht es ihnen, in einer Zeit zunehmender Unsicherheiten erfolgreich zu sein.
Siemens Advanta hilft bei der Identifizierung und Priorisierung von Risiken entsprechend ihrer geschäftlichen Konsequenzen und leitet individuelle Maßnahmen für ein proaktives Risikomanagement ab. Diese Managementperspektive hilft unseren Kunden, Risiken effektiv zu minimieren und schnellere Reaktionen durch priorisierte Maßnahmen, bessere Risikominderung und erhöhte Risikoabdeckung durch die Verknüpfung von IT-, OT- und Cloud-Umgebungen zu erreichen.
Siemens Advanta richtet seinen ganzheitlichen Risikomanagement-Ansatz an den zentralen Zielen seiner Kunden aus, und setzt dabei auf weltweit anerkannte Cybersecurity-Praktiken. Dies gewährleistet erhöhte Cybersecurity und Cyber-Resilienz in einer zunehmend unsicheren Welt.
Siemens Advanta bietet einen schrittweisen Ansatz zur Erfassung der Cybersecurity- Landschaft eines Unternehmens in vier Hauptbereichen: Governance, Menschen, Prozesse und Technologie. Risiken werden identifiziert und nach ihrer Auswirkung auf das Geschäft und der Wahrscheinlichkeit eines Cybersecurity-Vorfalls priorisiert. Schließlich definiert unser Team konkrete Maßnahmen, die direkt auf die individuellen Bedürfnisse unserer Kunden zugeschnitten sind.
Die Managementperspektive von Siemens Advanta ermöglicht es unseren Kunden, schnell zu handeln, sich auf die wichtigen Aufgaben zu konzentrieren, die Risikominderung zu optimieren und die Risikoabsicherung durch die Verknüpfung von IT, OT und Cloud zu steigern.
- Identifizierung von qualitativen und quantitativen Cybersecurity-Risiken
- Analyse und Priorisierung der identifizierten Risiken auf der Grundlage von Wahrscheinlichkeit und Auswirkungen
- Definition von Sicherheitskontrollen und Umsetzung von Maßnahmen zur Erreichung des angestrebten Sicherheitsniveaus
- Verbesserte Resilienz gegenüber unvorhergesehenen Herausforderungen und Risiken
- Verbesserte Flexibilität bei der Anpassung an sich ändernde Marktbedingungen und verbesserte Ressourcenzuweisung für ein effektives Risikomanagement
- Eine maßgeschneiderte Risikobewertungsmethodik, die auf die individuellen Bedürfnisse und Ziele des Unternehmens zugeschnitten ist
- Höherer Unternehmenswert durch Priorisierung von Risiken mit erheblicher Auswirkung und Maßnahmen zur Risikominderung
- Erweiterte Risikoabdeckung durch die Vernetzung von IT-, OT- und Cloud-Systemen
- Festlegung der wichtigsten Geschäftsziele durch die Geschäftsleitung
- Zugang zu wichtigen Daten, wie IT-Infrastruktur, Datenbestände und bestehende Sicherheitskontrollen
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Datenstrategie
Datenstrategie
Unsere Enterprise Data Strategy-Lösung ermöglicht es Unternehmen, ihre Datenressourcen voll auszuschöpfen. Wir bewerten den Reifegrad der Datenstrategie von Industrieunternehmen, identifizieren Infrastrukturanforderungen, entwickeln Kompetenzen von Mitarbeiter*innen und setzen uns für eine ethische Datennutzung ein. Mit unserem robusten Framework zur Bewertung der Datenkompetenz von Unternehmen ermitteln wir die Fähigkeiten datenzentrierter Unternehmen, Mitarbeiter*innen und Prozesse sowie Tools und Infrastrukturen. Anschließend helfen wir unseren Kunden dabei, ihre Datenstrategie auf der Grundlage von Schwerpunktbereichen zu gestalten und umzusetzen.
- Eine klar definierte Roadmap und nachhaltige Unterstützung bei der Umsetzung der empfohlenen Datenstrategie-Initiativen und der Erreichung der gesetzten Ziele
- Nahtlose Integration von Dateninitiativen in übergreifende Geschäftsziele im Rahmen eines datenzentrierten Geschäftsansatzes
- Förderung einer datenzentrierten Kultur und der Datenkompetenz von Mitarbeitenden
- Optimierung der Datenerfassung und Einsatz von unterstützenden Tools und IT-Architektur
- Durchführung einer umfassenden Bewertung der Datenkompetenz, die Stärken und Wachstumschancen aufzeigt
- Konzentration auf wirkungsvolle Datenstrategie-Initiativen, um transformative Ergebnisse zu erzielen
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Sustainability-Check-up
Sustainability-Check-up
Im Dschungel der zunehmenden Kundenanforderungen und der sich ständig ändernden Vorschriften ist eine schnelle Bewertung der Nachhaltigkeitsreife eines Unternehmens unerlässlich. Unternehmen müssen verstehen, wo sie sich auf ihrem Weg zur Nachhaltigkeit befinden. Der Sustainability Check-up von Siemens Advanta ist eine schnelle zweiwöchige Bewertung des Reifegrads eines Unternehmens. Er beschleunigt die Nachhaltigkeitstransformation durch konkrete Empfehlungen zur Bewältigung künftiger Herausforderungen.
- Erhalten Sie ein einzigartiges Nachhaltigkeitsreifeprofil mit einem übergreifenden ESG-Score in 16 Kategorien
- Erhalten Sie erstklassige Einblicke mit maßgeschneiderten Empfehlungen und konkreten nächsten Schritten
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IoT-Living-Labor für den Universitätscampus
IoT- Living- Lab für den Universitätscampus
Entwurf und Umsetzung eines IoT-Living -Labs
Siemens Advanta verwirklicht IoT-Living Labs für Universitäten. Diese werden durch die Erkundung der wertvollsten digitalen Anwendungsfälle ermöglicht. Unterstützt wird dieser Ansatz durch ein Büro für digitale Transformation, das Universitäten bei der Skalierung ihrer neuen digitalen Geschäftsmodelle hilft. Somit werden Universitäten in IoT-Testfelder verwandelt, um Innovation und Forschung zu neuen Themen wie Dekarbonisierung und Digitalisierung voranzutreiben.
- Beratung und Integration
- Beschleunigung der digitalen Transformation des Universitätscampus
- Gewinnung umfassender Erkenntnisse für Forschung und Lehre
- Verbesserung der Nachhaltigkeit und Förderung der Dekarbonisierung
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Kundenspezifische Lösungen
Kundenspezifische Lösungen
Design und Entwicklung von kundenspezifischen Lösungen
Die digitale Transformation, wie z. B. die Integration von IoT in ein Unternehmen, ist ein komplexer Prozess, der viele fundierte Entscheidungen erfordert. Siemens Advanta definiert, entwickelt und implementiert Lösungen, um die heutigen Herausforderungen zu bewältigen und neue Geschäftsanforderungen zu erfüllen. Die Implementierung der richtigen Lösungsarchitektur ist der Schlüssel zu wirtschaftlichem Fortschritt mit einer ganzheitlichen Perspektive. Dadurch wird sichergestellt, dass die besten Tools zur Lösung individueller Geschäftsanforderungen eingesetzt werden.
- Beratung und Integration
- Reduziertes Risiko und Komplexität
- Ganzheitliche, kundenspezifische End-to-End-Lösungen
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Digitale Zwillinge für Immobilien
Wertschöpfung durch Digital Twins: Entwicklung intelligenter Ökosysteme in der Immobilienbranche
Der Immobiliensektor durchläuft derzeit einen Wandel, in dem die digitale Transformation eine wichtige Rolle für die zukünftige Entwicklung spielt.
Warum ist die Digitalisierung von Gebäuden, Campussen und Stadtvierteln so wichtig für das Wohlbefinden der Menschen, die dort leben und arbeiten? Es gibt viele Gründe: erhöhte Flexibilität, größere Effizienz, verbesserte Kommunikation, höhere Mitarbeiterzufriedenheit - die Liste ist lang.
Die digitale Transformation ist also unerlässlich, aber das bringt eine Reihe von Herausforderungen mit sich. Laut einer aktuellen Studie sind nur 33 % der Unternehmen der gewerblichen Immobilienbranche der Meinung, dass sie über die erforderlichen Fähigkeiten verfügen, um ein digital transformiertes Unternehmen zu führen.
Viele Organisationen haben Schwierigkeiten, den Return on Investment (ROI) von Digitalisierungsinitiativen zu identifizieren und nur 10% der Führungskräfte geben an, den ROI ihrer digitalen Initiativen messen zu können. Dies liegt zum großen Teil daran, dass Teams sich mehr auf das 'Wie' und 'Was' der Transformation konzentrieren, z.B. die Technologie, die für sich genommen nicht viel bewirken kann. Stattdessen sollten sie sich auf das alles entscheidende 'Warum' fokussieren - nämlich die Wertschöpfung zu steigern und die operativen Prozesse zukunftssicher zu machen. Die digitale Transformation muss einen ganzheitlichen Ansatz verfolgen, um die Effizienz des Unternehmens auf die nächste Ebene zu bringen und den Mehrw
Inmitten dieses Wandels drängen viele neue PropTech-Unternehmen auf den Markt, die von Anfang an digital ausgerichtet sind. Allein im Jahr 2019 wurden 31 Milliarden Euro Risikokapital in diese Unternehmen investiert, begleitet von technischen Innovationen entlang der gesamten Digitalisierungskette. Dies stellt etablierte Unternehmen vor die Herausforderung, ihre Digitalisierungsbemühungen zu priorisieren und die richtige Technologie zur Erreichung ihrer Ziele auszuwählen. Während sie neue Technologien einsetzen und große Mengen an Daten von ihren Kunden, Baustellen usw. sammeln, sind Unternehmen sich nicht immer sicher, wie sie diese Informationen verwenden sollen oder über welches Potenzial sie bereits verfügen
Es gibt zusätzliche Ebenen von Veränderung und Komplexität, wie den Übergang zu gemischt genutzten Gebäuden und die Schaffung von urbanen Lebensumgebungen mit vielen neuen Funktionen. Zudem wächst der Druck auf den Immobilienmarkt, seine Auswirkungen auf die Umwelt zu verringern, da Gebäude allein 40% der weltweiten CO2-Emissionen verursachen. Wenn sie bis 2050 globale Netto-Null-Emissionen-Ziele erreichen wollen, müssen Immobilienentwickler, -manager und -betreiber alles tun, um Immobilien zu dekarbonisieren. Das kann die Modernisierung bestehender Gebäude oder die Umplanung von Neubauten umfassen. Vor allem muss aber die Transparenz gewonnen werden, die für die Definition von Maßnahmen in ihrem bestehenden Immobilien
Darüber hinaus hat die COVID-19-Pandemie den Immobilienmarkt unter Druck gesetzt, die Nutzung von Immobilien zu maximieren und den Fokus auf die Menschen zu legen, die in den Gebäuden leben, arbeiten und diese besuchen. Durch hybride Modelle, Hygienekonzepte und neue Arbeitsplatzanforderungen soll neues Leben in die Gebäude gebracht werden, um die Produktivität der Mitarbeitenden
Um diese Herausforderungen zu bewältigen, benötigen Führungskräfte in der Immobilienbranche eine ganzheitlichere Strategie, um ihr Unternehmen mit den Stakeholdern aus den Bereichen Personalwesen, Betrieb, IT, CDOs und anderen Führungsebenen zu transformieren. Diese Strategie nutzt datenintensive Technologien, die ein klares Gesamtbild bieten und präzise (fast) Echtzeitdaten liefern, um fundierte Entscheidungen zu treffen. Digitale Zwillinge für intelligente Infrastrukturen wie Gebäude, Campusse und Stadtviertel kommen hier ins Spiel und machen die Immobilienbranche zum Wegbereiter der Zukunft. Da die Infrastruktur vielfältig ist und die Kundenbedürfnisse unterschiedlich sind, variiert der digitale Zwilling und kann von einfachen KPI-Dashboards bis hin zu interaktiven, selbstlernenden 3D-Gebäuderepräsentationen reichen.
Die reale und die virtuelle Welt mit digitalen Zwillingen verbinden
Die Verbindung der realen und virtuellen Welt mit digitalen Zwillingen ist im Immobiliensektor von großer Bedeutung. Digitale Zwillinge dienen als Brücke zwischen der realen und virtuellen Welt, indem sie Informationen von intelligenten Gebäuden und Campussen in eine virtuelle Umgebung übertragen. Dies wird durch die richtige digitale Strategie, IoT-Devices, Systemintegration, Cloud Computing und analytische Modelle ermöglicht. Der digitale Zwilling kann dann nahezu in Echtzeit und anhand historischer Daten unterschiedlichste Szenarien simulieren und dabei helfen, die Auswirkungen von Entscheidungen in jeder Phase des Immobilienlebenszyklus zu bewerten. Da sich diese intelligenten Ökosysteme ständig weiterentwickeln, muss sich der digitale Zwilling an neue Anforderungen, Funktionen und KPIs anpassen und in unterschiedliche Unternehmensbereiche skalierbar sein.
Warum digitale Zwillinge einen Mehrwert für die Immobilienbranche schaffen
Digitale Zwillinge bieten der Immobilienbranche zahlreiche Möglichkeiten. Sie helfen dabei, die Herausforderungen zu meistern, die das Gebäudemanagement verändern, und steigern dabei sowohl die Rendite als auch die Effizienz. Jede der unten aufgeführten Kategorien muss für mehrere Use Cases (Anwendungen, neuen Prozessen, KPIs) anwendbar sein, um Unternehmen in ihrem Transformationsprozess als leistungsstarkes Werkzeug zu unterstützen.
- Umfassende Einblicke. Ein digitaler Zwilling für ein Gebäude, einen Campus oder ein Stadtviertel bietet einen ganzheitlichen Überblick über die Bestände und zeigt, wie gut sie zusammenarbeiten.
- Verbesserte Gesundheit und Wohlbefinden. Das Verständnis für Mieterinnen und Mieter, Besucherinnen und Besucher sowie Mitarbeitende ermöglicht es Gebäudemanagern und Entwicklern, sich auf die Verbesserung von Komfort und Wohlbefinden zu konzentrieren. Auf diese Weise reagiert das Gebäude auf die Bedürfnisse der Menschen und nicht umgekehrt. Ein starker IoT-Backbone und ein skalierbarer digitaler Zwilling helfen dabei, einen solchen lebenswerten Ort zu gestalten, indem mehrere Datenquellen kombiniert werden, die für eine nahtlos funktionierende intelligente Gebäudeumgebung benötigt werden.
- Nachhaltigkeit und Wandel zu Netto-Null-Emissionen. Digitale Zwillinge bieten Einblicke in den Energie- und Wasserverbrauch, um Optimierungsmöglichkeiten aufzudecken. Diese ermöglichen es Immobilienunternehmen, den Weg zur CO2-Neutralität einzuschlagen und eine positive Auswirkung auf die Umwelt sowie ihre eigene Bilanz zu schaffen.
- Generierung von ROI. Mit den richtigen Daten können Entscheidungsträger Strategien entwickeln, die die Rentabilität der Investition und den Vermögenswert steigern. Dabei müssen alle Übergangskosten wie z.B. Prozesse und Werkzeuge, Kompetenzentwicklung oder Change Management erfasst werden. Es ist jedoch auch wichtig, die Kosten im Zusammenhang mit der Technologieinfrastruktur zu berücksichtigen, wie z.B. SaaS, Support und Wartung, Software-Entwicklungskosten für Anwendungen, IoT-Plattformen, Kommunikation und Netzwerke sowie IoT-Devices
- Prädiktive Instandhaltung
- Verbesserte Raumauslastung. Mit einem fundierten Verständnis der Mieter und ihrer Gewohnheiten können Immobilienmanager die Raumnutzung optimieren. Dies ist besonders in der Post-COVID-Ära
Da sie alle diese Elemente berücksichtigen, bieten digitale Zwillinge einen konkreten Ansatz für die Digitalisierung von prozessgesteuerten Abläufen. Gleichzeitig schaffen sie eine Grundlage für den Immobiliensektor, um langfristige globale Herausforderungen zu bewältigen.
Herausforderungen erfolgreich durch digitale Zwillinge bewältigen
Digitale Zwillinge helfen der Immobilienbranche, große Herausforderungen zu meistern und tägliche Hindernisse zu überwinden.
Fehlende Einblicke zur Erreichung von ESG-Zielen
Da der Druck auf den Immobiliensektor wächst, ESG-Themen umzusetzen, kann ein digitaler Zwilling volle Transparenz darüber bieten, welche Prozesse und Funktionen die wichtigsten KPIs im Bereich Umwelt, Soziales und Unternehmensführung beeinflussen.
Mit diesen Informationen können Eigentümer und Facility Manager Maßnahmen definieren, um die ESG-Ziele für ihr Immobilienportfolio zu erreichen. Durch die Integration zusätzlicher nicht-immobilienspezifischer Daten wie Verkehrs- und Wetterdaten können zusätzliche Zusammenhänge hergestellt werden, um die ESG-KPIs zu verbessern.
Daten-Silos überall
Isolierte Daten sind in den meisten Branchen eine Herausforderung, aber auf die Immobilienbranche trifft dies besonders zu. Mit mehreren, dezentralisierten Gebäuden, unterschiedlichen Baujahren und noch mehr Stakeholdern werden Daten in verschiedenen Formaten und an unterschiedlichen Orten gespeichert, wodurch ein klarer Überblick über das Portfolio erschwert wird.
Vom BIM zum digitalen Zwilling
Die Weiterentwicklung eines Building Information Modeling (BIM) eines einzelnen Gebäudes in einen digitalen Zwilling, der mehrere Gebäude und Campusse verbindet, erfordert die Zusammenführung von dynamischen und statischen Daten aus verschiedenen Quellen. Dies ermöglicht der Organisation den Zugriff auf Echtzeitdaten über die Performance des Gebäudes anhand von strategischen bis hin zu funktionalen
Die Konsolidierung von Daten in einer einzigen Oberfläche, eine digitale Zwillingsplattform mit Integration mehrerer Anbieter, ermöglicht eine vollständige Transparenz der Vermögenswerte und fortschrittliche Analysen. Dies erlaubt beispielsweise Immobilienbesitzern, Gebäude zu vergleichen, Systemausfälle zu verhindern und die Leistung zu verbessern.
Ungeplante Ausfallzeiten von Anlagen
Häufig reagieren Gebäudemanager reaktiv, wenn Probleme in Gebäuden gelöst werden müssen. Dies beeinträchtigt die Zufriedenheit der Mieterinnen und Mieter
Ein digitaler Zwilling kann mithilfe von Machine-Learning-Modellen vorhersagen, wann ein Fehler auftreten wird. Er informiert den Betreiber, damit dieser einen Techniker beauftragt und ihm alle notwendigen Informationen zum Reparaturobjekt gibt. Dieser Ansatz spart Geld und Zeit und verbessert gleichzeitig die Zufriedenheit der Mieterinnen und Mieter
Nicht messbare Performance
Immobilienbesitzer und -manager setzen oft Ziele und Vorgaben für ihr Immobilienportfolio, aber es ist nicht immer einfach diese zu messen. Traditionell verwenden sie statische Daten, um die Leistung retrospektiv zu messen, was die proaktive Anpassung von Systemen und Prozessen erschwert.
Durch die Kombination der realen und digitalen Welt können neue Informationen nahezu in Echtzeit extrahiert werden, zusammen mit anderen externen Faktoren wie Wetterbedingungen, Belegungsplanung und menschlichem Einfluss. Auf diese Weise können Unternehmenseigentümer die Performance überwachen und sie als Entscheidungsgrundlage für das weitere Portfolio nutzen.
Entwicklung des am besten geeigneten digitalen Zwillings
Neue Technologien eröffnen ungeahnte Möglichkeiten und werden oft als ultimative Problemlöser betrachtet. Wenn jedoch ein "digitaler Zwilling" mit seinen vielfältigen Funktionen und Anwendungen ohne klaren Geschäftszweck eingeführt wird, kann dies kostspielig und zeitaufwendig sein und im schlimmsten Fall von Betreibern, Mietern oder Investoren nicht akzeptiert werden.
Das wichtigste Ziel ist es, den wirtschaftlichen Mehrwert sowie den Vorteil für Nutzerinnen und Nutzer zu definieren, und diesen mit den technischen Möglichkeiten abzuwägen. So entsteht der richtige digitale Zwilling, der die erwarteten Geschäftsanforderungen durch individuelle Softwareentwicklung, vordefinierte SaaS-Produkte/Lösungen oder eine Kombination aus beidem löst.
Digitale Zwillinge können einfache digitale Darstellungen eines Geschäftsproblems sein oder technisch komplex und ressourcenintensiv, wenn sie ein vielfältiges Ökosystem und umfassende KPIs abdecken. In jedem Fall sind sie die Investition wert, wenn eine klare Strategie zur Optimierung des Unternehmens festgelegt wurde.
Um den digitalen Zwilling richtig zu gestalten, sind einige kritische Schritte erforderlich:
- Klare Geschäftsziele definieren. Es müssen konkrete Anwendungsfälle für den digitalen Zwilling identifiziert werden, um zu verdeutlichen, warum eine digitale Darstellung benötigt wird und was sie verbessern soll. Dabei sollte die vorhandene Datenlandschaft genutzt werden.
- ROI für das angestrebte Ziel definieren. Dieser Schritt ist entscheidend und beinhaltet eine Abwägung von Geschäfts- und technischen Anforderungen, die zu einem digitalen Zwilling führen.
- Entwurf des digitalen Zwillings. Dann kommt High-Tech ins Spiel, um die richtige Technologie für den richtigen Einsatzzweck auszuwählen und ein klares Budget festzulegen. Dadurch soll sichergestellt werden, dass der digitale Zwilling die Geschäftsziele berücksichtigt und den richtigen Rahmen erhält, um in das Unternehmen integriert zu werden.
- Implementierung des digitalen Zwillings. Ein entscheidender Erfolgsfaktor ist der erste Go-Live des Zwillings im agilen Modus, um sicherzustellen, dass alle technischen Schnittstellen festgelegt sind. Gleichzeitig bereitet dieser Schritt die Organisation auf die erste transformative Phase vor, in der Betriebsabläufe optimiert, Transparenz geschaffen und die Entscheidungsfindung verbessert werden.
- Die Lösung skalieren. Ein digitaler Zwilling ist keine einmalige Erscheinung. Er stellt das Geschäft digital dar und muss daher die Anpassungsfähigkeit besitzen, über das gesamte Immobilienportfolio hinweg zu skalieren, um die digitale Transformation voranzutreiben.
Digitale Zwillinge sind ein Marktdifferenzierer. Da sich der Immobiliensektor in einer neuen Ära der digitalen Transformation befindet, hilft diese innovative, intelligente Technologie dabei, viele Herausforderungen zu bewältigen, mit denen etablierte Organisationen konfrontiert sind. Dieser datenbasierte Ansatz ist entscheidend, um den ROI jeder Veränderung - digital oder physisch - in der Immobilienbranche zu belegen. Er bring außerdem Legacy- und disruptive Unternehmen zusammen, während sie gemeinsam notwendige Veränderungen bei der Planung und dem Betrieb von Gebäudekomplexen angehen. Darüber hinaus haben digitale Zwillinge einen erheblichen Einfluss auf Effizienz, Kostensenkung, operative Intelligenz und Dekarbonisierung - all dies sind Faktoren, die den Sektor für die kommende Dekade zukunftssicher machen werden.
Unser Autor

City Performance Tool
City Performance Tool
Unterstützung von Städten bei der Erreichung von Umweltzielen
Wie können wir das Leben in der Stadt verbessern? Die einfache Antwort lautet: Daten. Städte, so komplex sie auch sein mögen, generieren laufend riesige Mengen an Daten. Diese Informationen können wir nutzen, um jene Systeme zu optimieren, die das Leben in der Stadt bestimmen - von Verkehr und Gesundheit bis hin zu Energieverbrauch und Sicherheit. Dabei handelt es sich um echte, spürbare Veränderungen: Mit Hilfe von Daten lassen sich die Reaktionszeiten bei Notfällen verkürzen, Treibhausgasemissionen reduzieren und Pendlerströme optimieren. Dedizierte Lösungen helfen dabei, das Potenzial intelligenter Daten für die Stadt zu maximieren.
Das City Performance Tool
- bewertet Gebäude-, Verkehrs- und Energietechnologien in einer Stadt anhand von mehr als 70 Technologien, die im gewünschten Zeitraum und auf der erforderlichen Umsetzungsebene eingesetzt werden
- misst die Folgen strategischer Entscheidungen einer Stadt und vergleicht traditionelle Methoden mit modernsten Technologien
- bestimmt die erforderliche Durchführungsrate, die eine Stadt benötigt, um ihre künftigen Umweltziele zu erreichen
- berichtet sowohl über ökologische als auch wirtschaftliche KPIs in den Bereichen Verkehr, Gebäude und Energie
Unser Branchenführer
Städtisches Luftmanagement
Städtisches Luftmanagement
Verbesserung der Luftqualität mithilfe von Daten
Unsere Cloud-basierte Software „City Air Management“ (CyAM ), soll Ballungszentren bei der Reduzierung von Luftverschmutzung unterstützen . Sie erfasst Emissionsdaten in Echtzeit und simuliert Maßnahmen zur Verbesserung der Luftqualität — so können Entscheidungsträger mithilfe zuverlässiger Daten Abhilfe bei hohen Emissionen schaffen. Hochgenaue Vorhersagen zur Luftqualität werden für die nächsten fünf Tage prognostiziert. Dabei wird ein ausgeklügelter Algorithmus verwendet, der auf historischen Daten, Wettereingaben und aktuellen Daten basiert.
Das Siemens City Air Management Tool „und unsere Beratungsleistungen helfen Städten dabei, Methoden zu finden, um schlechte Luftqualität kurzfristig zu verhindern und eine Strategie für den längerfristigen Technologiewandel zu entwickeln. „City Air Management“ überwacht und prognostiziert die Luftqualität und simuliert Maßnahmen, die eine Stadt kurzfristig ergreifen kann, um Überschreitungen der Luftqualitätsnormen zu verhindern und die Belastung der Atemwege für die am meisten gefährdeten Bürger zu begrenzen. Indem Städte datengestützte Entscheidungen treffen, können sie Kosten sparen, die Effizienz maximieren und langfristige Verbesserungen der Luftqualität fördern.
Erfahren Sie mehr über das Siemens City Air Management Tool.
Schlechte Luftqualität ist die häufigste umweltbedingte Ursache für vorzeitige Todesfälle in der EU, und die politischen Entscheidungsträger nehmen die Luftverschmutzung sehr ernst. Das City Air Management Tool (CyAM) wurde entwickelt, um Ländern dabei zu helfen, die strengeren nationalen Emissionsziele für die wichtigsten Schadstoffe zu erfüllen, um die Luftqualität in Städten zu verbessern.
Mit dem am 18. Dezember 2013 beschlossenen europäischen Maßnahmenpaket zur Luftreinhaltung wurden strengere nationale Emissionshöchstgrenzen für die sechs wichtigsten Schadstoffe eingeführt: Feinstaub, photochemische Oxidantien und bodennahes Ozon, Kohlenmonoxid, Schwefeloxide, Stickoxide und Blei.
Viele Länder haben jedoch Schwierigkeiten, dies umzusetzen. Unsere Anwendung CyAM ist ein hervorragendes Instrument, um ihnen dabei zu helfen.
Basierend auf unserer Technologiekompetenz und der globalen Datenbank von Siemens ist CyAM in der Lage, die Auswirkungen von mehr als 80 Technologien von der Energie bis zum Verkehr zu berechnen. Speziell für die chinesische Industrie berechnete CyAM PM2,5, PM10, NOx usw., um zu ermitteln, inwieweit die Luftqualität verbessert werden kann. Es analysiert auch andere sozioökonomische KPIs wie CAPEX und OPEX, um die effektivsten Technologie-Roadmaps und Entscheidungen zur Politikgestaltung zu entwerfen und bereitzustellen.
Zusammen mit den Methoden zur Vorhersage der Luftverschmutzung können die CyAM-Funktionen den Städten helfen, kurzfristige Maßnahmen zu ergreifen. So werden beispielsweise Gebühren für die Luftverschmutzung erhoben, öffentliche Verkehrsmittel kostenlos zur Verfügung gestellt usw., und zwar einige Tage, bevor die Emissionen bestimmte Grenzwerte überschreiten. Es wird auch die Verbesserung der Luftqualität in den kommenden Jahren ankurbeln, einschließlich der verstärkten Nutzung der Elektromobilität und der Einführung von Umweltzonen.
Unser Branchenführer
Angewandte Datenanalyse für die Industrie
Angewandte Datenanalyse für die Industrie
Wir bieten Kund*innen verschiedener Branchen gezielte Daten- und Analyselösungen, um datengetriebene Einsichten und daraus resultierende Wertschöpfung zu ermöglichen.
Datenanalyse und maschinelles Lernen für strategisches Wachstum, Innovation und operative Exzellenz
Daten sind ein Wegbereiter für strategisches Unternehmenswachstum, Innovation, verbesserte Rentabilität und betriebliche Effizienz. Mit sauberen, leicht zugänglichen und geregelten Daten kann Ihr Unternehmen neue Anwendungsfälle implementieren, um neue Dienstleistungen zu schaffen, tiefere Einblicke in Ihre Abläufe zu gewinnen und die geschäftlichen Herausforderungen von heute und morgen zu lösen.
Die Anwendung von Datenanalyse und maschinellem Lernen zielt darauf ab, reale Herausforderungen in Industriebranchen zu lösen: Es geht darum, Abläufe zu verbessern, Kosten zu senken, die Effizienz zu steigern und die Kundenzufriedenheit zu erhöhen.
Unsere Expertinnen und Experten unterstützen Ihr Unternehmen von der strategischen Datenbewertung und -gestaltung bis hin zur Entwicklung von Data-Governance- und -Hygiene-Ansätzen, die auf globalen Best Practices basieren. Wir ermitteln das Mindestmaß an tragfähigen Daten, das für die Umsetzung von Anwendungsfällen und Diensten erforderlich ist. Außerdem stellen wir alle erforderlichen Architektur- und Konnektivitätsanforderungen bereit, um ein kohärentes Datenprojekt zum Leben zu erwecken. Wir begleiten Sie dabei, Ihren digitalen Unternehmensbestand besser zu nutzen und konsequente datengetriebene Wertschöpfung zu erzielen. Damit unterstützten wir Sie gleichzeitig dabei, Ihren digitalen Reifegrad und Ihre Angebote zu erweitern.
Entdecken Sie unsere maßgeschneiderte Produktpalette zur Unterstützung Ihrer Geschäftsanforderungen:
Angewandte Datenanalyse: Von der Datengrundlage bis zum IoT Digital Core
Bei der angewandte Datenanalyse verfolgen Organisationen einen ganzheitlichen Ansatz, um Daten optimal zu nutzen. Er beginnt mit einer Datengrundlagenermittlung, bei der die vorhandenen Quellen, Strukturen und die Qualität erfasst werden. Die strategische Datenanalyse konzentriert sich auf die wesentlichen Elemente für handlungsrelevante Erkenntnisse. Eine solide Datenverwaltung sorgt für Integrität, Sicherheit und Compliance. Angewandte Branchenanalysen setzen modernste Technologie ein, um aussagefähige Erkenntnisse zu gewinnen. Die IoT-Integration verbessert die Echtzeitüberwachung und die vorausschauende Analytik. Diese Themen treiben Innovation und betriebliche Effizienz voran.
Data Baselining, auch bekannt als Data Landscaping, ist unser Ansatz zur Verarbeitung und visuellen Organisation von Daten auf intuitive und leicht verständliche Weise. Dazu gehört die Entwicklung von Diagrammen, Karten, Schaubildern und Dictionaries, um die Beziehungen zwischen verschiedenen Datenelementen und Entitäten darzustellen. Nachdem wir die geeigneten Daten identifiziert haben (siehe " Mindestmaß an tragfähigen Daten "), verarbeiten wir sie, bereiten sie auf und bereinigen sie und gleichen sie für die Analyse ab. Dies umfasst in der Regel die Erstellung von Datenprofilen, die Bereinigung und Transformation, um die Genauigkeit, Konsistenz und Vollständigkeit der Daten zu gewährleisten.
Wir verwenden strategische Datenanalyse, um ein Mindestmaß an tragfähigen Daten (Minimum Viable Data, MVD) unserer Kund*innen zu identifizieren und anzustreben. MVD ist die minimale Datenmenge, die benötigt wird, um ein bestimmtes Ziel oder eine bestimmte Aufgabe zu erreichen. Das Konzept von MVD wird oft in agilen Entwicklungsansätzen verwendet, um Produkte schnell zu entwickeln und auf den Markt zu bringen, indem man sich auf die minimal erforderlichen Funktionen konzentriert, um die Kundenanforderungen zu erfüllen.
Bei der Datenanalyse bezieht sich MVD auf die minimale Datenmenge, die erforderlich ist, um Erkenntnisse zu gewinnen oder fundierte Entscheidungen zu treffen. Dies beinhaltet die Identifizierung der wichtigsten Datenvariablen, die Reduzierung von Datenredundanzen und die Beseitigung von überflüssigen Datenpunkten, die nicht zur Analyse beitragen.
Die Verwendung von MVD kann den Datenerhebungsprozess optimieren, Kosten und Zeit für Datenspeicherung und -verarbeitung reduzieren sowie Genauigkeit und Relevanz der Analyse verbessern. Die Konzentration auf die minimale erforderliche Datenmenge vermeidet Informationsüberlastung und erlaubt es Datenanalysten und Entscheidungsträgern, sich auf relevante Daten zu konzentrieren.
Es ist wichtig MVD nicht als starr oder festgelegt zu betrachten. Da sich Geschäftsbedürfnisse und -ziele ändern können, kann sich auch das Mindestmaß an tragfähigen Daten ändern, und es können zusätzliche Daten erforderlich sein, um tiefere Einblicke zu gewinnen oder anspruchsvollere Ziele zu erreichen.
Wir setzen Data Governance als Prozess ein, um die Qualität, Verfügbarkeit, Integrität und Sicherheit von Daten in einer Organisation zu verwalten und sicherzustellen. Wir arbeiten mit unseren Kund*innen zusammen, um Richtlinien, Verfahren und Standards für das Datenmanagement festzulegen und Verantwortlichkeiten zuzuweisen. Dabei stellen wir sicher, dass regulatorische Anforderungen eingehalten werden.
Der Data-Governance-Prozess umfasst in der Regel folgende Schritte:
- Festlegung von Datenrichtlinien: Richtlinien, die die Verwaltung von Daten regeln, einschließlich Datenqualität, Datensicherheit, Datenschutz und Datenaufbewahrung.
- Festlegung von Datenstandards: Definition von Datenstandards, die die Regeln für die Sammlung, Speicherung und Verwendung von Daten vorgeben, z. B. Datenformate, Datendefinitionen und Datenvalidierungsregeln.
- Zuweisen von Datenverantwortung: Identifizierung von Datenverantwortlichen, die für die Verwaltung bestimmter Datensätze verantwortlich sind, und Zuweisung von Datenhütern, die für die Qualität und Genauigkeit der Daten verantwortlich sind.
- Festlegung von Datenprozessen: Entwicklung von Prozessen zur Verwaltung von Daten über ihren gesamten Lebenszyklus hinweg, einschließlich Datenerfassung, -speicherung, -verarbeitung und -verbreitung.
- Sicherstellung der Datensicherheit: Implementierung von Maßnahmen zum Schutz der Daten vor unbefugtem Zugriff, wie z.B. Verschlüsselung, Zugangskontrollen sowie Datensicherung und -wiederherstellung.
- Überwachung der Datenqualität: Regelmäßige Überwachung der Datenqualität, um sicherzustellen, dass die Daten korrekt, vollständig und konsistent sind.
- Überprüfung der Datenkonformität: Regelmäßige Durchführung von Audits, um die Einhaltung von regulatorischen Anforderungen sowie internen Richtlinien und Verfahren sicherzustellen.
- Kontinuierliche Verbesserung: Fortlaufende Überprüfung und Verbesserung des Data-Governance-Prozesses, um sicherzustellen, dass er weiterhin effektiv und effizient den Datenmanagementanforderungen der Organisation entspricht.
Unser Ansatz ist ein echter End-to-End-Prozess, von der anfänglichen Identifizierung des Mehrwerts bis hin zur Implementierung angewandter analytischer Lösungen. Wir arbeiten mit unseren Kund*innen von der ersten Entdeckung über POC (Alpha) und MVP (Beta) bis hin zur vollständigen Implementierung und Unterstützung zusammen.
Unser Analyseentwicklungsprozess ist ein Rahmenwerk für das Design, die Entwicklung und Implementierung von Analyselösungen für spezifische geschäftliche Problemstellungen. Der Prozess umfasst mehrere Stufen, die aufeinander aufbauen, um eine erfolgreiche Analyselösung für Kund*innen zu schaffen. Dazu gehören die Problemdefinition, Datenerfassung, Datenvorbereitung, Datenexploration, Modellierung, Evaluierung und Implementierung.
Insgesamt ist der Analyseentwicklungsprozess iterativ und beinhaltet mehrere Zyklen zur Verfeinerung und Verbesserung der Analyse-Lösung. Der Schlüssel zum Erfolg liegt darin, sicherzustellen, dass die Analyselösung auf die betrieblichen Problemstellungen und die Bedürfnisse der Beteiligten abgestimmt ist und dass die gewonnenen Erkenntnisse in Handlungsanweisungen umsetzbar sind und so zur Wertschöpfunng beitragen können.
Der industrielle IoT Digital Core stellt für Kund*innen ein System zur Wertsteigerung ihrer bestehenden Daten dar. Bestehende Daten werden auf einfache Weise integriert und bereitgestellt, Anwendungsfälle erstellt und kann ohne Technologiefokus von Multiplikatoren im Unternehmen aufgegriffen werden, um den Wertschöpfungsprozess rasch zu beginnen.
Der IoT Digital Core und die Datenanwendungsfälle und -analyse sind zwei wesentliche Komponenten der IoT-Technologie. Sie arbeiten zusammen, um Daten in Echtzeit von verbundenen Geräten und Sensoren zu sammeln und zu analysieren.
IoT Digital Core: Der IoT Digital Core bildet das Fundament eines IoT-Systems. Er besteht aus der Hardware und Software, die den Datenfluss von verbundenen Geräten zur Cloud verwalten. Der Digital Core umfasst die Geräte selbst sowie die Gateways und Edge-Geräte, die zur Datenerfassung und -übertragung zur Cloud verwendet werden. Neben der Hardware umfasst der Digital Core auch Software wie Betriebssysteme, Sicherheitssoftware und Datenverwaltungssysteme. Anstatt sich auf die Technologie zu konzentrieren, handelt es sich hierbei um einen beschleunigten Systemansatz für die Wertschöpfung aus Ihren Daten, zu dem auch Integrationsadapter, Datenmodelle und Workflows gehören.
Datenanalyse: Sobald Daten vom Digital Core erfasst wurden, werden sie mithilfe von Datenanalysetools verarbeitet und ausgewertet. Datenanalyse beinhaltet die Anwendung statistischer und maschineller Lernalgorithmen, um Muster in und Erkenntnisse aus den Daten zu identifizieren. Diese Erkenntnisse können verwendet werden, um industrielle Prozesse zu optimieren, die Produktqualität zu verbessern und Ausfallzeiten zu reduzieren. Datenanalyse kann auch eingesetzt werden, um Ausfälle von Geräten vorherzusagen und entsprechend Wartungsbedarf festzu.
Zusammen bilden der IoT Digital Core und die Datenanalyse ein leistungsstarkes System zur Verwaltung und Analyse von IoT-Daten. Durch die Erfassung und Analyse von Daten in Echtzeit können Unternehmen wertvolle Einblicke in ihre industriellen Prozesse gewinnen und datenbasierte Entscheidungen zur Verbesserung von Effizienz, Produktivität und Rentabilität treffen.
Unser Expertenteam
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