PRODUCTION manager

Magazin für Logistik und Produktion

Der PRODUCTION manager erscheint vier Mal im Jahr und informiert über die neuesten Entwicklungen auf dem Markt für Softwarelösungen im Bereich Logistik und Produktion.

Einige ausgewählte Artikel aus der aktuellen Ausgabe sowie weitere interessante Artikel zu den Themen Energieversorgung und Personenverkehr finden Sie auch auf unserem Blog.

Aktuelle Titelstory

ERP- und MES-Trends 2024

Zwischen Vernetzung und Vereinfachung

Es liegt in der Natur der Sache: Als geschäftskritische Systeme unterliegen ERP-MES-Lösungen einer besonders genauen und steten Prüfung. Kontinuierlich werden sie technologisch und funktional weiterentwickelt, wobei sich immer wieder besondere Schwerpunkte abzeichnen. Für das Jahr 2024 haben wir vier Themen ermittelt, die ERP und MES maßgeblich bestimmen werden: Vereinfachung, Resilienz, Supply Chain Data Management und System-Updates.

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Empfohlene Artikel

Fertigungssysteme mit KI weiterentwickeln

Künstliche Intelligenz (KI) dringt rasch in verschiedene Industriesektoren ein und hat das Potenzial, eine noch nie dagewesene Effizienz in der Produktivität zu erreichen. In der Stahl- und Aluminium-industrie werden bereits Manufacturing-Execution-System-Lösungen zur Optimierung der Produktion eingesetzt. Durch die Nutzung der Stärken beider Technologien können Metallproduzenten jedoch ein noch nie dagewesenes Maß an operativer Exzellenz entfalten.

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KI-Plattform PSIwms AI sorgt für optimierte Kommissionierprozesse bei LPP

In einer Welt, in der die Effizienz der Logistikprozesse immer mehr in den Fokus rückt, hat die Part-nerschaft zwischen dem polnischen Bekleidungsriesen LPP S.A. und PSI Logistics neue Maßstäbe gesetzt. Mit der Implementierung der KI-Plattform PSIwms AI hat LPP einen signifikanten Sprung bei der Optimierung seiner Lager- und Kommissionierprozesse erzielt, der die Weichen für die Zukunft der Logistik im E-Commerce stellt.

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Qualitatives Labeln zur automatisierten Aufbereitung von Geschäftsprozessdaten

Das Qualitative Labeln im Rahmen des Qualicision AI-Frameworks optimiert rohe Geschäftsprozessdaten für Machine-Learning-Anwendungen, indem es messbare Daten direkt aus Geschäftsprozessen im Kontext von KPIs (Key Performance Indicators) qualitativ beurteilt und darauf basierend Zusammenhänge analysiert. Auf diese Weise entsteht automatisiert zwischen den nicht aufbereiteten rohen Geschäftsprozessdaten und Methoden der Künstlichen Intelligenz (KI) eine algorithmische Brücke, die den aufwändigen Vorgang der manuellen Datenanalyse zum Labeln von Daten entscheidend vereinfacht.

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