Kora Engine, Data Quality Rules und mehr in unserem Q2 2023 Launch | Für die Demo registrieren
Wenn man die Möglichkeiten von Data in Motion voll ausschöpft, können die große Menge an Sensordaten, von der Fertigungsanlage bis hin zu den Produkten, in Echtzeit erfasst werden, um die Fertigung ausfallsicher zu machen. So werden effizientere Lieferkette aufgebaut, die Standortproduktivität erhöht und die Produktionsqualität sowie -planbarkeit verbessert.
Mit dem Beginn von Industrie 4.0 und einem zunehmend wettbewerbsintensiven Umfeld setzen innovative Hersteller auf die Macht der Daten, industrielle IoT-Konzepte (IIoT) und Next-Gen-Technologien wie 5G, IoT-Sensoren und -Plattformen, Edge Computing, KI und Analytik, Robotik, Blockchain und Virtual/Augmented Reality, um ihr Geschäft zu transformieren. Die verteilte Natur der Fertigung in Verbindung mit veralteten Dateninfrastrukturen erhöht jedoch die Komplexität der IT, behindert die Digitalisierung und verlangsamt das Geschäft.
Confluent bietet eine Data-in-Motion-Plattform auf Basis von Apache Kafka®, mit der einfach auf Daten in Form von Echtzeit-Streams zugegriffen, Legacy-Daten erschlossen und Datensilos integriert werden können. Confluent wurde entwickelt, um überall zu laufen, egal ob im Werk, im Rechenzentrum oder in der Cloud. Damit können Datenarchitekturen modernisiert, Abläufe optimiert, die Fertigung mit dem Rest des Unternehmens und der Lieferkette integriert sowie das volle Potenzial einer digitalen Fertigungsanlage ausgeschöpft werden.
Confluent is used by Manufacturers for a wide variety of use-cases.
Daten werden über alle Systeme, Lieferanten und Partner in Echtzeit und skalierbar aggregiert, orchestrieret und integriert. So werden Automatisierung und IoT-Innovation vorangetrieben und ermöglicht.
Vom Betrieb in der Fabrikhalle und im Lager bis hin zum Vertrieb und zur Auslieferung bietet Confluent einen Echtzeit-Überblick über die Lieferkette, ermöglicht die Verbesserung der Nachverfolgbarkeit und erhöht die Sichtbarkeit in Bezug auf Güter, Personen, Anlagen und Ereignisse. Zudem werden die Inventargenauigkeit und Prognosen verbessert und Risiken bei der Bestellabwicklung reduziert.
Die Abschaffung von Silostrukturen in SCM-, ERP- und Auftragsabwicklungssystemen sowie bei IoT-Geräten und im eigenen Ökosystem sowie die Echtzeit-Integration von Daten bietet zahlreiche Vorteile: Produktionserträge können erhöht, Abfälle reduziert und die Qualität der Endprodukte verbessert werden. Zudem werden Wartungsprobleme vorhersehbar; Ausfälle können verhindert und Kosten im Zusammenhang mit nicht geplanten Ausfallzeiten oder Geräteausfällen gesenkt werden.
Die erfolgreiche Umsetzung von Servitization macht es möglich, die Kundenzufriedenheit zu verbessern und den Gewinn zu steigern. Durch die Integration von Sensoren, Echtzeit-Anwendungen und Batch-Systemen sowie den Bau eines digitalen Zwillings (Digital Twin), indem Daten einfach repliziert, weiterverarbeitet, wiederverwendet und gespeichert werden, wird für Predictive Maintenance, reduzierte Ausfallzeiten und effizientes Bestandsmanagement gesorgt.
Die Erfassung und Aggregation von Daten aus allen Sicherheitsprotokollquellen dient zur Einrichtung einer zentralen Verwaltung, zur Identifizierung von Echtzeit-Bedrohungen und zum Filtern von entsprechenden Daten zum Zweck einer nachgelagerten Analyse mit speziellen Tools für Security Incident and Event Management (SIEM). Es ist möglich, Daten über verschiedene Geschäftslinien hinweg zu sammeln, validieren und gemäß den Berichtsstandards anzupassen. Der Aufbau eines zentralen Compliance-Hubs trägt dazu bei, dass unterschiedliche regulatorische Anforderungen eingehalten werden.
Go from idea to proof-of-concept with a toolkit of code samples for the most popular use cases in the manufacturing industry.
Confluent bietet die Möglichkeit, die Anwendungsentwicklung zu beschleunigen, den operativen Aufwand sowie die Kosten zu reduzieren und ohne Umwege in die Cloud überzugehen, um das Unternehmen voranzutreiben.
Kafka einer Vielzahl von Entwicklern zur Verfügung stellen und so die Entwicklung von Event-Streaming-Anwendungen beschleunigen.
Wenn das Daten-Streaming im Unternehmen zunimmt, müssen operative Prozesse vereinfacht werden während eine hohe Performance und Skalierbarkeit gewährleistet wird.
Planen Sie die Plattform mit den grundlegenden Attributen, die Unternehmen brauchen, um Event-Streaming in die Produktionsumgebung zu implementieren.
Weltweit führende Kafka-Experten, die direkt mit Kafka-Committern zusammenarbeiten, bieten Unternehmen während der gesamten Anwendungsentwicklung erstklassige Unterstützung an.
Confluent und MongoDB lassen sich in jeder beliebigen Cloud nutzen. Alternativ kann beim Streaming zwischen lokalen und Public Clouds gewechselt werden – manuell oder automatisch verwaltet in der Confluent Cloud.
Keine Belastung mehr durch Kafka-Management, Einsparungen bei der Hardware und eine automatische Feinabstimmung der Infrastruktur, um die Effizienz und den Kerngeschäftswert zu maximieren.
Als Gründer und ursprüngliche Entwickler von Apache Kafka haben wir Kafka erweitert, um eine wirklich sichere, belastbare und konforme Data-in-Motion-Plattform zu schaffen, die in hybriden und Multi-Cloud-Umgebungen verfügbar ist.
Vollständig verwalteter Cloud-nativer Service für Apache Kafka
Einsatzbereit in wenigen Minuten. Unterstützung von Pay-as-you-go. Verfügbar überall dort, wo die Daten des Unternehmens sind.
Mit einem kostenlosen Download die Leistungsfähigkeit unserer Plattform erleben, die bereit ist für den Einsatz im Unternehmen.