Tag: Disruptive Innovation
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Predictive Maintenance hilft Ihnen Wartungsmaßnahmen effizient zu gestalten
Nicht nur die Fertigungskosten lassen sich mit Predictive Maintenance senken. Auch im Dienstleistungsbereich entsteht durch Vorhersagen enormes Optimierungspotential. Im wesentlichen lassen sich die Fragestellungen, die im Rahmen von Predictive Maintenance gestellt werden, in drei Klassen einteilen: Wie hoch ist die Wahrscheinlichkeit, dass ein Gerät in naher Zukunft ausfällt? Was sind die Ursachen von Ausfällen und…
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Digitale Banken: Die Zukunft des Privatkundengeschäfts und der Vermögensverwaltung
Vor gut einem Jahr habe ich mit dem Blog-Post “Digitale Banken: Welche Anforderungen bringt die Digitalisierung?” einige Ideen aufgezeigt, wie sich Banken die Digitalisierung zu Nutze machen können. Die Motivation ist meist die Steigerung des Umsatzes, Kostenersparnis und die Erschließung neuer Märkte. Die Herausforderungen sind nach wie vor schwindenden Zinserträge, härtere regulatorische Vorschriften, erhöhter Wettbewerb und…
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Predictive Maintenance Beispiele: 4 Methoden zur Kostenoptimierung durch Predictive Maintenance
Einführung: Warum ist Predictive Maintenance wichtig? Instandhaltungskosten tragen wesentlich zu den Produktionskosten bei, wobei sie je nach Branche auf 15 bis 60 Prozent der Gesamtkosten geschätzt werden. Predictive Maintenance (PdM), die vorausschauende Instandhaltung, hat das Potenzial, diese Kosten deutlich zu senken. Unsere Erfahrungen und die ausführlichen Beispiele in meinem Buch zur Digitalisierung Decisively Digital: From…
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KPMG Global Automotive Executive Survey 2016
In the recent months, 800 automotive executives from 38 countries gave their insights to KPMG. You can discover the key highlights of the KPMG Global Automotive Executive Survey in this eye-catching interactive Tableau story. This is a fabulous example how you can use stories to present a narrative to an audience. Just as dashboards provide…
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Generation Y: Was erwarten Digital Natives von der Arbeitswelt?
Die Generation Y, zwischen 1977 und 1998 geboren, gilt als sehr gut ausgebildet. Sie sind als Digital Natives in der digitalen Welt aufgewachsen und rasche Veränderung gewohnt. Sie gelten als kreativ und technikaffin. Wären dies nicht die idealen Kandidaten, um die Digitalisierung bei Banken voranzutreiben, um Datenschätze mittels Data Science zu erschließen und um Fachwissen,…
