Industrial AI ist IFS.ai
Industrial AI liefert umsetzbare Erkenntnisse, um Risiken zu reduzieren, die Produktion zu automatisieren und Innovationen voranzutreiben. Mit IFS erreichen Sie transformative Veränderungen, steigern die Rentabilität und fördern die Nachhaltigkeit, indem Sie die CO2-Emissionen reduzieren und ein Bruttowachstum ermöglichen.
Redefine productivity with contextual Industrial AI
Inefficient operations and data siloes hinder growth. IFS.ai, built for your business, uses machine learning and historical trends to deliver tailored insights, driving innovation and productivity.
Activate data-driven decision-making
Bauen Sie Datensilos über Geschäftssysteme, IoT-Geräte und externe Quellen hinweg ab, um eine einheitliche Ansicht der Abläufe zu erstellen. Verlässliche erweiterte Analysen und maschinelles Lernen verwandeln Rohdaten in umsetzbare Erkenntnisse und liefern Empfehlungen in Echtzeit und prädiktive Analysen.
Optimize processes and enhance productivity
Ermöglichen Sie es Teams, schnell fundierte, flexible Entscheidungen zu treffen, was zu reduzierten Ausfallzeiten, verbesserter Effizienz und konsistenten Produktivitätsverbesserungen im gesamten Unternehmen führt – mit KI-gesteuerten Erkenntnissen, die sich dynamisch an sich ändernde Bedingungen anpassen.
Achieve sustainability goals and reduce carbon footprint
Überwachen Sie den Energieverbrauch, die Asset Performance, den Ressourcenverbrauch und vieles mehr, um Ausfallzeiten und Verschwendung zu reduzieren. Eine verbesserte Sichtbarkeit der Nachhaltigkeit von Lieferanten ermöglicht eine bessere Zusammenarbeit und datengesteuerte Entscheidungen, die mit den Umweltzielen übereinstimmen.
Wie funktioniert IFS.ai?
IFS.ai nutzt eine robuste Data Foundation und Orchestration Ebene sowie Copilot, um maschinelles Lernen und KI-Algorithmen in IFS-Systeme zu integrieren. Es verarbeitet Daten in Echtzeit, um rollenspezifische Erkenntnisse zu liefern, die die Entscheidungsfindung und die betriebliche Effizienz optimieren.

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IFS stellt eine globale KI-Optimismus-Rangliste vor
