Mit CrateOM hat Crate.io eine neue Lösung vorgestellt, die Gerätedaten in Erkenntnisse umwandelt. Unternehmen können damit die Effizienz ihrer Produktionsprozesse erhöhen, Ausfallzeiten reduzieren, Kosten senken und Ressourcen optimieren.

Ab sofort ist Red Hat OpenShift Data Science als Field Trial mit erweiterter Partnerunterstützung verfügbar. Dies ermöglicht flexible, skalierbare KI- und Machine-Learning-Implementierungen vom Rechenzentrum über die Cloud bis ans Edge.

Der technologische Fortschritt hat auch Auswirkungen auf klassische Vertriebszyklen. Wie Intervista-Vorstand Matthias Stauch verdeutlicht, haben sich vor allem die Kundenerwartungen an die Interaktionen mit Unternehmen drastisch verändert.

In Version 5.4 von Elastic sind ab sofort Machine-Learning-Funktionen enthalten. Sie basieren auf Technologie, die Elastic durch die Übernahme von Prelert akquiriert hat.

Mit ePOD hat Elemica eine mobile Proof-of-Delivery-App entwickelt, über die Spediteure Sendungsdaten in Echtzeit bereitstellen können. Auf diese Weise sollen die Unternehmen unter anderem ihre Produktivität steigern können.

Am Anfang stand die Herausforderung: eine komplexe IT-Infrastruktur aus SAP-Datenbanken, virtuellen Maschinen und einer hyperkonvergenten Infrastruktur. Am Beispiel von Zeppelin lesen Sie, wie diese dank Monitoring gebändigt wurde und aufbauend darauf ein IOT-Case erfolgreich ins Leben gerufen wurde.

Gesundheits-Apps sind für viele Ansporn, sich mehr zu bewegen, unterstützen bei der regelmäßigen Einnahme von Medikamenten sowie bei der Therapietreue und liefern nützliche Informationen, etwa zu Fitness- oder Ernährungsthemen.

Die Blockchain und IOTA sind beide Distributed-Ledger-Anwendungen – und dennoch könnten sie kaum unterschiedlicher sein. Denn beide verfolgen nicht nur andere Ziele, sie sind auch noch von ihrer Struktur her vollkommen verschieden. Was sie jedoch vereint, ist ihr Potenzial.

Industrie 4.0 – Industrial Internet – Brilliant Factory – Smart Factory – Cyber-physical Systems – Internet of Things ... alles Schlagworte, die heute beschreiben, wie mithilfe von IT unterschiedlichste Datenquellen (Sensoren, Aktoren, Maschinen, ganze Fabriken) vernetzt werden, um so neue Services zu generieren, neue Märkte zu adressieren, Abläufe zu automatisieren und effizienter gestalten zu können.

Das Hamburger Logistik-Start-up Cargonexx will mithilfe von Künstlicher Intelligenz eine neue Ära des LKW-Transports einleiten: Selbst lernende Algorithmen bestimmen Spotmarkt-Preise für LKW-Touren, die automatisch auf freie Frachtführer-Kapazitäten verteilt werden. BigData-Insider hatte Gelegenheit mit Andreas Karanas zu sprechen, Gründer und Geschäftsführer von Cargonexx.