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Focus On

Event

Hannover Messe 2016

FOCUS ON: Events, Industrie 4.0,
Hannover Messe 2016

25. – 29. April 2016

Hannover, Deutsche Messe

Cluster Reply nimmt als Microsoft Gold Partner vom 25.-29. April 2016 an der Hannover Messe 2016 teil. Am Stand in der Digital Factory (Halle 7, C40) präsentiert Cluster Reply Showcases zum Thema Industrie 4.0.

Predictive Maintenance – vorausschauende Wartung

Ob "Frühwarnsystem für Garantiebetrug" oder "Temperaturprognose für die Stahlverarbeitung" - vieles ist möglich mit "Predictive Maintenance", um Verfügbarkeiten, Auslastungen und Leistungen von Maschinen zu optimieren. Vernetzung, Automatisierung, Echtzeit-Monitoring: Cluster Reply präsentiert, wie u. a. mit cloudbasierten Lösungen zur Produktions- und Prozessüberwachung basierend auf der neuesten MSFT Technologie vorausschauende Wartung realisiert und somit Kosten in der Produktion gesenkt werden können.

Safety at Work - intelligenter Arbeitsschutz oder "der geschützte Mensch"

Das Leben eines jeden Mitarbeiters zu schützen ist oberste Priorität eines jeden Unternehmens. Vor allem dort, wo Mitarbeiter sich in Gefahrenbereiche zur Ausübung ihrer Tätigkeit begeben müssen. Der Einsatz von intelligenter Sensorik in Schutzkleidung kann das Risiko von Unfällen und anderen lebensbedrohlichen Situationen vermeiden oder signifikant reduzieren helfen. Am Beispiel des innovativen Störlichtbogenanzugs, der als Studie mit DEHN + SÖHNE, führendem Spezialisten für Überspannungsschutz, Blitzschutz und Erdung sowie Arbeitsschutz, vorgestellt wird, zeigt Cluster Reply die Möglichkeiten des Einsatzes von Sensorik in Verbindung mit Warnsystemen und Langzeitanalysen auf.

Auf das Thema „Smart Factory 4.0 und intelligenter Arbeitsschutz“ geht Cluster Reply zudem in einem Vortrag am Mittwoch, den 27. April, 11:30-12:00 Uhr ein.

Für weitere Informationen: Hannover Messe

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Machine Learning Reply ist vom 20. bis 22. Juni 2022 mit seinem Partner Dataiku auf der TDWI 2022 mit einem Stand vertreten. Erfahren Sie, wie man eine Data Strategy aufbaut und im Unternehmen etabliert und wie State-of-the-Art Machine Learning Use Cases entwickelt werden.

 
 
 
 
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