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 Cargotec macht den Warenumschlag mit Clouderas IoT-Plattform intelligent
Veröffentlicht am Dienstag, dem 10. Oktober 2017 von E-Learning-Infos.de |
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PR-Gateway: Der finnische Anbieter von Lösungen für den Warenumschlag setzt für datengesteuerte Services auf Machine Learning und Predictive Analytics.
München, Palo Alto (Kalifornien), 10. Oktober 2017 - Wie Cloudera, Inc. (NYSE: CLDR) bekanntgab, setzt Cargotec Oyi (NASDAQ Helsinki: CGCBV) den Cloudera Enterprise Data Hub ein. Cargotec, führender Anbieter von Lösungen für Warenumschlag und Ladearbeiten, will damit sein Angebot rund um das Internet der Dinge (IoT) antreiben, um vorausschauende Wartung (Predictive Maintenance) zu ermöglichen und aufschlussreiche, datengesteuerte Services zu entwickeln. Cloudera hat zusammen mit Tata Consultancy Services (TCS) eine Cloud-basierte "IoT-as-a-Service"-Plattform aufgebaut, die für das Unternehmen den Warenumschlag in eine neue Ära digitaler Konnektivität führt und dank Machine Learning eine überlegene Betriebseffizienz ermöglicht.
Cargotec bietet mit verschiedenen Gesellschaften Lösungen und Dienstleistungen für Warenumschlag und Ladearbeiten. Das Unternehmen operiert mit seinen Tochtergesellschaften in mehr als 100 Ländern, hat 2016 einen Umsatz von 3,5 Milliarden Euro erzielt und eine halbe Million Ladekräne ausgeliefert. Mit Lösungen für den Terminal- und Hafenbetrieb haben sie darüber hinaus jeden vierten Container weltweit bewegt und Ingenieurlösungen und -Services für jedes zweite Schiff der Welt angeboten.
Die IoT-as-a-Service-Lösung verwendet Machine Learning, um aus Datenströmen von Tausenden von Geräten und Maschinen zum Warenumschlag Informationen abzuleiten, die eine Überwachung aus der Ferne und vorausschauende Wartung ermöglichen. Mit den Daten wird der Warenumschlag verbessert, die Wartung wird vorausschauend und Anomalien werden in Echtzeit entdeckt. Dadurch kann Cargotec Kunden neue Arten intelligenter Services und Lösungen mit eingebauter künstlicher Intelligenz anbieten und seinen Wettbewerbsvorteil ausbauen. Über APIs werden Daten auf stabile und kontrollierte Art und Weise offen gelegt, so dass die Datenbestände in neuen Kontexten genutzt werden können. Einmal gesammelte und mehrfach genutzte, angereicherte Daten können auf diese Weise auch verwendet werden, um neuartige Ökosysteme zu fördern.
"Bis 2020 wollen wir Marktführer für intelligenten Warenumschlag werden", so Soili Mäkinen, Chief Information Officer bei Cargotec. "Mit unserer skalierbaren IoT-Plattform können wir datenbasierte Einblicke liefern, wie sie viele unserer Kunden noch nie zuvor gesehen haben. IoT-Daten und Machine Learning helfen unseren Kunden, zu erkennen, wie ihre Ausrüstung zum Warenumschlag bei verschiedenen Wetterbedingungen funktioniert, zu verstehen, wie die Nutzung sich zu den Ausfallraten verhält, und sogar Anomalien in Transportsystemen zu identifizieren."
Zur Unterstützung der IoT-Ziele von Cargotec hat Cloudera zusammen mit TCS, ein Cloud-basiertes System zur Analyse von Sensordaten aufgebaut. Es hilft dabei, Datenströme von Sensoren zu sammeln, zu speichern, zu analysieren und mit Daten aus internen, externen und Drittanbieterquellen in Beziehung zu setzen. Die moderne Plattform für Analytik und Machine Learning basiert auf Clouderas Enterprise Data Hub und wird Daten von Geräten und dem Flottenmanagement einholen, Wettermuster und -vorhersagen abrufen und mit der Geografie vergleichen - um wichtige Analysen für die Fernüberwachung, vorausschauende Gerätewartung und die Suche nach Anomalien durchzuführen, und das alles in Echtzeit.
"Wir freuen uns, Cargotec die "Digital Reimagination" seiner Geschäftsprozesse zu ermöglichen und einen starken Daten-Backbone aufzubauen", sagte Dinanath Kholkar, Global Head of Analytics and Insights bei TCS. "Unsere Lösung ermöglicht die Echtzeit-Datenerfassung von Sensoren, um Diagnostik aufzubauen und Predictive Maintenance zu erleichtern. Der etablierte, Daten-Backbone ist skalierbar, stabil und kostengünstig, und wird für Dynamik bei datengesteuerten Strategien und geschäftliches Wachstum sorgen."
Mit dem Cloudera Enterprise Data Hub kann Cargotec zum Beispiel auch die Kraftstoffeffizienz und optimale Routen bestimmen. Benutzer wie Häfen oder Schiffe können diese Informationen kaufen, um ihre betriebliche Effizienz zu verbessern. Dies erzeugt neue Erlösmodelle für Cargotec und lässt den Fokus auf einer intelligenten Lösung zum Warenumschlag. Darüber hinaus setzt das Data-Science-Team von Cargotec die Cloudera Data Science Workbench ein. Als kollaborativer Hub und integrierte Entwicklungsumgebung kann die Cloudera Data Science Workbench Python, R oder Scala nutzen und unterstützt Apache Spark für den Bau von Lösungen zum Machine Learning.
"Mit der IoT-Lösung können Cargotec, seine Partner und Kunden ganz neue geschäftliche Möglichkeiten konzeptionieren und gleichzeitig die Betriebseffizienz steigern und Ertragszuwächse fördern", so David Pieterse, General Manager EMEA bei Cloudera. "Ein wichtiger Faktor bei der Entwicklung des IoT in diese Art von Unternehmens-Tools ist die Anwendung von Open-Source-Technologie und Machine-Learning-Analysen. Das Ergebnis ist eine flexible und vielfältige Lösung für die große Zahl an Datentypen aus Produktion und Fracht-Equipment."
Über Cargotec
Cargotec (Nasdaq Helsinki: CGCBV) ermöglicht mit seinen führenden LÖsungen und Services zum Warenumschlag klügere Warenströme für einen besseren Alltag. Cargotecs Geschäftsbereiche Kalmar, Hiab und MacGregor zählen zu den Pionieren auf ihren Gebieten. Durch ihre einzigartige Position bei Häfen, auf See und Straße optimieren sie weltweite Warenströme und schaffen nachhaltigen Mehrwert für ihre Kunden. 2016 erzielte Cargotec einen Umsatz von rund 3,5 Milliarden Euro und beschäftigte mehr als 11.000 Menschen. Mehr unter www.cargotec.com.
Über Cloudera
Bei Cloudera glauben wir, dass Daten morgen Dinge ermöglichen werden, die heute noch unmöglich sind. Wir versetzen Menschen in die Lage, komplexe Daten in klare, umsetzbare Erkenntnisse zu transformieren. Wir sind die moderne Plattform für Machine Learning und Analysen, optimiert für die Cloud. Die größten Unternehmen der Welt vertrauen Cloudera bei der Lösung ihrer herausforderndsten, geschäftlichen Probleme. Weitere Informationen finden Sie unter de.cloudera.com/.
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Diese Pressemitteilung enthält zukunftsgerichtete Aussagen, darunter Aussagen in Bezug auf die erwartete Leistung und Vorteile der Cloudera-Angebote. Die Worte "glauben", "könnte", "wird", "planen", "erwarten" und ähnliche Ausdrücke sollen zukunftsgerichtete Aussagen kennzeichnen. Diese zukunftsgerichteten Aussagen unterliegen Risiken, Unsicherheiten und Annahmen. Wenn die Risiken eintreten oder sich Annahmen als unrichtig erweisen, könnten die tatsächlichen Ergebnisse wesentlich von den in diesen zukunftsgerichteten Aussagen implizierten Ergebnissen abweichen. Zu den Risiken zählen, aber nicht ausschließlich, in unseren Anmeldungen bei der Securities and Exchange Commission (SEC) beschriebene Risiken, einschließlich unserer Form S-1 Registrierung und unseren zukünftigen Berichten, die wir von Zeit zu Zeit bei der SEC einreichen können und die Abweichungen aktueller Ergebnisse von den Erwartungen verursachen können. Cloudera übernimmt keine Verpflichtung und beabsichtigt zurzeit auch nicht, solche zukunftsgerichteten Aussagen nach dem Datum dieser Pressemitteilung zu aktualisieren.
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München, Palo Alto (Kalifornien), 10. Oktober 2017 - Wie Cloudera, Inc. (NYSE: CLDR) bekanntgab, setzt Cargotec Oyi (NASDAQ Helsinki: CGCBV) den Cloudera Enterprise Data Hub ein. Cargotec, führender Anbieter von Lösungen für Warenumschlag und Ladearbeiten, will damit sein Angebot rund um das Internet der Dinge (IoT) antreiben, um vorausschauende Wartung (Predictive Maintenance) zu ermöglichen und aufschlussreiche, datengesteuerte Services zu entwickeln. Cloudera hat zusammen mit Tata Consultancy Services (TCS) eine Cloud-basierte "IoT-as-a-Service"-Plattform aufgebaut, die für das Unternehmen den Warenumschlag in eine neue Ära digitaler Konnektivität führt und dank Machine Learning eine überlegene Betriebseffizienz ermöglicht.
Cargotec bietet mit verschiedenen Gesellschaften Lösungen und Dienstleistungen für Warenumschlag und Ladearbeiten. Das Unternehmen operiert mit seinen Tochtergesellschaften in mehr als 100 Ländern, hat 2016 einen Umsatz von 3,5 Milliarden Euro erzielt und eine halbe Million Ladekräne ausgeliefert. Mit Lösungen für den Terminal- und Hafenbetrieb haben sie darüber hinaus jeden vierten Container weltweit bewegt und Ingenieurlösungen und -Services für jedes zweite Schiff der Welt angeboten.
Die IoT-as-a-Service-Lösung verwendet Machine Learning, um aus Datenströmen von Tausenden von Geräten und Maschinen zum Warenumschlag Informationen abzuleiten, die eine Überwachung aus der Ferne und vorausschauende Wartung ermöglichen. Mit den Daten wird der Warenumschlag verbessert, die Wartung wird vorausschauend und Anomalien werden in Echtzeit entdeckt. Dadurch kann Cargotec Kunden neue Arten intelligenter Services und Lösungen mit eingebauter künstlicher Intelligenz anbieten und seinen Wettbewerbsvorteil ausbauen. Über APIs werden Daten auf stabile und kontrollierte Art und Weise offen gelegt, so dass die Datenbestände in neuen Kontexten genutzt werden können. Einmal gesammelte und mehrfach genutzte, angereicherte Daten können auf diese Weise auch verwendet werden, um neuartige Ökosysteme zu fördern.
"Bis 2020 wollen wir Marktführer für intelligenten Warenumschlag werden", so Soili Mäkinen, Chief Information Officer bei Cargotec. "Mit unserer skalierbaren IoT-Plattform können wir datenbasierte Einblicke liefern, wie sie viele unserer Kunden noch nie zuvor gesehen haben. IoT-Daten und Machine Learning helfen unseren Kunden, zu erkennen, wie ihre Ausrüstung zum Warenumschlag bei verschiedenen Wetterbedingungen funktioniert, zu verstehen, wie die Nutzung sich zu den Ausfallraten verhält, und sogar Anomalien in Transportsystemen zu identifizieren."
Zur Unterstützung der IoT-Ziele von Cargotec hat Cloudera zusammen mit TCS, ein Cloud-basiertes System zur Analyse von Sensordaten aufgebaut. Es hilft dabei, Datenströme von Sensoren zu sammeln, zu speichern, zu analysieren und mit Daten aus internen, externen und Drittanbieterquellen in Beziehung zu setzen. Die moderne Plattform für Analytik und Machine Learning basiert auf Clouderas Enterprise Data Hub und wird Daten von Geräten und dem Flottenmanagement einholen, Wettermuster und -vorhersagen abrufen und mit der Geografie vergleichen - um wichtige Analysen für die Fernüberwachung, vorausschauende Gerätewartung und die Suche nach Anomalien durchzuführen, und das alles in Echtzeit.
"Wir freuen uns, Cargotec die "Digital Reimagination" seiner Geschäftsprozesse zu ermöglichen und einen starken Daten-Backbone aufzubauen", sagte Dinanath Kholkar, Global Head of Analytics and Insights bei TCS. "Unsere Lösung ermöglicht die Echtzeit-Datenerfassung von Sensoren, um Diagnostik aufzubauen und Predictive Maintenance zu erleichtern. Der etablierte, Daten-Backbone ist skalierbar, stabil und kostengünstig, und wird für Dynamik bei datengesteuerten Strategien und geschäftliches Wachstum sorgen."
Mit dem Cloudera Enterprise Data Hub kann Cargotec zum Beispiel auch die Kraftstoffeffizienz und optimale Routen bestimmen. Benutzer wie Häfen oder Schiffe können diese Informationen kaufen, um ihre betriebliche Effizienz zu verbessern. Dies erzeugt neue Erlösmodelle für Cargotec und lässt den Fokus auf einer intelligenten Lösung zum Warenumschlag. Darüber hinaus setzt das Data-Science-Team von Cargotec die Cloudera Data Science Workbench ein. Als kollaborativer Hub und integrierte Entwicklungsumgebung kann die Cloudera Data Science Workbench Python, R oder Scala nutzen und unterstützt Apache Spark für den Bau von Lösungen zum Machine Learning.
"Mit der IoT-Lösung können Cargotec, seine Partner und Kunden ganz neue geschäftliche Möglichkeiten konzeptionieren und gleichzeitig die Betriebseffizienz steigern und Ertragszuwächse fördern", so David Pieterse, General Manager EMEA bei Cloudera. "Ein wichtiger Faktor bei der Entwicklung des IoT in diese Art von Unternehmens-Tools ist die Anwendung von Open-Source-Technologie und Machine-Learning-Analysen. Das Ergebnis ist eine flexible und vielfältige Lösung für die große Zahl an Datentypen aus Produktion und Fracht-Equipment."
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