Der Blog wird von Mitarbeiter*innen und Freund*innen von Alpamayo betrieben. Hier werden Konzepte des Industrial Internet of Things verständlich erklärt und Erfahrungen, Ideen sowie Best Practices ausgetauscht.

Warum Partner‑Lock‑In oft pragmatischer ist als Eigenentwicklung – mit drei Leitfragen zur Evaluierung und Fokus auf Differentiatoren.

Durch ein zentrales Datendrehkreuz löst der UNS gleich mehrerlei Probleme herkömmlicher Datenarchitekturen, schafft Transparenz und Vorraussetzungen für Industrie 4.0 und den Einsatz von KI in der Fertigung.

Das Langzeitgedächtnis der Produktion ist die Vorraussetzung, um wirkungsvolle Ursachenanalyse zu betreiben, Muster zu erkennen und eigene KI-Modelle einzusetzen. So lässt er sich mit Open Source Technologien realisieren?

Health‑Check‑Plattform für Pfannenschieber – Datenintegration, digitale Zwillinge und KI in der Stahlproduktion.

Datenbasierte Überwachung von Pfannenschiebersystemen – Sensordaten, Produktionsinformationen und KI für planbare Wartung.

We tested a timeseries foundation model on real industrial sensor data. Here’s what worked, what didn’t, and why forecasting isn’t a silver bullet for shop‑floor analytics.