Netzwerke und Konnektivität: Wie lässt sich eine robuste, skalierbare und sichere Netzwerkkonnektivität in unterschiedlichen Umgebungen sicherstellen, die sowohl ältere Maschinen als auch moderne IIoT-Geräte umfassen?
Interoperabilität und Protocol Conversion: Was sind die besten Strategien, um eine nahtlose Interoperabilität zwischen Geräten zu erreichen, die unterschiedliche Kommunikationsprotokolle verwenden und wie lässt sich die Protokollkonvertierung ohne Leistungseinbußen effektiv managen?
Datenmanagement und Real-Time-Analytics: Wie lassen sich große IIoT-Datenmengen effektiv managen und was sind die technischen Herausforderungen und was die Vorteile von Echtzeit-Datenanalysen?
Predictive Quality, Performance & Production Management: Wie können IIoT-Lösungen genutzt werden, um Qualität und Leistung in der Produktion vorherzusagen und zu verbessern und welche Herausforderungen müssen überwunden werden, um diese Systeme effektiv zu implementieren?
Predictive Maintenance: Welche Technologien und Ansätze sind für die Entwicklung präzise vorausschauender Wartungssysteme unerlässlich, und wie lassen sich diese ohne größere Unterbrechungen in die bestehenden Abläufe integrieren?
Cybersicherheit und IoT/OT-Sicherheit: Was sind die wichtigsten Herausforderungen bei der Sicherung von IoT- und OT-Netzwerken und Systemen und welche neuen Technologien oder Verfahren können wirksame Schutzmechanismen bieten?
Industrielles Edge-Computing: Welche Rolle spielt Edge Computing bei der Verarbeitung von IIoT-Daten und was sind die größten Hürden bei der Bereitstellung und Wartung von robusten Edge Computing-Lösungen in einem industriellen Umfeld?
IIoT-Plattformen und IIoT-Cloud: Welche Kriterien sind bei der Auswahl einer IIoT-Plattform entscheidend, insbesondere im Hinblick auf Cloud- gegenüber On-Premise-Lösungen, und wie wirken sich diese Entscheidungen auf die Skalierbarkeit und Integration in die bestehende IT-Infrastruktur aus?
IT/OT-Integration/Fusion: Wie kann eine Konvergenz von IT- und OT-Systemen erreicht werden, was sind die wesentlichen Hindernisse für die Integration und wie können Unternehmen diese effektiv angehen, um Prozesse zu rationalisieren und die Datennutzung zu verbessern?
AI/ML/Robotik: Wie können künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen effektiv in IIoT-Systeme integriert werden, um Automatisierungs- und Entscheidungsfindungsprozesse zu verbessern, und was sind die wichtigsten Herausforderungen beim Training von KI-Modellen mit den aus industriellen Umgebungen generierten Daten?
Digital Twin: Was sind die kritischen Faktoren für eine erfolgreiche Implementierung der Digital-Twin-Technologie in der Fertigung und wie lassen sich die Herausforderungen bei der Erstellung und Pflege genauer digitaler Repliken von physischen Anlagen in Echtzeit bewältigen?