Adaptive Cloud

Verbindet industrielle Systeme so, dass Daten nutzbar, Prozesse steuerbar und Automatisierung wirksam werden.
Herausforderung

Verteilte OT-/ Anlagendaten sind schwer integrierbar, kaum vergleichbar und selten in Echtzeit nutzbar.

Industrieunternehmen stehen heute vor einem strukturellen Integrationsproblem: Maschinen, Systeme und Daten existieren, arbeiten aber nicht zusammen. Informationen entstehen verteilt, werden verzögert verarbeitet und können nur eingeschränkt für operative Entscheidungen genutzt werden.

Adaptive Cloud adressiert genau diese Lücke. Der Ansatz verbindet Cloud-, Edge- und bestehende Infrastrukturen so, dass Datenfluss, Systeminteraktion und Entscheidungslogik durchgängig funktionieren. Technologien werden entlang realer Betriebsbedingungen integriert – nicht entlang idealer Zielarchitekturen.

Als Teil des Enterprise AI Reference Framework bildet Adaptive Cloud die Grundlage dafür, dass datengetriebene Prozesse, Automatisierung und AI im industriellen Kontext überhaupt wirksam umgesetzt werden können.

Relevanz

Warum das jetzt relevant ist

  • Wenn Produktions- und IoT-Daten vorhanden sind, aber nicht operativ nutzbar gemacht werden können
  • Wenn Systeme nebeneinander existieren, aber keine durchgängigen Datenflüsse ermöglichen
  • Wenn Cloud-Initiativen an Edge-, Maschinen- oder Echtzeitanforderungen scheitern
  • Wenn Entscheidungen auf verzögerten oder aggregierten Daten basieren
  • Wenn Automatisierung durch Systemgrenzen oder fehlende Integration eingeschränkt ist
  • Wenn bestehende Infrastrukturen nicht ersetzt, sondern integriert und weiterentwickelt werden sollen
  • Wenn AI-Use-Cases direkt im operativen Prozess eingesetzt werden sollen
Ansatz

System & Struktur des Ansatzes

Adaptive Cloud schafft eine durchgängige Integrations- und Verarbeitungsebene über:

  • Maschinen, Sensorik und IoT-Systeme
  • bestehende IT- und Applikationslandschaften
  • Cloud-, Edge- und hybride Infrastrukturen

Zentrale Prinzipien:

  • Durchgängige Datenflüsse
    Daten werden strukturiert erfasst, verarbeitet und dort bereitgestellt, wo sie gebraucht werden
  • Verteilte Architektur
    Verarbeitung erfolgt bedarfsgerecht in Cloud, Edge oder direkt im System
  • Kontextbasierte Automatisierung
    Systeme reagieren auf reale Zustände und Ereignisse statt auf statische Logik
  • Integration statt Ersatz
    Bestehende Systeme werden eingebunden und weiterentwickelt, nicht abgelöst
  • Verteilte Entscheidungslogik
    Daten, Modelle und Steuerung greifen direkt im operativen Prozess ineinander
  • Skalierbare Zielarchitektur
    Lösungen sind so aufgebaut, dass sie mit Anforderungen, Standorten und Use Cases wachsen
Outcome

Struktureller Mehrwert für Unternehmen

  • Produktions- und Prozessdaten werden in Echtzeit nutzbar
  • Entscheidungen können direkt im operativen Kontext getroffen werden
  • Systeme arbeiten integriert statt isoliert
  • Automatisierung funktioniert über Systemgrenzen hinweg
  • Bestehende Infrastruktur wird gezielt nutzbar gemacht, statt ersetzt
  • Prozesse werden steuerbar, messbar und kontinuierlich optimierbar
  • Neue Use Cases können auf vorhandenen Daten und Systemen aufgebaut werden
  • Unternehmen schaffen die Grundlage für skalierbare industrielle AI