Skočite na vsebino strani
Slovenščina
 Iskanje
RocketChat Kontakt
10.11.2026 ical

Pametne storitve: Od podatkov do odločitev. Hitrejše, pametnejše, zanesljivejše.

Na tem spletnem seminarju boste izvedeli

  • Kako zagotoviti centralni dostop do preskusnih in strojnih podatkov ter z uporabo strežnika Analytics Server ustvariti enotno bazo podatkov za preskušanje materialov.
  • Kako uporabiti Smart Analytics za hitrejše iskanje, primerjanje in analiziranje relevantnih preskusnih podatkov, da bi pravočasno prepoznali trende in odstopanja.
  • Kako uporabljati Smart Monitoring za centralno spremljanje stanja strojev, vzdrževanja in umerjanja ter preprečevanje izpadov.
  • Kako vključiti preskusne podatke v sisteme LIMS, ERP, BI ali AI in učinkovito povezati obstoječe IT-procese.
  • Kako z uporabo podatkov ustvariti pomembne kazalnike, nadzorne plošče in poročila ter sprejemati bolj utemeljene odločitve.
  • Kako sodobna podpora umetne inteligence v obliki pametnega pomočnika poenostavlja dostop do podatkov o preskusih in strojih ter omogoča hitrejšo dostopnost informacij.

Prednosti

  • Manj časa za iskanje: Centralizirajte podatke o preskusih in strojih ter jih hitreje poiščite. Centralno zagotovite podatke o preskušanju in strojih ter hitreje poiščite informacije.
  • Ukrepajte pravočasno: Hitreje prepoznajte trende, odstopanja in kritične dogodke na strojih.
  • Sprejemajte boljše odločitve: Uporabite podatke o preskusih, strojih in kakovosti za sprejemanje utemeljenih odločitev.
  • Učinkovita integracija sistemov: Podatke brez težav vključite v aplikacije LIMS, ERP, BI in AI.
  • Večja preglednost:Vedno imejte pregled nad preskusi, stanjem strojev in kazalniki kakovosti.

Ciljne skupine

  • Inženirji za preskušanje in tehniki za preskušanje
  • Vodje laboratorijev in vodje za kakovost
  • Zaposleni, odgovorni za digitalizacijo, upravljanje podatkov in Industrijo 4.0
  • IT-menedžerji, ki želijo v obstoječe sisteme vključiti podatke o preskušanju in podatke o strojih

Prijavite se zdaj na naš brezplačen spletni seminar

Rezervirajte si mesto že zdaj in spoznajte, kako centralno omogočiti dostop do preskusnih in strojnih podatkov, jih pametno analizirati ter jih integrirati v obstoječe IT-sisteme.

09:30 (CET) in 15:00 (CET)

 

Predavatelji

Strehle
Robert Strehle

Višji produktni vodja za testXpert – ZwickRoell GmbH & Co. KG

Robert Strehle je študiral fiziko na Univerzi v Konstanzu, v podjetju ZwickRoell pa je zaposlen od leta 1995. Svojo pot je začel na področju produktnega vodenja, kjer je bil odgovoren za razvoj in uvedbo programskih platform za preskušanje testXpert in testXpert II. Od leta 2003 do 2019 je deloval kot vodja za področje akademskih ustanov (Industry Manager Academia) v skupini ZwickRoell, kjer je podpiral raziskovalne ustanove in akademske aplikacije, pri čemer je bil v določenem obdobju odgovoren tudi za regijo jugovzhodne Azije. Od leta 2019 je višji produktni vodja za testXpert, od leta 2026 pa je odgovoren tudi za digitalne storitve. Njegovo strokovno delo je osredotočeno na preskušanje programske opreme, digitalne rešitve za preskušanje materialov ter zagotavljanje učinkovitih in obnovljivih postopkov preskušanja.

Kontaktirajte nas

 

Kreutzer
Daniel Kreutzer

Vodja digitalnih izdelkov – ZwickRoell GmbH & Co. KG

Daniel Kreutzer je vodja produktov za digitalne rešitve pri podjetju ZwickRoell, kjer se osredotoča na digitalne rešitve za preskušanje materialov in komponent. Njegovo strokovno področje zajema strukturirano shranjevanje in analizo podatkov o preskusih in delovanju strojev z uporabo orodja testXpert Analytics ter uporabo teh podatkov za analize na podlagi podatkov in prihodnje aplikacije umetne inteligence. Poleg tega se ukvarja z digitalizacijo in posodobitvijo sistemov za preskušanje ter laboratorijskih okolij.

Kontaktirajte nas

 

Več informacij o testXpert Analytics

Upravljanje preskusnih podatkov s testXpert Analytics
testXpert Analytics
Platforma za analizo testXpert Analytics za centralizirano upravljanje preskusnih podatkov: Upravljanje preskusnih podatkov, pametna analiza in napovedni nadzor.
do Upravljanje preskusnih podatkov
Vrh