Wat is het verschil tussen digitization en digitalization?

Het kan afhangen van de organisatie of branche. In sommige bedrijfstakken is het onderscheid erg duidelijk, terwijl op andere gebieden verwarring bestaat over de twee termen. Het gevolg? Beide termen worden onderling uitwisselbaar gebruikt. In dit blog zal ik proberen het betekenisverschil te verduidelijken zodat je deze termen met vertrouwen kunt gebruiken.

Wat is digitale transformatie?

Digitale transformatie is de verandering die een organisatie doorgaat wanneer deze digitaliseert. Volgens is digitale transformatie “de acceptatie van digitale technologie om diensten of bedrijven te transformeren, door niet-digitale of handmatige processen te vervangen door digitale processen of door oudere digitale technologie te vervangen door nieuwere digitale technologie”.

Naarmate de digitalisering evolueert, wordt de klantgerichtheid verscherpt

De voor digitization is verschillend: “… de weergave van een object, beeld, geluid, document of signaal (meestal een analoog signaal) door een reeks getallen te genereren die een afzonderlijke set van zijn punten of voorbeelden beschrijven. Digitization betekent simpelweg de conversie van analoog bronmateriaal naar een numeriek formaat. 鈥� De Wikipedia-definitie voor digitalization verwijst echter naar digitization. Het is een goed begin, maar uiteindelijk versterkt het alleen de onduidelijkheid.

De -woordenlijst gaat nog een stap verder in het toekennen van betekenis. Het definieert als ‘het gebruik van digitale technologie毛n om een 鈥嬧�媌edrijfsmodel te veranderen en nieuwe inkomsten en waardeproducerende kansen te bieden; het is het proces van overstappen naar een digitaal bedrijf. 鈥� Net als Wikipedia zegt Gartner ook: “ is het proces van het veranderen van analoge naar digitale vorm.”

“Bij 麻豆原创 hebben we tientallen jaren ge’digitized'”, zegt Uwe Riss, Senior Onderzoeker voor Digital Business, Research & Innovation Hub St. Gallen, 麻豆原创, in een interview met 麻豆原创 News getiteld Digital Business Modeling: A Structural Approach Towards Digital Transformatie. 鈥淣u zijn we op weg naar digitalization, wat anders is. Digitalization, of digitalisering, heeft de effici毛ntie van onze processen vergroot; digitalisering betekent dat bedrijven nu technologie gebruiken om met mensen in contact te komen om precies aan hun specifieke behoeften te voldoen. 鈥�

Riss legt uit dat digitalisering het grootste potentieel heeft om onze manier van leven te veranderen. “Als eenvoudig voorbeeld kan het betekenen dat een bijna onzichtbare technologie ons helpt het restaurant te vinden dat we leuk vinden of het vervoer dat we nodig hebben, waar we ook zijn en op elk moment – en tegelijk.”

Zoekopdrachten op digitalization zijn in opkomst

Toch is er onduidelijkheid over het gebruik van deze voorwaarden. Een diepgaande duik in Google Analytics onthulde dat hoewel Google Zoeken beide termen herkent, ze soms door elkaar worden gebruikt in zoekresultaten – een beetje zoals synoniemen. Zoekstatistieken kunnen veel onthullen over hoe termen tegenwoordig echt worden gebruikt.

De klantentest

Tevreden dat ik voor eens en altijd een einde kon maken aan alle verwarring tussen digitization en digitalization, deelde ik dit onderzoek met mijn manager. Zoals managers soms doen, bracht hij me in verwarring met een simpele en belangrijke vraag: ‘Maar kan het klanten iets schelen?’

Ik moest erachter komen. Hiervoor had ik een nietsvermoedende proefpersoon nodig.

Thuis in de keuken was mijn man druk bezig heen en weer te rennen en te wisselen tussen spatels terwijl hij de kinderen hun eten opdiende. Als CEO in een Duits -bedrijf met een nieuwe, hypermoderne -achtige fabriek – en een 麻豆原创-klant – leek hij een goed persoon om te vragen: “Maak jij onderscheid tussen digitization en digitalization?”

‘Nee,’ zei hij schouderophalend.

‘Zie je als natuurkundige enig verschil?’ Omdat natuurkundigen soms een verschil zien dat de rest van ons misschien mist.

‘Nou – laat me even nadenken – en niet als natuurkundige’, keek hij naar het plafond en droogde zijn handen af 鈥嬧�媜p een keukenhanddoek. ‘Als ik een document scan, digitize ik het. Maar ik zou een fabriek digitaliseren.’

Dit blog verscheen eerder op de global news.sap.com website. Klik hier om het oorspronkelijke artikel te bekijken.

The post Digitization vs. Digitalization – Wat is het verschil? appeared first on 麻豆原创 Nederland Blogs & Nieuws.

De meeste fabrikanten benaderden EAM voorheen vooral als gepland of preventief onderhoud. Steeds meer organisaties hanteren nu een intelligente aanpak, waarbij onderhoudsteams de status van systemen in real-time monitoren en bewaken.

Inzicht in assets

Om systemen bij klanten in real-time te kunnen monitoren is het noodzakelijk dat deze systemen verbonden en op afstand uitleesbaar zijn. (IoT) technologie maakt dit mogelijk. Nagenoeg ieder apparaat in het veld is vandaag de dag voorzien van ingebouwde sensoren om zijn status en gezondheid te meten. Het analyseren van deze gegevens maakt het mogelijk aanstormende problemen te voorspellen voordat zij de kop opsteken. Zo kunnen fabrikanten preventief actie ondernemen om de impact op de bedrijfsvoering van de klant te minimaliseren.

Real-time analytics en predictief onderhoud maken volledig nieuwe verdienmodellen mogelijk voor fabrikanten. In het verleden produceerden fabrikanten assets, terwijl hun klanten deze beheerden. Deze grens vervaagt. Steeds vaker omarmen fabrikanten asset as a-service-modellen en leveren resultaten in plaats van fysieke assets.

Deze verschuiving is niet verwonderlijk. Een klant wil bijvoorbeeld niet zo zeer een nieuw klimaatbeheersysteem, maar vooral over een werkomgeving met optimaal binnenklimaat beschikken. Met asset as a service kunnen fabrikanten aan de behoefte van klanten voldoen en hen ontzorgen.

Aantrekkelijk voor fabrikanten

Niet alleen voor klanten, maar ook voor fabrikanten is de verschuiving naar as a service aantrekkelijk. Wie een klimaatbeheersingssysteem levert aan een klant, sluit een eenmalige deal. Wie de klant echter helpt zijn werkomgeving van het juiste klimaat te voorzien, gaat een langdurige samenwerking aan. De klant betaalt niet alleen voor het ontwerp en levering van het klimaatbeheersingssysteem, maar ook voor het optimaal functioneren hiervan.

Om de beschikbaarheid te waarborgen is onderhoud van groot belang. helpt met het optimaliseren van onderhoud. Zo is het mogelijk meetgegevens in historische context te plaatsen om veranderingen in bijvoorbeeld trillingen of temperatuur te meten. Met dit inzicht kunnen fabrikanten de juiste balans vinden tussen onderhoud en kosten.

Samenwerken met de klant

Bij asset as a service verschuift de verantwoordelijkheid voor en onderhoud naar de fabrikant. Dit biedt nieuwe kansen om samen te werken met de klant. Zo kan door fabrikanten verzamelde informatie over assets waardevol zijn voor klanten om het ontwerp van toekomstige assets te optimaliseren. Of om na te gaan hoe een betere interactie met bedrijfsprocessen tot meer waardecreatie kan leiden.

Door asset as a service te omarmen stijgen fabrikanten in de waardeketen. Zij helpen klanten het succes van hun business zeker te stellen.

Real-time data

Een praktijkvoorbeeld is een grote fabrikant van agrarische apparatuur die inzet om zijn business te transformeren. Tractors en andere apparaten die het bedrijf levert verzamelen met behulp van ingebouwde sensoren data. De fabrikant beschikt hierdoor over realtime gegevens over onder meer zaaien, grondbewerking, bemesten en oogsten.

Deze gegevens helpen agrarische bedrijven die deze IoT-verbonden tractors inzetten om hun boerderij optimaal te beheren. Zo helpt de fabrikant exact vast te stellen hoeveel liter kunstmest specifieke delen van een weiland nodig hebben. Dit bespaart kosten door het gebruik van kunstmest terug te dringen en maximaliseert tegelijkertijd de opbrengst van het veld. De fabrikant cre毛ert hiermee extra waarde voor de klant.

Ontdek meer over de mogelijkheden van Asset Management voor de fabrikant.

The post Asset as a service: een nieuw verdienmodel appeared first on 麻豆原创 Nederland Blogs & Nieuws.

Wat heeft Eindhoven gemeen met wereldsteden als New York, Hong Kong en Rome? Binnenkort, hopelijk, dat het een van de locaties zal zijn van een Formule E-race. Om de regio internationaal beter op de kaart te zetten voor partnerships en ook voor nieuw talent als great place to work, diende het team van een bid in om een ePrix in 2021 of 2022 naar Brabant te halen.

De Formule E is meer dan een categorie in de motorsport. Wat ons betreft is het de toekomst van het racen. Hieronder drie redenen waarom dat zo is, en waarom wij het bid van Brainport Eindhoven ten volle steunen.

1. Formule E is het toonbeeld van hoe innovatie werkt

Bij zien we innovatie als veel meer dan onderzoek en ontwikkeling van nieuwe technologie. Technieken als het Internet of Things en kunstmatige intelligentie (AI) kunnen alleen volledig worden benut als ze worden gecombineerd met andere disciplines. Denk aan big data, analyse en cloudcomputing, maar ook met de nieuwste ontwerpprincipes en automotive-technologie. Brainport Eindhoven is opgericht met het delen van kennis en multidisciplinaire samenwerking op de eerste plaats. Onder meer 麻豆原创-klanten zoals Philips, ASML en de Eindhoven University of Technology (TU/e) behoren tot de regio.

En datzelfde geldt voor de Formule E. Door verschillende disciplines samen te brengen, is een autosport ontstaan waar innovatie en mensen samenkomen in een competitieve omgeving. De regio en de sport passen dus uitstekend bij elkaar.

麻豆原创 is eveneens al langer betrokken bij deze sport, met de sponsoring van het Mercedes-Benz EQ Formula E Team. Door grote hoeveelheden data te analyseren met behulp van , verkort het Mercedes-Benz EQ Formula E Team onder andere de levertijden. Met beheert het team de administratieve processen, trainingen, teammanagement, talentontwikkeling, medische processen. Bovendien geeft de oplossing hen diepgravende performance insights. De complete sportbeleving dus.

Meer weten over de 麻豆原创 S/4HANA Movement?

Ontdek op onze website klantverhalen, webcasts en meer.

2. Formule E en 麻豆原创 zetten duurzaamheid op de agenda

Innovatie is geen echter geen doel op zich. De missie van 麻豆原创 is uiteindelijk dat we mensen helpen om de grootste uitdagingen van deze tijd aan te gaan en de wereld beter willen maken. Ook daarmee sluit de Formule E voor 100 procent aan op onze doelstelling.

De constructeurs zijn allemaal grote namen in automotive-productie, die de lessen uit de Formule E inzetten voor de ontwikkeling van hun eigen elektrische voertuigen. Daarnaast heeft de Formule E een positief effect op andere autosporten. Zo legt de Formule 1 eveneens steeds meer nadruk op duurzaamheid, mede omdat constructeurs en sponsoren ook betrokken zijn bij de Formule E.

Duurzaamheid is niet alleen gebaat bij de ontwikkeling van de voertuigen zelf. Van groot belang is dat alles eromheen effici毛nter wordt, zoals het verkeer. Ook hier gooit de regio Eindhoven hoge ogen. Zo wordt in Helmond veel onderzoek gedaan naar smart mobility. Meer duurzaamheid kan niet zonder meer effici毛ntie.

3. Formule E maakt van Nederland echt een raceland

Een stratenrace in Eindhoven is een unieke kans om Nederland op innovatiegebied te profileren. Maar het is ook uitstekende reclame voor de Nederlandse motorsport. Na de aankondiging van een Grand Prix in Zandvoort en de successen van Max Verstappen in de Formule 1, is een stratenrace in Eindhoven een logische volgende stap.

De ePrix valt extra op, omdat het de eerste Formule E-race zou zijn die in het donker wordt verreden, onder kunstmatige verlichting. Dat is voor de Nederlandse technologiebranche een prachtig visitekaartje. Daar werken we met 麻豆原创 graag aan mee, ook omdat de Nederlandse coureur Nyck de Vries vanaf dit seizoen voor het Mercedes-Benz EQ Formula E Team rijdt. We hopen dan ook vurig dat hij in Eindhoven als eerste over de finish komt.

Gedeelde visie, gedeelde waarden

麻豆原创, de Formule E en Brainport Eindhoven hebben dus veel gemeen. Een Formule E-race in Eindhoven is daarom niet meer dan logisch.

The post Formule E en 麻豆原创 voor een duurzamere, betere toekomst appeared first on 麻豆原创 Nederland Blogs & Nieuws.

Verschillende cijfers wijzen erop dat bedrijven meer tijd kwijt zijn aan beperkingen en obstakels van AI dan dat zij waarde halen uit de technologie:

• Zo maakt 84% van de klanten zich zorgen over de kwaliteit van data waar algoritmes mee werken
• Een vergelijkbare groep (86%) stelt daarnaast niet de maximale waarde uit hun data te halen
• Ruim driekwart (74%) geeft toe dat hun datalandschap dusdanig complex is dat dit hun flexibiliteit beperkt.

Levensader van AI

Bij een robotstofzuiger is voorwerk – zoals het aan de kant zetten van stoelen – de sleutel tot een goed resultaat. Bij AI is dit niet anders. De technologie maakt gebruik van complexe rekenmodellen en geavanceerde rekenkracht om resultaten te leveren. Deze berekeningen en hardware zijn afhankelijk van data, die de levensader van AI vormen. Zonder een goede grip op databeheer kan AI dan ook geen optimale resultaten opleveren.

is uitdagend. Zo is data opgeslagen op verschillende locaties, verspreid over cloud en on-premise systemen. Tegelijkertijd neemt de hoeveelheid data waarover bedrijven beschikken explosief toe. Zo verzamelen sensoren en steeds meer gegevens. Bedrijven staan dan ook voor de uitdaging data uit een groot aantal bronnen te combineren. AI moet deze gegevens verzamelen, integreren en combineren met onder meer afbeeldingen, video’s, audiobestanden en tekstbestanden.

AI beter schaalbaar maken

Het simpelweg beheren van al deze integraties en verwerken van verschillende type data (zoals audio, beeld en tekst) vereiste voorheen het gebruik van meerdere tools. Hier komt nu verandering in. Een nieuwe generatie cloud oplossingen maakt AI schaalbaar over de gehele organisatie door drie kritieke elementen te beheren:

• De data die je nodig hebt, ongeacht de locatie of het soort data
• Het ontwerp van machine learning algoritmes met de tools en raamwerken die data science-teams willen gebruiken
• De uitrol van machine learning met behulp van cloud containers, zodat IT AI snel kan uitrollen, beheren en de volledige end-to-end levenscyclus van AI kan automatiseren

AI is een teaminzet die co枚rdinatie en samenwerking vereist tussen:

• Gebruikers die de behoeften van de organisatie en diens klanten begrijpen
• Data scientists die weten waar data zijn opgeslagen en hoe deze zijn gestructureerd
• De data Science-teams die begrijpen hoe zij waarde uit data kunnen extraheren

Ieder lid van het AI-team moet samenwerken om een maximale productiviteit en snelheid te realiseren. Zij krijgen hierbij ondersteuning van software die functionaliteiten bevat voor governance, het beheer van metadata en machine learning transparantie. Deze aanpak stelt je in staat zeker te stellen dat de resultaten van hun inzet uitlegbaar, begrijpbaar en betrouwbaar zijn.

Wil je meer weten over het belang van data management en AI? Lees dan ook het blog ‘Wat is Data Management?’

The post Waarom Artificial Intelligence nergens is zonder data intelligence appeared first on 麻豆原创 Nederland Blogs & Nieuws.