Das Thema Industrial IoT (IIoT) ist für Automatisierungsanbieter Herausforderung und Chance zugleich. Unternehmen, die nicht vernetzt denken und sich ausschließlich auf die Entwicklung von Insellösungen beschränken, könnten künftig bei Ausschreibungen immer häufiger das Nachsehen haben. Mit schlüsselfertigen IIoT-Plattformen wie Paze sind sie hingegen in der Lage, neue Cloud-gestützte Datenprodukte und digitale Zusatzservices anzubieten – und das ohne eigenen Programmieraufwand.

 

Viele Maschinenbauunternehmen stellen heute höhere Anforderungen an ihre Automatisierungspartner. Sie beauftragen sie nicht nur mit der Programmierung leistungsfähiger Steuerungssysteme für ihre Maschinen und Anlagen, sondern wünschen sich auch umfassende Auswertungs- und Vernetzungsmöglichkeiten. Ein zentrales Monitoring des gesamten Maschinenparks, schnelle Benchmark-Analysen oder direkter Datentransfer zu Cloud-Plattformen – das sind Vorgaben die heute in Ausschreibungen von Automatisierungsprojekten auftauchen.

 

Für die Automatisierungsanbieter ist das ein Paradigmenwechsel. Ihr Fokus lag bisher vor allem darauf, für eine optimale Steuerung der einzelnen Maschinen zu sorgen und die Bedienung und Visualisierung für die Betreiber möglichst intuitiv zu gestalten. Noch immer sind aber viele Automatisierungssysteme prinzipiell als Insellösungen konzipiert. Das macht es so aufwändig, die Daten für weiterführende Analysen zu nutzen – beispielsweise für eine Aufschlüsselung von Anomalien und Fehlerhäufigkeiten. Im Störungsfall müssen sich Spezialisten oft noch per VPN auf die einzelnen Steuerungssysteme einwählen und dort mit viel manuellem Aufwand auf Fehlersuche gehen.

 

Durch die fehlende Übersicht gehen sowohl den Maschinenbauern als auch den Betreibern der Maschinen wertvolle Einblicke für die Optimierung des Betriebs und die Steigerung der Produktivität verloren. Automatisierungsanbieter müssen daher in Zukunft ihre Sichtweise erweitern – von der einzelnen Maschine zur vernetzten, intelligenten Lösungsarchitektur.

 

Schlüsselfertige IIoT-Plattformen erleichtern den Einstieg

 

Aber wie finden auch kleine und mittlere Automatisierungsanbieter möglichst schnell den Anschluss zur IIoT-Welt? Zwar verfügen sie bereits über hochspezialisiertes Programmier-Know-how im Produktionsumfeld, aber nicht über die Ressourcen, um in kürzester Zeit eine eigene IIoT-Plattform aufzubauen. Gerade die sichere Vernetzung von lokalen Systemen mit unterschiedlichen Diensten in der Cloud und die Entwicklung innovativer Datenprodukte bringen mittelständische Anbieter schnell an ihre Grenzen.

 

Genau an dieser Stelle kommen schlüsselfertige Lösungen wie die Paze-Plattform ins Spiel. Der voll gemanagte IIoT-Stack wurde in enger Zusammenarbeit mit Maschinen- und Anlagenbauern entwickelt und hat sich in großen Umgebungen mit weltweit verteilten Produktionsstandorten bewährt. Die Paze-Plattform kann industrielle Daten in kürzester Zeit in digitale Mehrwertservices verwandeln.

 

Eine große Stärke von Paze ist die einfache Integrierbarkeit. Die Plattform unterstützt tausende unterschiedlicher Industrieanwendungen und lässt sich über offene Schnittstellen sehr einfach mit den gängigen speicherprogrammierbaren Steuerungen verbinden. Automatisierungsanbieter sparen sich so langwierige „Plumbing“-Phasen. Sie können den Paze Edge Client einfach auf den Industrie-PCs der Maschinensteuerungen installieren und dann sofort loslegen. Der Client ruft in Echtzeit die Daten von den Steuerungssystemen ab, aggregiert diese und überträgt sie über hochsichere Mobilfunkverbindungen in die Cloud der Wahl.

 

Im nächsten Schritt können Automatisierungsanbieter ihren Kunden dann sehr schnell erste Datenauswertungen zur Verfügung zu stellen. Eigener Programmieraufwand ist dafür nicht erforderlich. Paze setzt auf einen Low Code-Ansatz und ermöglicht es so, smarte Datenanwendungen ganz einfach per Plug-and-Play zu bauen. So lassen sich beispielsweise Cloud-basierte Dashboards oder mobile Apps erstellen, um Daten zur Maschinenverfügbarkeit oder zur Gesamtanlagenproduktivität (OEE) anzuzeigen.

 

Beispiel Monitoring: Wie sich mit digitalen Services Kunden binden lassen

 

Je nach Kundenanforderung können Automatisierungsanbieter mit Paze ganz unterschiedliche Use Cases abbilden. Ein typischer Einstieg ist beispielsweise das 24/7-Monitoring. Maschinenbauer wollen heute alle relevanten Daten zu den Maschinen und Anlagen ihrer Kunden im Blick haben und im Störungsfall sofort aktiv werden – im Idealfall, bevor die Prozesse der Kunden beeinträchtigt werden.

 

Diesen Service kann der Automatisierungsanbieter seinen Kunden mit Paze zur Verfügung stellen. Die Plattform bringt einen sofort einsetzbaren Control Room mit, der eine durchgängige Überwachung von Maschinen mit automatisierten Alerts unterstützt. Anwender können sich beispielsweise präzise Daten zur Auslastung und Verfügbarkeit des gesamten Maschinenparks anzeigen lassen. Beim Überschreiten definierter Schwellenwerte werden sofort Benachrichtigungen an die zuständigen Spezialisten verschickt. Auch Auswertungen zu den häufigsten Fehlermeldungen über alle Kundenstandorte hinweg sind im Control Room abrufbar. Per Drill-Down können sich Service-Techniker zudem Alarmhistorien von Steuerungssystemen ansehen und in Beziehung zu allen relevanten Maschinendaten setzen. Das vereinfacht die Problembehebung und minimiert die Standzeiten von Maschinen.

 

Wie die Aufgabenverteilung zwischen Maschinenbauer, Automatisierungspartner und Maschinenbetreiber aussieht, ist dabei von Fall zu Fall unterschiedlich. Auch beim Servicemodell bietet Paze maximale Flexibilität. Automatisierungsanbieter können die IIoT-Plattform einmalig für ihre Kunden einrichten, die gesamte Plattform für sie betreiben oder auch eigene Mehrwertservices auf Basis des IIoT-Stacks anbieten. Dank der integrierten Berechtigungsverwaltung von Paze ist dabei immer klar definiert, wer Zugriff auf welche Daten erhält – und was er mit diesen Daten tun kann.

 

Datentransparenz schafft neue Business-Chancen

 

Eine IIoT-Plattform wie Paze eröffnet Automatisierungsanbietern eine Vielzahl von Möglichkeiten, ihr Business weiterzuentwickeln. Die Daten-Apps der Plattform können beispielsweise helfen, Inbetriebnahmen neuer Anlagen und Maschinen zu beschleunigen. Alle beteiligten Stakeholder erhalten sofort Zugang zu den Informationen, die für die optimale Einrichtung benötigt werden. Auch Fehler, die beispielsweise beim Zusammenspiel mit anderen Maschinen oder Automatisierungssystemen auftreten, werden sofort sichtbar und können schneller behoben werden. So verkürzt die durchgängige Transparenz die Zeit bis zum Produktivbetrieb oft erheblich.

 

Darüber hinaus können Automatisierungsanbieter ihren Kunden mit Paze Daten liefern, die für eine vorausschauende Instandhaltung der Maschinen benötigt werden. Auch wenn das Thema Predictive Maintenance in vielen Unternehmen noch in der Erprobungsphase ist – das große Potential dieser Technologie hat die Maschinenbauindustrie längst erkannt. Der Schlüssel dafür sind intelligente Anwendungen, die anhand von historischen Daten sich anbahnende Störungen und Fehler erkennen. Mit der IIoT-Plattform von Paze sind Automatisierungsanbieter schon heute in der Lage, ihren Kunden diese Daten zugänglich zu machen – und so dem Wettbewerb einen großen Schritt voraus zu sein.

 

Sehen Sie sich an, wie wir dem weltweit führenden Kranhersteller geholfen haben, die Ursachenanalyse zu verwalten und zu automatisieren, indem wir mithilfe von IIOT Edge-Daten sammeln und analysieren.

 

Die Edge, beziehungsweise Edge Computing, erfreut sich im Maschinenbau enormer Beliebtheit. Die Auswertung und Verarbeitung von Daten auf Maschinenebene spart nicht nur Kosten für Bandbreite und Cloud-Kapazitäten sondern ist in vielen Fällen auch entscheidend für die Echtzeitverarbeitung von Daten, bei der Latenzen zum Problem werden.

 

Die Marktforscher von Gartner gehen davon aus, dass 50% der Industrieunternehmen bis 2025 Industrial IoT-Plattformen einsetzen, um den Betrieb in ihrer Produktion zu verbessern – verglichen mit nur 10% in 2020.

 

berblick über die vorausschauende Wartung

1.1. Was ist vorausschauende Wartung?

Vorausschauende Wartung ist eine Technik, die Datenanalysetools und -techniken einsetzt, um Anomalien in Ihrem Betrieb und mögliche Defekte in Anlagen und Prozessen zu erkennen, damit Sie diese beheben können, bevor sie zu einem Ausfall führen.

Im Idealfall ermöglichen Programme zur vorausschauenden Wartung eine möglichst geringe Wartungshäufigkeit, um ungeplante reaktive Wartung zu vermeiden, ohne dass dabei Kosten anfallen, die mit zu viel präventiver Wartung verbunden sind.

1.2. Warum ist die vorausschauende Wartung so wichtig?

Wenn die vorausschauende Wartung als Wartungsstrategie effektiv funktioniert, werden Maschinen nur dann gewartet, wenn es erforderlich ist. Somit wird eine zustandsabhängige Wartung durchgeführt kurz bevor ein Ausfall zu erwarten ist. Dies bringt mehrere Kosteneinsparungen mit sich, denn die Zeit für die Wartung wird effektiv minimiert. Dadurch werden auch die Ausfallzeiten bei der Produktion verkürzt und die Kosten für Ersatzteile und Zubehör vermindert.

1.3. Wie funktioniert vorausschauende Wartung?

Die vorausschauende Wartung nutzt historische und Echtzeitdaten aus verschiedenen Bereichen Ihres Betriebs, um Probleme zu erkennen, bevor sie auftreten. Es gibt drei Hauptbereiche in Ihrem Unternehmen, die bei der vorausschauenden Wartung eine Rolle spielen. Dazu gehört die Echtzeit-Überwachung von Anlagenzustand und Leistung, die Analyse von den Daten für den Arbeitsauftrag und das Benchmarking der MRO-Bestandsnutzung.

1.4. Für welche Anwendungen eignet sich vorausschauende Wartung?

Zu den Anwendungen, die sich für eine vorausschauende Wartung eignen, gehören solche, die eine kritische Betriebsfunktion haben und zudem Fehlerarten aufweisen, die durch regelmäßige Überwachung kostengünstig vorhergesagt werden können.

1.5. Wie wird vorausschauende Wartung durchgeführt?

Ziel der vorausschauenden Wartung ist es, den besten Zeitpunkt für die Durchführung von Arbeiten an einer Anlage zu bestimmen, damit die Wartungshäufigkeit so gering wie möglich und die Zuverlässigkeit so hoch wie möglich ist, ohne dass unnötige Kosten entstehen.

Datenanalyse für vorausschauende Wartung und die Nutzung des Internets der Dinge sind der Schlüssel für die Umsetzung eines erfolgreichen vorausschauenden Wartungsprogramms, ebenso wie der Einsatz von Sensoren und Techniken zur vorausschauenden Wartung.

Tools und Prozesse für die vorausschauenden Wartung

2.1. Welche Tools werden zur vorausschauenden Wartung eingesetzt?

Eine ständige Zustandsüberwachung hilft bei der Identifizierung von Problemen, da sie den genauen Grund für den Ausfall von Anlagen aufdecken kann, und somit die Zuverlässigkeit der Anlagen steigern kann. Außerdem kann die Zustandsüberwachung bei der Vorhersage künftiger Anomalien helfen und die Zuverlässigkeit der Anlagen verbessern.

Auch die Wartungsprotokolle der einzelnen Anlagen können gefiltert und analysiert werden, wenn Sie eine große Datenmenge haben. Sie benötigen jedoch viele Anlagen desselben oder ähnlichen Typs, um den notwendigen Prozessablauf der vorausschauenden Wartung genau zu erfassen.

Wartungsprotokolle helfen auch dabei, herauszufinden, welche Anlage mehr Wartung benötigt als erforderlich. Zudem lässt sich feststellen, welche Art von Aktivitäten in der Wartung anfallen, wie z. B. der Austausch von Teilen usw.

Zusätzlich ist die Auswertung von basierenden Berichten eines der wichtigsten Instrumente der vorausschauenden Wartung. Diese Berichte enthalten wichtige Informationen und Details, die zum Verständnis der Anlage und zur Vorhersage der Anlagenleistung, des Ausfalls usw. hilfreich sind.

Auch die Anlagenablesung ist anwendbar auf einige Anlagentypen, die in regelmäßigen Abständen ausfallen oder nach einer bestimmten Zeit zu überhitzen beginnen. Viele Anlagen kommen nur aus diesem Grund zur Wartung.

Manchmal ist es schwer, den Überblick darüber zu behalten, wie lange ein Gerät arbeitet. Mit diesem Software-Tool zur vorbeugenden Wartung werden Sie gewarnt und können die Maschine stoppen und einen Ausfall vermeiden.

2.2. Welche Services werden zur vorausschauenden Wartung eingesetzt?

Die durch vorausschauende Wartung ermöglichten Dienstleistungen können in vier Hauptguppen aufgeteilt werde. On-Premises und Infrastructure as a Service können selbst verwaltet werde und Platform as a Service und Software as a Service werden vom zuständigen IT-Provider verwaltet.

Einige Plattformen wie Paze verfügen über Anwendungsvorlagen wie OEE zur Überwachung von Alarmen, Engpässen oder einem Service-Kontrollraum. Dies gibt Ihnen eine zusätzliche Starthilfe, da Sie direkt zum Kunden gehen und Iterationszyklen starten können. Sie können die Wertschöpfung schon sehr früh im Projekt entwickeln.

2.3. Wie wird ein Programm zur vorausschauenden Wartung gestartet?

Ein vorausschauendes Wartungsprogramm (PdM) antizipiert den zukünftigen Zustand von Sachanlagen und trifft zeitnahe und fundierte Wartungsentscheidungen. PdM – wie auch die Idee von Industrie 4.0 – hängt von der Konvergenz von Informationstechnologien (IT) und Betriebstechnologien (OT) ab. Der Schlüssel zu einem erfolgreichen Predictive-Maintenance-Programm liegt darin, Menschen, Prozesse und Technologie zusammenzubringen und die angestrebten Ziele genau zu definieren.

Vor allem für KMU haben oft nicht die Ressourcen, eine Lösung komplett neu zu entwickeln. Paze bietet hier eine End-to-End-Lösung von der Edge bis zur App an. Software Module werden, wo benötigt, in die bestehende IT-Infrastruktur integriert. So gibt es auch später beim Skalieren und beim Roll-out kein böses Erwachen.

2.4. Schritte zur vorausschauenden Wartung

Nachdem der Hauptzweck und die Schwerpunktbereiche für eine Umstellung auf die vorausschauende Wartung festgelegt wurden, sollte die Bewertung des Status quo beginnen.

Die erste Aufgabe besteht darin, die derzeit genutzten Prozesse und Systeme zu dokumentieren, um festzustellen, was gut funktioniert und wo es Wissens- und Fähigkeitslücken gibt. Dazu gehört auch ein Blick auf die Infrastruktur und die Identifizierung von kritischen Arbeitsplätzen und Datenerfassungspunkten.

Die Bewertung berücksichtigt und bewertet die Bereitschaft einer Einrichtung zur digitalen Transformation, einschließlich einer Gap-Analyse, die nicht nur den Status quo von Prozessen und Technologie dokumentiert, sondern speziell beschreibt, wie nah oder weit dieser Status quo von der digitalen Bereitschaft entfernt ist.

Aus dieser Bewertung geht ein Pilotprojekt hervor, ein Produktionsprüfstand, in dem Technologien und Verfahren eingesetzt werden, die erforderlich sind, um einige der in der Bewertung ermittelten Lücken nachweislich zu schließen. Die Rapid-Prototyping-Funktion von Paze hilft zudem schnell zu einem hochwertigen Prototypen zu gelange, der auf alle wichtigen Daten zugreifen kann.

2.5. Wie kann die Leistung von Prognosemodellen verbessert werden?

Es sind nicht nur Daten, sondern auch Menschen, die dafür sorgen, dass dies funktioniert. Im Unternehmen gibt es wahrscheinlich Experten, die eine Maschine oder einen Prozess von vorne bis hinten kennen und seit vielen Jahren damit arbeiten.

Die jetzt gesammelten und verwendeten digitalen Daten sind von größter Bedeutung, aber die von den Experten gewonnenen Erkenntnisse – über Dinge, für die es keine Daten gibt oder die nie gemessen wurden – können unbezahlbare Informationen enthalten, die zur Validierung der Ergebnisse beitragen. Diese Menschen sind ein wertvolles Gut und ein wichtiger Bestandteil jeder digitalen Strategie.

Beispiele für den Einsatz von vorausschauender Wartung

3.1. Vorausschauende Wartung in der Fertigung

Ein Industriezweig, in dem sich eine vorausschauende Wartung lohnt, ist das verarbeitende Gewerbe, in dem regelmäßig große und teure Werkzeuge und Anlagen eingesetzt werden. Wenn solche Geräte ausfallen, könnte ein ganzes Unternehmen, das von der Fertigung abhängt, große Verluste erleiden, die die Installations- und Betriebskosten der vorausschauenden Wartungstechnologie durchaus aufwiegen können.

3.2. Vorausschauende Wartung für den Maschinenbau

Vor allem für den Maschinenbauer ist die vorausschauende Wartung als Serviceleistung für seine Kunden hochinteressant. Anlagen und Geräte, deren Sensoren schon in eine Software zur vorausschauenden Wartung integriert sind, können den Kunden erhebliche Einsparungen bei der Wartung und den Kosten für Servicedienstleister bringen.

Maschinenbauer können Ihre Produkte auch mit zusätzlichen Servicedienstleitungen für die vorausschauende Wartung anbieten, was den Wert der Produkte erhöht und zu einer langfristigen Kundenbindung führen kann.

3.3. Vorausschauende Wartung in der Automobilindustrie

In der Automobilproduktion können geplante oder ungeplante Ausfallzeiten und die damit verbundenen Kosten zu einem erheblichen Rückschlag führen. Mit der vorausschauenden Wartung ist es möglich, den Zustand von Industrieanlagen ständig in Echtzeit zu überwachen und die Wahrscheinlichkeit von Ausfällen vorherzusagen. Dies verbessert die Effizienz des Betriebs und senkt die Wartungskosten der Anlagen.

3.4. Vorausschauende Wartung in der Öl- und Gasindustrie

In der Öl- und Gasindustrie fehlt oft der Überblick über den Zustand der Anlagen an abgelegenen Offshore-Standorten. Wartungstechniker würden diese Standorte in bestimmten Zeitabständen aufsuchen, um den Zustand der Anlagen zu überprüfen und Ölanalysen durchzuführen, auch wenn dies nicht notwendig ist.

Mit der vorausschauenden Wartung können Öl- und Gasunternehmen den Zustand und die Leistung ihrer Anlagen bewerten und nur dann Wartungsarbeiten einplanen, wenn ein von der Norm abweichendes Problem festgestellt wird.

3.5. Vorausschauende Wartung mit maschinellem Lernen

Heutzutage vereinfachen und verbessern maschinelles Lernen und KI zahlreiche Prozesse und Dinge. Die Wartung von Anlagen ist einer davon. Heute können Sie die vorausschauende Wartung zusammen mit Statistiken und Algorithmen des maschinellen Lernens nutzen, um große Verluste und Anomalien zu verhindern.

3.6. Vorausschauende Wartung und Zustandsüberwachung

Unter Zustandsüberwachung versteht man die Überwachung des Zustands eines Systems, um Veränderungen zu erkennen, die auf eine Beschädigung oder einen drohenden Ausfall hindeuten würden. Sie ermöglicht es den Betreibern, Probleme (durch Reparatur- und Wartungsverfahren) zu erkennen und zu beheben, bevor sie zu einem Ausfall der Anlage führen.

Predictive Maintenance (vorausschauende Wartung) bezieht sich auf die Planung korrigierender Wartungsmaßnahmen auf der Grundlage von Vorhersagen über die Entwicklung eines Systems. Diese Vorhersagen basieren auf Daten, die durch Zustandsüberwachung gewonnen werden, und auf anlagenspezifischem Wissen.

Mit anderen Worten: Predictive Maintenance ist eine der Möglichkeiten, wie Condition Monitoring genutzt werden kann. Die beiden Verfahren ergänzen sich und beziehen sich auf unterschiedliche Arten der Nutzung und Auswertung von Sensordaten.

3.7. Vorausschauende Wartung und IoT

Heute verfügen die meisten modernen Industriemaschinen bereits über eine Vielzahl von verschiedenen Sensoren, die kontinuierlich Daten erfassen und es ermöglichen Modelle für die vorausschauende Wartung aufzustellen. Mit diesen Sensoren, die Echtzeitdaten über verschiedene Geräte, Systeme, Anlagen und Standorte hinweg erfassen, ermöglicht die IoT-basierte vorausschauende Wartung den Herstellern eine effektive Vorhersage und Planung von Ereignissen wie Geräteausfällen oder dem Austausch von Ersatzteilen.

3.8. Vorausschauende Wartung und die intelligente Fabrik

Eine intelligente Fabrik oder ein Maschinenpark sind digitalisierte Produktionsstätten, die vernetzte Geräte, Maschinen und Produktionssysteme nutzt, um kontinuierlich Daten zu sammeln und auszutauschen. Diese Daten werden dann als Entscheidungsgrundlage für die Verbesserung von Prozessen und die Behebung von Problemen genutzt.

Die intelligenten Fertigungsverfahren, die in einer intelligenten Fabrik zum Einsatz kommen, werden durch eine Vielzahl von Technologien ermöglicht, darunter künstliche Intelligenz (KI), Big-Data-Analytik, Cloud Computing und das industrielle Internet der Dinge (IoT) eingesetzt und dies bietet die optimalen Voraussetzungen für eine erfolgreiche Umsetzung von vorausschauender Wartung.

3.9. Vorausschauende Wartung und Industrie 4.0

Da das Internet der Dinge (IoT) weiter voranschreitet, beginnen die Unternehmen, einen Industrie 4.0-Ansatz für den Fertigungssektor zu verfolgen. Die Weiterentwicklung von KI und ML wird die vorausschauende Wartung unterstützen und den Unternehmen letztlich einen extremen Vorteil gegenüber allen verschaffen, die nicht auf Industrie 4.0 setzen.

3.10. Vorhersagende Wartung und Edge Computing

Edge Computing reduziert die Belastung von Netzwerken und anderen IT-Infrastrukturen und hält die Kosten niedrig. Die Technologie umfasst den Einsatz von Geräten, die die erfassten Daten direkt in der Fabrikhalle analysieren, anstatt sie an eine Cloud zu senden. Edge Computing kann auch dazu beitragen, die Verbreitung von IIoT-basierter vorausschauender und präskriptiver Wartung zu maximieren.

Bei einigen IIoT-Implementierungen ist die Internetverbindung aufgrund von Faktoren wie abgelegenen Standorten oder der Unzuverlässigkeit von Mobilfunkverbindungen nicht immer verfügbar.

Schlussfolgerung

Paze bietet die optimale Lösungen für KMUs im Maschinenbau und in der produzierenden Industrie. Mit unserer modularen End-to-End-Lösung haben wir genau die richtigen Bausteine, die unsere Kunden benötigen, um die bestehenden IT-Systeme (wie MES, ERP, Ticket etc.) mit der nötigen Datentiefe anzureichern und extensiv auszuwerten.

Dies beginnt bereits in der Planungsphase, in der Sie unser Rapid-Prototyping-Tool für das Brainstorming von Anwendungsfällen nutzen und alle Beteiligten an Bord holen können.

Die Einrichtung und der Betrieb der Plattform sind innerhalb weniger Tage erledigt – und das mit modernster Technologie und höchsten Sicherheitsstandards. Wir verfügen über ein ausgezeichnetes 1st, 2nd and 3rd Support-Team inklusive Ticketing-System und Telefonsupport.

Wir bieten sowohl Low-Code-Tools für non-coding Teams sowie den Zugang zur REST API für Entwickler und Systemintegratoren an. Unsere Out-of-the-box-Lösungen für den supereffizienten Start, und unser Kundenerfolgsteam mit Branchenhintergrund kann Ihren Benutzern helfen, den größten Nutzen in den Daten zu finden.