Hohe Nachfrage bei Graphtechnologie und Digital Twin
Anbieter Neo4j verzeichnet unter seinen Kunden einen deutlichen Anstieg beim Einsatz von Knowledge Graphen als Basistechnologie für digitale Zwillinge
München, 21. September 2022 – Der digitale Zwilling etabliert sich neben seiner Rolle als Kostendrücker auch immer mehr als Wegbereiter nachhaltiger Digitalisierungsstrategien. Nach einer Umfrage von Capgemini (https://www.capgemini.com/de-de/news/digitale-zwillinge-bedeutung-fuer-nachhaltigere-produktion/) implementiert rund ein Drittel der Unternehmen Digital Twins, um Prozesse zu simulieren und so den Energieverbrauch entlang Wertschöpfungsketten zu optimieren. Auch Neo4j (https://neo4j.com/?ref=pr-&utm_source=announcement&utm_medium=referral&utm_campaign=Neo4j-GDS-2), der weltweit führende Anbieter für Graphdatenbanken, meldet einen Nachfragesprung bei Knowledge Graphen im Zusammenhang mit Digital Twins.
Graphtechnologie gilt als Basistechnologie, um heterogene Daten aus unterschiedlichen Quellen zusammenzuführen und ganzheitlich zu visualisieren. Bei der Implementierung von digitalen Zwillingen nutzen Unternehmen diesen semantischen Datenkontext, um Prozesse, Maschinen und Systeme virtuell abzubilden und in Echtzeit zu überwachen. Der sogenannte Knowledge Graph ist zudem Ausgangspunkt für Graph Data Science (GDS), einschließlich Predictive Analytics, KI und Machine Learning. Die Daten-Analytik, die auch das Training von ML-Modellen beinhaltet, findet dabei direkt im Graphen bzw. im Digital Twin statt.
Die flexible Modellierung von Knowledge Graphen ermöglicht ein breites Anwendungsgebiet von digitalen Zwillingen in unterschiedlichsten Branchen – vom Produktdesign in der Automobilindustrie über die Anlagenüberwachung in der Smart Factory bis hin zum besseren Verständnis des Systems “Mensch” in der medizinischen Forschung. Im Bereich Supply Chain schaffen Digital Twins Transparenz über komplexe, globale Lieferketten hinweg und warnen frühzeitig vor Engpässen und lokalen Störungen. Auch in der Cybersecurity hilft die digitale Repräsentanz von IT-Netzwerken Sicherheitsteams, Schwachstellen aufzudecken und Angriffe abzuwehren.
Laut Gartner (https://www.gartner.com/en/documents/4011590)* liegt der Marktwert für Digital Twins im Jahr 2022 bei 6,9 Milliarden US-Dollar. Bis 2027 soll sich dieser Wert nahezu verzehnfachen. Das Potential der Technologie ist dabei enorm: So sollen bereits in drei Jahren 25 globale Unternehmen durch den Einsatz von Digital Twins rund 1 Milliarde US-Dollar an Umsatz generieren bzw. an Kosten einsparen.
“Wir spüren ein wachsendes Interesse, was den Einsatz von Knowledge Graphen im Zusammenhang mit Digital Twins angeht,” erklärt Maya Natarajan, Senior Director of Product Marketing bei Neo4j. “Unsere Kunden nutzen die Technologie-Kombination, um digitale Modellsimulationen durchzuführen und so nicht nur den Ist-Zustand von Systemen und Prozessen einzusehen, sondern auch Prognosen für die Zukunft zu treffen. Ähnlich wie bei der Implementierung von KI-Lösungen, bietet Graphtechnologie die nötige Performance, Flexibilität und Skalierbarkeit, um Daten in ihrem vollen Umfang zu nutzen und neue, innovative und robuste Modelle zu erstellen.”
*Gartner, Emerging Technologies: Revenue Opportunity Projection of Digital Twins, Alfonso Velosa et al.,16 Feb 2022.
Beispiele für den Einsatz der Graphdatenbank Neo4j in Kombination mit Digital Twins finden Sie unter anderem bei Neanex (https://www.neanex.com/), Turku City Data (https://turkucitydata.fi/) und Transport for London (https://tfl.gov.uk/).
Neo4j ist die weltweit führende Graph Plattform. Sie hilft Unternehmen wie Deutsches Zentrum für Diabetesforschung e.V., NASA, UBS und Daimler, die vorliegenden Daten mit Kontext anzureichern, um damit Herausforderungen ganz unabhängig von Umfang oder Komplexität zu lösen. Anwender nutzen Neo4j, um ihre Branchen nachhaltig zu verändern, indem sie Finanzbetrug und Cyberkriminalität eindämmen, globale Netzwerke optimieren, Forschung beschleunigen oder bessere Empfehlungen liefern. Neo4j bietet Echtzeit-Transaktionsverarbeitung, fortschrittliche KI/ML, intuitive Datenvisualisierung und vieles mehr. Weitere Informationen finden Sie auf Neo4j.com und @Neo4j.
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