Weinheim, 21. Februar 2022 ---- Der IT-Dienstleister und Managed Cloud Provider Syntax veranstaltet im Rahmen der Konferenz Hydrogen Online Workshop (HOW) am 3. März 2022 einen Online-Workshop, der sich mit den technologischen Voraussetzungen für einen Einsatz von Wasserstoff als Basis nachhaltiger Geschäftsmodelle befasst. Beginn der 90-minütigen Veranstaltung ist um 18:10 Uhr. Unter dem Titel „How to Sustain Digitized Hydrogen Business“ gehen die Referenten, Prof. Dr. Andreas Thümmel von der University of Applied Sciences Darmstadt und Van Luong Ngo, Team Manager IIoT, Analytics & AI bei Syntax, auf folgende Aspekte ein:
- Klimawandel und Digitalisierung: Warum beide Themen untrennbar miteinander verbunden sind, und welche zentrale Rolle Wasserstoff als Energieträger spielt.
- Forschung und Entwicklung: Wie F&E-Projekte beim Erstellen einer hochwertigen Datenbasis für den nachhaltigen und effizienten Einsatz von Wasserstoff im Rahmen von Industrie-4.0-Ansätzen unterstützen.
- Prozesse und Prozessoptimierung: Wie globale Datenstrukturen sowie Cloud-basierte Machine-Learning- und KI-Algorithmen den Einsatz von Wasserstoff nachhaltig optimieren.
- Management und Entscheidungen: Wie Verantwortliche aus IT und Business digitale Lösungen und Informationssysteme nutzen können, um bessere Entscheidungen im Hinblick auf eine nachhaltige Energieversorgung zu treffen.
„Grüner Wasserstoff ist ein wesentlicher Baustein für eine klimaneutrale Energieversorgung in Unternehmen, doch die entsprechenden Wertschöpfungsketten sind von der Produktion über Lagerung bis hin zur Überwachung der Speichermedien sehr datenintensiv“, erklärt Jens Beck, Director IIoT, Analytics and Innovative Cloud Services bei Syntax. „In jeder Phase einer wasserstoffbasierten Energieversorgung kommen unzählige Sensoren zum Einsatz, die Prozessdaten erheben. Um diese Informationen für einen sicheren und nachhaltigen Einsatz von Wasserstoff nutzen zu können, benötigen Unternehmen eine moderne IIoT-Umgebung in der Cloud, die KI-basierte Services bietet – von Analytics bis Predictive Maintenance.“
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