8 Best Practices für IoT Asset Management

IoT verändert das Asset Management grundlegend: weniger Ausfälle, bessere Leistung, transparente Prozesse. Hier sind die 8 wichtigsten Schritte, um IoT erfolgreich einzusetzen:

Klare Ziele setzen: Fokus auf Effizienz, Kostenreduktion und Qualität. Beispiel: Foxconn steigerte die Anlageneffizienz um 17 %.
Passende IoT-Hardware wählen: Sensoren, Konnektivität (z. B. LPWAN, GPS) und Pilotprojekte testen.
Daten für Wartung nutzen: Predictive Maintenance durch Überwachung von Parametern wie Vibration und Temperatur.
Integration in bestehende Systeme: Analyse der vorhandenen Technik, Modernisierung und Nutzung von Protokollen wie MQTT.
Sicherheit gewährleisten: DSGVO-Konformität, Verschlüsselung und regelmäßige Sicherheitsprüfungen.
Schrittweise Einführung: Pilotphasen, Risikomanagement und klare Erfolgsmessung.
Leistungsdaten überwachen: Echtzeit-Monitoring zur Optimierung von Kosten, Effizienz und Zuverlässigkeit.
Langfristige Überwachung: Visualisierung von Trends, Integration in ERP-Systeme und datengetriebene Entscheidungen.

Vergleich der wichtigsten IoT-Konzepte

Bereich	Ziel	Beispiel-Technologie
Konnektivität	Datenübertragung	LPWAN, GPS, MQTT
Wartung	Predictive Maintenance	Sensordatenanalyse
Sicherheit	Schutz vor Angriffen	Verschlüsselung, DSGVO
Integration	Alte Systeme modernisieren	MQTT, XMPP

Mit diesen Schritten können Unternehmen ihre Anlagen effizienter betreiben, Kosten senken und wettbewerbsfähig bleiben.

Die Integration von AI und IoT

Das Video „The integration of AI and IoT“ von TURILYTIX zeigt, wie künstliche Intelligenz und das Internet der Dinge die industrielle Produktion transformieren. Es beschreibt Szenarien, in denen Maschinen und Sensoren autonom zusammenarbeiten, um Prozesse zu optimieren, Wartungsbedarfe vorherzusagen und die Sicherheit zu erhöhen. Diese Kombination soll Fabriken effizienter, intelligenter und zukunftsfähiger machen.

1. Messbare Ziele setzen

Klare und messbare Ziele sind entscheidend für erfolgreiches IoT-Asset-Management. Laut Studien legen 86 % der Hersteller den Fokus auf die Verbesserung der Gesamtanlageneffektivität (Overall Equipment Effectiveness, OEE) als zentralen Leistungsindikator ^[2]. Dabei stehen Bereiche wie Effizienz, Leistung und Kosten im Vordergrund.

Wichtige Leistungsindikatoren und Ziele

Leistungsindikator	Bedeutung für Unternehmen	Typische Zielsetzung
Arbeitseffizienz	79 % der Hersteller	Produktionsprozesse optimieren
Produktionsleistung	78 % der Hersteller	Output steigern
Kostenreduzierung	77 % der Hersteller	Betriebskosten senken
Qualitätssteigerung	76 % der Hersteller	Produktqualität verbessern
Lieferketten-Resilienz	73 % der Hersteller	Versorgungssicherheit erhöhen

Praxisbeispiele für KPIs

Ein Beispiel aus der Praxis liefert Bonfiglioli: Der italienische Hersteller von Antriebskomponenten konnte seine Produktivität mithilfe von IoT-basierten Smart-Factory-Lösungen vervierfachen. Möglich wurde dies durch den Einsatz kollaborativer Roboter, automatisierter Transportsysteme und digitaler Zwillinge ^[2].

Ein weiteres Beispiel ist Foxconn: Der Elektronikhersteller steigerte die Anlageneffizienz in einem Werk um 17 %, indem Echtzeitdaten und KI zur Optimierung genutzt wurden ^[2].

Umsetzung und Standards

Um die Ziele effektiv zu erreichen, sollten Sie jedem Leistungsindikator eine verantwortliche Person zuweisen. Arbeiten Sie mit präzisen Daten, überprüfen Sie diese regelmäßig und reagieren Sie auf Abweichungen mit klaren Maßnahmen.

Richten Sie sich zudem nach der ISO 55001. Diese Norm fordert eine kontinuierliche Bewertung und Berichterstattung über die Anlagenleistung, das Asset Management und die Effektivität des Managementsystems ^[1].

2. Geeignete IoT-Hardware auswählen

Die Wahl der richtigen IoT-Hardware ist entscheidend für ein effektives Asset Management. Sensoren und Geräte müssen präzise Daten liefern und gleichzeitig problemlos mit vorhandenen Anlagen kompatibel sein.

Überblick über Konnektivitätsoptionen

Technologie	Einsatzbereich	Vorteile	Besonderheiten
Kabelgebunden	Produktionshallen	Störungsfreie und zuverlässige Datenübertragung	Besonders geeignet für Umgebungen mit viel Metall
RFID	Hochwertige Güter	Präzise Nachverfolgung, kosteneffizient	Begrenzte Reichweite
LPWAN	Großflächige Anlagen	Weite Reichweite, energieeffizient	Perfekt für viele verteilte Objekte
GPS/Satellit	Außenbereiche	Globale Abdeckung	Ideal für abgelegene Standorte

Praktische Umsetzung

Beginnen Sie mit einer Testinstallation an einer erprobten Maschine, um erste Daten zu sammeln und die Funktionalität zu prüfen. Dabei sollten folgende Punkte berücksichtigt werden:

Datenerfassung: IoT-Sensoren sollten direkt mit dem Werksnetzwerk verbunden sein.
Signalverarbeitung: Sensordaten müssen durch SPS oder Datenlogger in digitale Form umgewandelt werden.
Konnektivität: In Umgebungen mit viel Metall sind kabelgebundene Verbindungen oft die bessere Wahl.

Wichtige Kriterien bei der Sensorauswahl

Die Auswahl der Sensoren hängt von den spezifischen Anforderungen der Anlage ab. Zu den relevanten Messgrößen gehören:

Produktionskennzahlen
Verbrauchsdaten
Verschleißmerkmale
Umgebungsfaktoren

Eine durchdachte Sensorwahl legt die Grundlage für alle weiteren digitalen Prozesse im Asset Management.

Schrittweise Einführung

Ein Pilotprojekt an einer einzelnen Maschine bietet die Möglichkeit, erste Erfahrungen zu sammeln und das System schrittweise zu erweitern. Diese Basis erleichtert es, datenbasierte Prozesse in weiteren Bereichen zu verbessern.

3. Daten für die Wartungsplanung nutzen

Nachdem die passende Hardware ausgewählt wurde (siehe Abschnitt 2), geht es nun darum, die erfassten Daten effektiv einzusetzen. Mit IoT-Daten können Wartungspläne präziser gestaltet werden. Durch die kontinuierliche Überwachung wichtiger Parameter lassen sich mögliche Probleme frühzeitig erkennen und beheben.

Wichtige Parameter für die Wartungsüberwachung

Messgröße	Zweck	Typische Grenzwerte
Vibration	Hinweise auf Verschleiß und Unwucht	2,8–11,2 mm/s
Temperatur	Überprüfung thermischer Belastung	60–85°C
Öldruck	Sicherstellung der Schmierung	2,5–4,0 bar
Stromaufnahme	Erkennung von Überlastungen	±15 % der Nennleistung

Hinweis: Diese Werte sind Richtlinien und können je nach Anlage angepasst werden.

Schritte zur datengestützten Wartung

Die Einführung einer datenbasierten Wartungsstrategie erfolgt in drei Schritten:

Daten erfassen und analysieren
Sensoren erfassen kontinuierlich Betriebsdaten. Mithilfe moderner Software werden diese automatisch ausgewertet, um Abweichungen vom Normalbetrieb zu erkennen.
Vorausschauende Wartung (Predictive Maintenance)
Maschinelles Lernen wertet die Daten aus und prognostiziert mögliche Ausfälle. Dadurch können Wartungsarbeiten rechtzeitig geplant werden ^[3].
Wartungszyklen anpassen
Sensordaten ermöglichen eine Anpassung der Wartungsintervalle an den tatsächlichen Verschleiß. So lassen sich Ausfälle vermeiden und Kosten senken – Instandhaltungskosten machen in manchen Branchen bis zu 60 % der Produktionskosten aus ^[4].

Praktische Umsetzung

Die Einführung einer solchen Strategie umfasst:

Festlegen der relevanten Messpunkte und Installation der passenden Sensoren
Definieren von Alarmgrenzwerten
Schulung des Wartungspersonals für den Umgang mit den Systemen

Qualitätssicherung

Um den Erfolg sicherzustellen, sollten folgende Punkte regelmäßig überprüft werden:

Sind die Messwerte plausibel?
Werden alle relevanten Daten erfasst?
Zeigen die Wartungsmaßnahmen die gewünschte Wirkung?
Müssen Grenzwerte angepasst werden?

Durch den gezielten Einsatz von IoT-Daten können ungeplante Ausfälle reduziert und die Effizienz der Anlagen gesteigert werden.

4. Mit bestehenden Systemen verbinden

Die Einbindung von IoT-Lösungen in bestehende Produktions- und Unternehmenssysteme erfordert eine klare Strategie. Hier erfahren Sie, wie Sie Ihre bestehenden Systeme effizient in Ihre IoT-Infrastruktur einfügen können.

Bestandsaufnahme und Analyse

Eine gründliche Analyse der vorhandenen Systeme ist der erste Schritt. Die folgende Tabelle gibt einen Überblick über wichtige Prüfbereiche:

Analysebereich	Zu prüfende Aspekte	Warum es wichtig ist
Sensortechnik	Vorhandene Sensoren, Nachrüstbedarf	Basis für die Datenerfassung
Schnittstellen	Verfügbare Kommunikationsprotokolle	Ermöglicht den Datenaustausch
Datenformate	Unterstützte Standards, Konvertierung	Sichert die Systemkompatibilität

Modernisierung bestehender Anlagen

Die Modernisierung älterer Systeme erfolgt in drei Schritten:

Technische Bewertung
- Prüfung der vorhandenen Systeme
- Ermittlung technischer Schwachstellen
- Einschätzung der Integrationsmöglichkeiten
Machbarkeitsstudie
- Auswahl passender Sensoren und Steuerungstechniken
- Entwicklung maßgeschneiderter Lösungen
Implementierung
- Installation während geplanter Wartungen
- Schulung des Personals für den reibungslosen Betrieb

Nach der technischen Bewertung erfolgt die Auswahl geeigneter Kommunikationsprotokolle.

Protokolle und Datenübertragung

Für die Kommunikation zwischen Maschinen (M2M) stehen verschiedene Protokolle zur Verfügung:

MQTT: Spart Ressourcen und eignet sich für einfache Datenübertragungen.
CoAP: Perfekt für eingebettete Systeme mit begrenzten Ressourcen.
XMPP: Bietet zusätzliche Funktionen für komplexere Kommunikationsanforderungen.

Überwachung und Alarmierung

IoT-Systeme ermöglichen die Echtzeitüberwachung wichtiger Betriebsparameter wie:

Spannung und Stromaufnahme
Leistungsfaktor
Temperatur
Betriebszeiten

Bei Grenzwertüberschreitungen werden automatisch Benachrichtigungen per E-Mail oder SMS an die zuständigen Mitarbeiter gesendet.

Mit einer durchdachten Strategie können auch ältere Anlagen problemlos digitalisiert werden. Im nächsten Abschnitt erfahren Sie, wie Sie dabei die Sicherheit Ihrer Systeme gewährleisten.

IoT Asset Management in Salesforce von logicline

Ihre Kunden erwarten heute Self-Service-Portale, die ihnen schnellen Zugriff auf Dokumentationen oder Ersatzteile bieten. Gleichzeitig müssen Ihre internen Prozesse, von der Einsatzplanung bis zur IoT-gestützten Wartung, perfekt ineinandergreifen. Mit Plattformlösungen wie Salesforce und unseren ergänzenden Modulen schaffen wir eine nahtlose Verbindung zwischen Ihren Kunden, Ihrer installierten Basis und Ihren Teams.

5. Daten und Systeme schützen

Die Sicherheit von IoT-Infrastrukturen erfordert eine durchdachte Kombination aus technischen und organisatorischen Maßnahmen. Besonders in Deutschland, wo Datenschutzgesetze wie die DSGVO eine zentrale Rolle spielen, ist ein strukturierter Schutz unverzichtbar.

Wichtige Sicherheitsmaßnahmen

Die folgende Tabelle fasst zentrale Sicherheitsbereiche und deren Umsetzung zusammen:

Sicherheitsbereich	Maßnahmen	Relevanz für IoT-Assets
Authentifizierung	Mehrstufige Verifizierung	Schützt vor unbefugtem Zugriff
Verschlüsselung	End-to-End-Verschlüsselung	Sichert sensible Datenübertragungen
Zugriffssteuerung	Rollenbasierte Berechtigungen	Kontrolliert, wer auf welche Daten zugreift
Integritätsprüfung	Checksummen zur Qualitätssicherung	Gewährleistet die Unversehrtheit der Daten

Datenschutz und DSGVO-Konformität

Neben der technischen Sicherheit ist der Datenschutz ein wichtiger Aspekt. Daten sollten nur in dem Maße erfasst und gespeichert werden, wie es für Analysen und Wartungsarbeiten notwendig ist. Ein automatisiertes Löschkonzept kann helfen, diese Vorgaben einzuhalten und unnötige Datenberge zu vermeiden.

Eine mehrschichtige Sicherheitsarchitektur ist hier entscheidend. Niheer Patel, Produktmanager bei Real-Time Innovations, bringt es auf den Punkt:

„Security is the cornerstone of data protection. Securing an IIoT infrastructure requires a rigorous in-depth security strategy that protects data in the cloud, over the internet, and on devices.“ ^[5]

Sicherheitsmaßnahmen für Edge-Computing

Edge-Plattformen stellen besondere Anforderungen an die Sicherheit. Wichtige Maßnahmen sind:

Regelmäßige Firmware-Updates für Edge-Geräte
Isolierte Netzwerksegmente für kritische Systeme
Permanente Überwachung der Systemaktivitäten
Verschlüsselte Kommunikation zwischen Edge und Cloud-Systemen

Regelmäßige Sicherheitsüberprüfungen

Bassam Zarkout, Executive Vice President bei IGnPower, betont die Bedeutung von kontinuierlicher Überwachung:

„Protecting IIoT data during the lifecycle of systems is one of the critical foundations of trustworthy systems.“ ^[5]

Sicherheitsaudits und Penetrationstests sind essenziell, um Schwachstellen frühzeitig zu identifizieren und zu beheben. Dabei werden sowohl technische als auch organisatorische Aspekte geprüft.

Im nächsten Abschnitt wird beleuchtet, wie kontinuierliche Überprüfungen langfristig zur Sicherheit beitragen können.

6. Schrittweise Einführungspläne erstellen

Die Einführung von IoT-Asset-Management erfordert eine gut durchdachte Strategie. Laut aktuellen Zahlen scheitern etwa 80 % der IoT-Projekte an komplexen Integrationsprozessen und fehlender Skalierbarkeit ^[6]. Ein klarer Fahrplan ist daher unverzichtbar. Die folgenden Phasen bilden die Grundlage für die technische Umsetzung.

Phasenbasierte Implementierung

Hier sind die zentralen Phasen der Implementierung mit ihren Hauptaspekten zusammengefasst:

Phase	Schwerpunkte	Erfolgsfaktoren
Vorbereitung	Anforderungen klären, Ressourcen planen	Ziele definieren, Stakeholder einbeziehen
Pilotphase	Tests durchführen, Prozesse validieren	Kleine Testgruppe, schnelles Feedback
Ausrollung	Integration und Schulung umsetzen	Schrittweise Skalierung, Support anbieten
Optimierung	Leistung überwachen, Prozesse anpassen	Kontinuierliche Verbesserungen, Daten nutzen

Technische Infrastruktur vorbereiten

Die technische Infrastruktur ist ein entscheidender Faktor. 40 % der Manager sehen IT-Schwächen als Hauptproblem bei digitalen Projekten ^[6]. Folgende Punkte sind besonders wichtig:

Entwicklung flexibler Speicherlösungen für Daten
Integration vorhandener Systeme und Sensoren
Aufbau sicherer Kommunikationskanäle
Implementierung von Backup-Mechanismen

Risiken berücksichtigen

Ein guter Einführungsplan muss mögliche Risiken einbeziehen. Mit Maßnahmen wie Authentifizierung, Verschlüsselung und regelmäßigen Audits können Unternehmen ihre IIoT-Systeme schützen und Datenschutzvorgaben einhalten ^[6]. Sobald Risiken minimiert sind, kann die Erfolgsmessung beginnen.

Erfolgsmessung einrichten

Die Überwachung der Implementierung ist essenziell. Wichtige Kennzahlen:

Systemverfügbarkeit: Regelmäßige Performance-Tests gewährleisten eine stabile Verfügbarkeit.
Datenqualität: Automatische Prüfungen helfen, Fehler frühzeitig zu erkennen.
Nutzerakzeptanz: Schulungen und Support fördern die Nutzung und Akzeptanz.

Skalierbarkeit ermöglichen

74 % der Unternehmen arbeiten bereits an IIoT-Strategien oder haben diese umgesetzt ^[6]. Eine flexible Architektur und anpassbare Prozesse sind entscheidend, um wachsende Datenmengen effizient zu bewältigen, ohne dass die Kosten explodieren. Solche Lösungen sichern den langfristigen Erfolg.

7. Leistungsdaten überwachen

Der nächste Schritt nach der Einführung von IoT-Systemen ist die kontinuierliche Überwachung der Leistungsdaten. Dieses Monitoring ermöglicht es, IoT-Anlagen effizient zu betreiben, Ausfallzeiten zu minimieren und fundierte Entscheidungen auf Basis von Daten zu treffen.

Wichtige Leistungskennzahlen

Beim Performance-Monitoring spielen bestimmte Kennzahlen eine zentrale Rolle. Diese lassen sich in vier Hauptbereiche unterteilen:

Geschäftswert	Wichtige Kennzahlen
Betriebliche Effizienz	Echtzeitüberwachung, Vorhersagewartung, Anlagenauslastung
Kosteneinsparungen	Wartungskosten, Energieverbrauch, Ausfallzeiten
Zuverlässigkeit und Sicherheit	Fehlererkennung, Sicherheitsstandards
Datenbasierte Entscheidungen	Datenanalyse, Berichterstellung

Diese Kennzahlen bilden die Grundlage für die technische Umsetzung des Monitorings.

Technische Umsetzung

Ein effektives Monitoring erfordert den Einsatz bestimmter technischer Komponenten:

IoT-Sensoren
Diese Sensoren messen kontinuierlich Betriebsdaten wie Temperatur, Vibrationen und Energieverbrauch. Die strategische Platzierung der Sensoren sorgt dafür, dass alle relevanten Daten erfasst werden.
MQTT-Broker
Der Broker sammelt und standardisiert Daten aus verschiedenen Anlagen. Dadurch entsteht eine einheitliche Datenbasis, die für Analysen genutzt werden kann.
Analysesoftware
Spezielle Software wertet die gesammelten Daten aus und liefert konkrete Handlungsempfehlungen. Diese können präventive oder korrektive Maßnahmen umfassen.

Zusätzlich zur technischen Infrastruktur bieten moderne KI-Methoden weitere Möglichkeiten, das Monitoring effizienter zu gestalten.

Verbesserungen durch KI

Der Einsatz von KI-gestützten Systemen eröffnet neue Möglichkeiten. KI kann Anomalien frühzeitig erkennen, Wartungszyklen optimieren und ungeplante Ausfallzeiten reduzieren.

„Unternehmen suchen weiterhin nach Möglichkeiten, Konnektivität und IoT-Messaging für Innovationen und Verbesserungen zu nutzen. Die Aufrechterhaltung einer optimalen Anlagenleistung liefert entscheidende Geschäftsvorteile wie betriebliche Effizienz, Kostensenkung und Compliance.“ ^[7]

8. Langfristige Überwachung der Anlagenleistung

Die kontinuierliche Überwachung der Anlagenleistung spielt eine Schlüsselrolle in einer effektiven IoT-Asset-Management-Strategie. Mit regelmäßiger Analyse und Beobachtung können Unternehmen besser entscheiden, wann Wartungen, Modernisierungen oder der Austausch von Anlagen notwendig sind. Diese Prozesse bauen auf den im Performance-Monitoring beschriebenen Methoden auf.

Leistungstrends visualisieren

Um langfristige Trends zu erkennen, ist eine klare Darstellung der Daten entscheidend. Viele moderne Plattformen bieten dafür verschiedene Visualisierungsmöglichkeiten:

Visualisierungstyp	Einsatzbereich	Vorteile
Liniendiagramme	Entwicklung über Zeit	Erkennung von Trends und Mustern
Balkendiagramme	Vergleich von Daten	Klare Gegenüberstellung
Dashboards	Echtzeitdaten	Schnelle Übersicht und Statusprüfung

Integration in bestehende Systeme

Nach der erfolgreichen Einbindung von IoT-Technologien können Daten nahtlos in bestehende Systeme wie ERP-Software, SAP-Umgebungen, HANA-Datenbanken oder MES integriert werden. Dies erleichtert eine durchgehende Überwachung und Analyse der Anlagenleistung.

Umsetzung in der Praxis

Praxisbeispiele zeigen, dass eine strukturierte Herangehensweise entscheidend ist, um IoT-Daten effektiv zu nutzen. Aktuelle IoT-Plattformen ermöglichen Echtzeiteinblicke in Energie- und Leistungsdaten. So können Unternehmen schneller auf Veränderungen reagieren und große Datenmengen effizient für präventive Wartung und Optimierung nutzen.

Entscheidungen auf Basis von Daten

Für eine erfolgreiche und datengetriebene Überwachung der Anlagenleistung sollten Unternehmen folgende Schritte beachten:

Individuelle Dashboards einrichten: Konzentrieren Sie sich auf die wichtigsten Kennzahlen.
Regelmäßige Analysen durchführen: Nutzen Sie die Daten, um Trends frühzeitig zu erkennen.
Berichte automatisieren: Stellen Sie sicher, dass relevante Informationen kontinuierlich verfügbar sind.

Mit diesen Ansätzen können Unternehmen ihre Anlagen gezielt überwachen und fundierte Entscheidungen im Asset Management treffen.

Fazit

Erfolgreiches IoT-Asset-Management erfordert einen klaren und strukturierten Ansatz. Die vorgestellten Best Practices machen deutlich, dass digitale Transformation weit mehr umfasst als nur die Installation von Sensoren.

Wichtige Erfolgsfaktoren

Drei zentrale Aspekte sind entscheidend für eine effektive Umsetzung:

Erfolgsfaktor	Bedeutung	Umsetzungsempfehlung
Führung	Engagement des Managements	Einrichtung eines bereichsübergreifenden Steuerungsteams
Datenqualität	Konzentration auf relevante Informationen	Auswahl geeigneter Sensoren und Messpunkte
Integration	Anbindung an bestehende Systeme	Schrittweise Migration und Anpassung der Prozesse

Diese Faktoren bilden die Grundlage für die Entwicklung konkreter Handlungsschritte.

Nächste Schritte für Unternehmen

Die Umsetzung beginnt mit einer gründlichen Analyse der vorhandenen Infrastruktur. Dabei stehen Skalierbarkeit und Anpassungsfähigkeit der Lösungen im Vordergrund. Gerade im Rahmen von Industrie 4.0 ist eine durchgängige digitale Vernetzung unverzichtbar, um die internationale Wettbewerbsfähigkeit deutscher Unternehmen zu sichern.

„Das Industrial Internet of Things (IIoT) entscheidet darüber, dass der produzierende Mittelstand und Konzerne sowie der Produktionsstandort Deutschland im internationalen Wettbewerb bestehen.“ – Markus Dohm ^[8]

Diese Maßnahmen legen den Grundstein für langfristigen Erfolg im Asset Management.

Langfristige Perspektive

Die Digitalisierung von Anlagen ist ein fortlaufender Prozess. Unternehmen sollten dabei insbesondere folgende Punkte berücksichtigen:

Governance-Strukturen: Klare Zuständigkeiten schaffen Stabilität auf Dauer.
Sicherheitskonzepte: Präventive Maßnahmen schützen vor Risiken.
Mitarbeiterentwicklung: Regelmäßige Schulungen fördern langfristige Effizienz.

Mit der konsequenten Umsetzung dieser Ansätze lassen sich Anlagen effizienter betreiben, Wartungskosten senken und die Verfügbarkeit steigern. Durch die Integration moderner IoT-Technologien können deutsche Hersteller ihre Marktposition festigen und sich optimal auf zukünftige Herausforderungen vorbereiten. Nur durch die enge Verknüpfung aller Maßnahmen bleibt die digitale Transformation im Asset Management auf Kurs.

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