Bei Rheolution, entwickeln wir Technologien, die Wissenschaftlern und Ingenieuren helfen, komplexe Systeme besser zu verstehen. Von hochmodernen rheologischen Messgeräten bis hin zur IoT-gestützten Datenerfassung lag unser Schwerpunkt stets auf Hochwertige Daten nutzbar, zuverlässig und wirkungsvoll machen.
Angesichts wachsender Datenmengen und zunehmender Komplexität stellt die Datenerfassung nicht mehr die größte Herausforderung dar. Vielmehr geht es darum, diese Daten zu verstehen. Aus diesem Grund haben wir nuVerveentwickelt.
nuVerve ist eine kollaborative, No-Code-SaaS-Lösung zur Datenanalyse , das für wissenschaftliche sowie industrielle Teams , die Rohdaten schneller und gemeinsam in Erkenntnisse umwandeln müssen.
Es ermöglicht Teams, Folgendes zu tun:
In vielen Laboren und Industrieteams stützen sich Datenabläufe nach wie vor auf:
nuVerve wurde ins Leben gerufen, um Wissenschaftlern und Teams aus der Industrie eine moderne, analyseorientierte Umgebung zu bieten, in der Daten strukturiert, untersucht und ausgetauscht werden können, ohne dass der Aufwand durch Programmierung oder starre Altsysteme entsteht.
Die Messgeräte und IoT-Lösungen von Rheolution liefern umfangreiche, hochwertige Daten.
nuVerve erweitert diesen Mehrwert durch die Bereitstellung einer flexiblen Umgebung, in der diese Daten:
Während sich Rheolution darauf konzentriert, die Art und Weise, wie Daten generiert werden, konzentriert sich nuVerve darauf, darauf, wie Daten verstanden und genutzt werden.
Gemeinsam begleiten sie den gesamten Prozess:
von der Messung → über die Analyse → bis hin zur Entscheidung.
nuVerve ist für folgende Zwecke konzipiert:
Es ermöglicht Fachexperten, Daten zu analysieren, , ohne auf Programmierkenntnisse oder spezialisierte Datenteams angewiesen zu sein.
nuVerve spiegelt das Engagement von Rheolution für Innovationen wider, die über die Hardware hinausgehen, und ermöglicht es Teams, das volle Potenzial ihrer Daten auf kooperative, intuitive und skalierbare Weise auszuschöpfen.
Erfahren Sie mehr über nuVerve und darüber, wie es die Datenanalyse in Wissenschaft und Industrie unterstützt.