IIoT-Datenmanagement und -Analytik für Hersteller

Datengetriebene Fertigung und prognostische Analysetools im IIoT sind keine Neuheit in der Fertigung; Entscheidungen basierend auf klaren und genauen Zahlen sind ebenfalls keine neue Strategie. Allerdings ist Datengetriebene Fertigung noch nicht weit verbreitet genug, um sicherzustellen, dass jede Produktionsanlage in dieser neuen, datengestützten Realität funktioniert.

Folgt Ihr einer datenbasierten Herangehensweise an die Entscheidungsfindung? Wir empfehlen Ihnen, drei einfache Fragen zu beantworten:

1. Wann haben Sie zuletzt eine datengetriebene Entscheidung getroffen, um die Art und Weise zu ändern, wie Ihr Produktionsunternehmen arbeitet?
2. Sind Sie sicher, dass Sie das Beste aus den Daten herausholen können, die Ihre Mitarbeiter Ihnen zur Optimierung Ihrer Betriebskosten und Arbeitsabläufe zur Verfügung stellen?
3. Folgt man den neuesten Trends bei technologischen Lösungen für große Hersteller?

Wenn Sie Schwierigkeiten haben, diese Fragen zu beantworten, dann:

1. Ihr Unternehmen befindet sich möglicherweise noch im Industrie 2.0-Stadium (während wir uns nun auf Industrie 4.0 vorbereiten), und Sie müssen dies dringend ändern.
2. Sie haben den richtigen Artikel gefunden: Hier finden Sie einen bewährten Weg, um Ihre Fertigungsprozesse mithilfe von Daten optimal zu optimieren.

Lesen Sie auch: Wie Sie die vorausschauende Instandhaltung Ihrer Fertigungsanlage mithilfe von IoT sicherstellen können

Heute können Computer menschliche Entscheidungen nachahmen und selbstständig die Wartung großer Hersteller bewältigen:

Ein Cyber-Physisches System (CPS) ist ein Computersystem, das ein Netzwerk von Sensoren, Geräten und Maschinen steuert und überwacht und diese mit dem virtuellen Raum verbindet.

Als Zeugen der vierten industriellen Revolution (oder Industrie 4.0) können wir sehen, wie Industrie 4.0 künstliche Intelligenz (KI), Robotik, industrielle Automatisierung, maschinelle Kommunikation (M2M) und das Internet der Dinge (IoT) mit sich gebracht hat. IoT-Dienste und die Vorhersagedaten in breiteren Maßstäben einzusetzen.

Allerdings sind normale IoT-Geräte und IoT-Analysesoftware nicht für industrielle Zwecke konzipiert und aufgrund ihrer geringen Leistung nicht geeignet. Dies hat zur Einführung von Geräten des Industrial Internet of Things (IIoT) geführt, die erfolgreich in großen Produktionsanlagen eingesetzt werden können. IIoT-Geräte sind überwiegend leistungsstarke Sensoren, Aktoren und Steuerungen, die in einem großen Netzwerk funktionieren. Beispielsweise:

• Schwingungssensoren
• Temperaturfühler
• Sicherheitssensoren
• Feuchtigkeitssensoren
• Nähessensoren
• Gasgeber und mehr

Die wertvollen Vorteile der IIoT werden deutlich sichtbar, sobald die erzeugten Daten ihr endgültiges Ziel erreichen. Solche Endziele können industrielle IoT-Datenmanagement-Softwarelösungen sein, die als Datenzentralen fungieren und die Aggregation, Verarbeitung und Transformation der Daten gewährleisten.

In unserem vorherigen Artikel, Wir besprachen, wie IoT Lieferanten können Industrie-IoT-Software entwickeln, um neue Kunden anzuziehen, indem sie detaillierte Erklärungen darüber liefern, was zu berücksichtigen ist und warum, während sie diese entwickeln.

Schauen Sie sich an, wie wir einen SaaS-Plattform für die Geräteverwaltung für einen IoT-Anbieter.

In diesem Artikel werden wir die folgenden Themen besprechen:

• Welche Vorteile kann die Datenmanagementsoftware von IIoT für Betriebseinrichtungen und deren Management bringen?
• Wie sich IIoT-Softwarelösungen von traditionellen unterscheiden
• Was Sie bei der Auswahl zwischen verschiedenen Plattformen beachten sollten

Lass uns unsere Reise beginnen.

Das ultimative Ziel von Plattformen für die industrielle Datenverwaltung besteht darin, Herstellern wertvolle Einblicke in die Arbeit spezifischer Produktionsanlagen oder der gesamten Produktionskette zu bieten. Diese Plattformen arbeiten mit Big Data des industriellen Internets der Dinge. Daher erfordert dies industrielle Datenanalysen sowie fortgeschrittenen und IoT-Analytik Ansätze (die wir später besprechen werden), um Arbeitnehmern und Führungskräften angemessene Informationen zu vermitteln. Wenn diese ordnungsgemäß umgesetzt werden, erhalten Sie Folgendes:

Geschäftliche Vorteile

Bessere Geschäftsproduktivität

Plattformen für die Datenverwaltung im IIoT teilen wichtige Daten sofort mit allen Beteiligten bei der Gesamtverwaltung Ihrer Anlage. 

Wie? Neben leistungsstarken Sensoren, die kontinuierlich enorme Datenmengen senden, verfügen Fertigungsunternehmen über verschiedene Abteilungen, die täglich Informationen bereitstellen. Produktion, Qualität, Vertrieb und Einkauf, Umweltgesundheit und Sicherheit, technisches Engineering, Buchhaltung usw. generieren verschiedene Arten von Daten, die auf die Art und Weise, wie ein Hersteller arbeitet, eine entscheidende Rolle spielen. IoT-Beratungsunternehmen Kann dazu beitragen, Systeme effektiv umzusetzen und eine reibungslose Integration aller beteiligten Abteilungen zu gewährleisten.

Nachdem Ihr Datenmanagement-System Daten aus allen Abteilungen erhält, schaltet es das Datenverarbeitungssystem ein. In wenigen Sekunden analysiert das Datenverarbeitungssystem die Daten aus allen Sensoren, Geräten und Abteilungen. Dadurch erhalten die Mitarbeiter aus allen möglichen Blickwinkeln und zu jedem Zeitpunkt einen Bericht über das Geschehen in der Produktionsanlage.

Ergebnis: Als Ergebnis erhalten Sie alle Daten in einem All-in-One-Bericht zusammengefasst, mit einer Datenübersicht und Empfehlungen zur optimalen Funktionsweise einer Produktionsanlage.

Wert: Sie werden in der Lage sein, alle betrieblichen Prozesse in Ihrem Produktionsbetrieb zu steuern und sie auch mitten im Prozess ohne Verzögerungen zu optimieren. Dies führt zu einer verbesserten Effizienz, einer höheren Produktivität und einer besseren Arbeitserfahrung.

Neue Einnahmequellen

Eine IIoT-Datenmanagementplattform kann Ihnen dabei helfen, neue Umsatzströme zu erschließen. 

Wie? Mehrere Abteilungen werden eine All-in-One-Lösung nutzen. Marketing, Vertrieb und Einkauf sowie die Qualitätssicherung werden Ihre Datenbank mit einzigartigen Erkenntnissen zu folgenden Themen bereichern:
wie Kunden Ihre Produkte nutzen (so wie sie beabsichtigt sind oder nicht)

• häufig auftretende Probleme mit Produkten
• unauffällige Vorteile Ihrer Produkte, die Kunden entdeckt und an das Support-Team weitergegeben haben (die in zukünftigen Werbeanzeigen verwendet werden können)

Wert: Sie können:

• Verwenden Sie diese Daten, um ein Produkt entsprechend den Bedürfnissen der Kunden zu entwickeln und auf diese Weise mehr Kunden anzuziehen.
• Erweitern Sie Ihre Werbekampagne mit Erkenntnissen von echten Verbrauchern
• Nutzen Sie Finanzkenntnisse, um neue Monetarisierungsmodelle zu entwickeln, die für Ihre potenziellen Kunden komfortabler und für Sie profitabler sind.

Operationelle Vorteile

Workflow-Automatisierung

IIoT-Datenmanagement-Systeme sind für Produktionsanlagen vorteilhaft, da sie die operativen und Entscheidungsprozesse automatisieren und zur Implementierung von Datenautomatisierungstechnologien für die Fertigung beitragen.

Wie? Alle Einheiten Ihrer Datenmanagementplattform bieten wertvolle Informationen zu:

• Visualisierung des Zustands der Ausrüstung unter bestimmten Bedingungen (vor der Arbeitsphase, während der Arbeitsphase, danach und während geplanter oder dringender Instandsetzungen)
• Überwachung der allgemeinen Arbeitsabläufe beim Hersteller mit detaillierter Analyse der Entscheidungen der Mitarbeiter unter verschiedenen Bedingungen (wie beispielsweise normale Betriebsabläufe des Herstellers, unvorhergesehene Ausfälle und Unfälle).

Ergebnis: Mit Künstliche Intelligenz (KI) und maschinelles Lernen (ML) Technologien, IIoT-Datenanalyse und Managementplattformen können:

• Studieren und analysieren von verschiedenen Anwendungsfällen
• Erinnern an Handlungen von Mitarbeitern innerhalb des Systems in bestimmten Situationen

Wert: Ihre Datenmanagementplattform wird in der Lage sein, Folgendes zu leisten:

• Die Arbeit des Herstellers (einschließlich der Ausrüstung) kann unabhängig kontrolliert werden, wobei die Personalstärke minimal ist.
• Ergreifen Sie automatisch und rechtzeitig geeignete Maßnahmen, um Arbeitsabläufe zu optimieren, Unfälle zu verhindern oder Probleme mit Geräten, Räumlichkeiten oder der Produktion zu lösen.

Verlängerte Standzeiten

Eine IIoT-Plattform kann dazu beitragen, unvorhergesehene Ausfallzeiten zu vermeiden und einen reibungslosen Betriebsprozess zu gewährleisten.

Wie? Die Plattform kann die Situation mithilfe von Informationen überwachen, die von Sensoren erfasst werden, die in der gesamten Produktionsanlage installiert sind. Sie kann verschiedene Messwerte analysieren und Vorhersagen hinsichtlich möglicher Ausfallzeiten aufgrund von Lecks, Problemen mit Rohren, der Belüftung usw. erstellen.

Ergebnis: Durch die tägliche Überwachung der Zustandsbedingungen in Räumlichkeiten kann das System Zustände erkennen, die allmählich die festgelegten Grenzen oder Spitzen überschreiten, und Benachrichtigungen senden oder integrierte Warnmeldungen auslösen.

Wert: Wenn Produktionsarbeiter auf solche Signale rechtzeitig reagieren, können sie unvorhergesehene Ausfälle verhindern, die die gesamte Betriebsabläufe des Werks beeinträchtigen könnten.

Informiertes Entscheidungsverfahren

Plattformen für die Datenverwaltung im IIoT können das Potenzial Ihrer Produktionsanlage stark erweitern und deren operative Prozesse verbessern. 

Wie? Informationen, die von Sensoren und Geräten stammen, werden analysiert und in Form von Berichten an Mitarbeiter und Manager weitergeleitet.

Ergebnis: Berichte sind nicht nur Rohdaten, die Sie selbst interpretieren müssen. Ein IIoT-Datenmanagement-System nutzt komplexe analytische Ansätze nicht nur, um zu analysieren, was es sieht, sondern auch, um Schlussfolgerungen, Warnungen oder Ratschläge zu ziehen. Manchmal reagiert es sogar, indem es die Mitarbeiter über notwendige Maßnahmen informiert. Um sicherzustellen, dass alle Daten und Kommunikationen sicher sind, IoT-Sicherheitsdienste Hilft dabei, kritische betriebliche Daten vor externen und internen Risiken zu schützen.

Wert: Das System erinnert sich automatisch an alles – insbesondere an Ihre Aktionen innerhalb des Systems –, und kann diese Aktionen in Zukunft automatisch wiederholen, ohne Ihre Hilfe.

Vorteile der Gerätewartung

Vorausschauende Wartung

Mit Hilfe von IIoT-Geräten und der Implementierung von industriellen IoT-Prävisionstrainings können Sie viele Probleme mit Ihrer Anlage lösen. 

Wie? Alles ist unter der Kontrolle eines Systems. Die Mitarbeiter erhalten Echtzeitdaten über die Zustand der Geräte und können in Notfällen dringende Wartungs- oder Reparaturmaßnahmen durchführen.

Präventive Wartung

Mit einer IIoT-Datenmanagementplattform können Sie sicherstellen, dass Ihre Geräte rechtzeitig die notwendige Wartung erhalten.

Wie? Im Gegensatz zur vorausschauenden Instandhaltung erfolgt die präventive Instandhaltung nach einem Zeitplan. Mithilfe eines einheitlichen Gerätesystems können Mitarbeiter (oder das System selbst) planmäßige Reparaturen oder Aktualisierungen steuern und die Qualität ihrer Durchführung überwachen.

Erweiterte Geräteinventarverwaltung

Verfolgen Sie alle Maschinen, die in Ihrer Produktionsanlage eingesetzt werden. 

Wie? Eine IIoT-Datenmanagementplattform kann mit Drittanbieter-Services integriert werden, die für Maschinen und Ausrüstung in Ihrem Unternehmen verantwortlich sind – beispielsweise Plattformen der Maschinenhersteller. Durch den Austausch von Daten mit diesen kann Ihre Plattform Sie darüber informieren, wann ein neues Gerät verfügbar ist und einsatzbereit ist. Darüber hinaus informiert das System Sie, wann es Zeit ist, das Betriebssystem oder die Firmware einer Maschine zu aktualisieren.

Allerdings ist alles wirklich so großartig wie es klingt? Leider gibt es bei einer IIoT-Datenmanagementplattform zusammen mit den erstaunlichen Ergebnissen einige Herausforderungen, die man bedenken muss.

Vor allem: kaufen oder bauen?

Wenn es bereits Produkte von Unternehmen der Industrie-IoT-Analytik gibt, lohnt es sich, ein eigenes Produkt von Grund auf zu entwickeln? Um ehrlich zu sein, gibt es keine eindeutige Antwort.

Als erfahrener Software-IIoT-Engineering-Dienstleister können wir Ihnen Folgendes sagen: Es hängt von Ihren Zielen ab. Vertrauen Sie niemals einem strikten Ja oder Nein.

Zunächst müssen Sie jede der Plattformen bewerten, die Ihnen mehr oder weniger entsprechen. Finden Sie heraus, welche Vor- und Nachteile sie haben, und schauen Sie sich an, wie sie fortgeschrittene Methoden der IoT-Datenanalyse anwenden. Erst dann entscheiden Sie, ob sie Ihren geschäftlichen Anforderungen entsprechen. Es geht nicht nur um die Standardfunktionalität oder die Preise. Überlegen Sie außerdem Folgendes:

• Kann die Plattform Ihre wachsenden Geschäftsanforderungen erfüllen?
• Können Sie es an neue Prozesse anpassen?
• Kann es neue Arten der IoT-Datenanalyse durchführen?
• Wie oft erhalten Sie Updates?

Die individuelle Entwicklung ist vorteilhaft, da die fertige Plattform vollständig Ihren Anforderungen entspricht. Sie wird unter Berücksichtigung folgender Faktoren erstellt:

• Die Besonderheiten Ihrer Produktion
• Die Besonderheiten der Daten, die Sensoren sammeln
• wie Sie Daten filtern, verarbeiten, visualisieren und analysieren möchten

In Zukunft wird diese Plattform parallel zu Ihrem Unternehmen weiterentwickelt und sich flexibel an neue Geschäftsanforderungen und Ziele anpassen. Data-Engineering-Dienste Hilft dabei, die Datenflussstruktur zu strukturieren und zu optimieren und stellt sicher, dass Ihre Plattform im Laufe der Zeit effektiv skalierbar ist.

Wenn Sie zu denjenigen gehören, die die Zukunft lieber in die Zukunft sehen und die Option nicht akzeptieren, von einer Plattform zur anderen zu wechseln, sollten Sie die Entwicklung auf Maß an erster Stelle stellen. Sehen Sie sich unsere Expertise an Wenn Sie wissen möchten, wie wir maßgeschneiderte IoT-Softwarelösungen für Fertigungsunternehmen entwickeln.

Wie können Sie jedoch sicherstellen, dass Ihre Plattform die wichtigsten Elemente enthält?

Die IIoT-Welt bringt aufgrund der Besonderheiten der Daten, die von IIoT-Geräten stammen, neue Herausforderungen für die Entwicklung von Plattformen für die Datenverwaltung in Bezug auf die IIoT mit sich. Im Gegensatz zu herkömmlichen IoT-Geräten bietet die Arbeit mit Produktionsniveau-IoT-Geräten eine völlig neue Perspektive auf Daten und deren Nutzung und Erfassung.

Was die IIoT-Plattformen von IoT-Plattformen unterscheidet und die Arbeitsweise eines Herstellers beeinflusst

Lassen Sie uns von vorn beginnen.

Sie werden mit neuen Herausforderungen konfrontiert sein Datendurchsatz. Die Menge an Daten, die von IoT-Geräten empfangen werden, ist unübertroffen im Vergleich zu der Menge an Daten, die von IoT-Geräten generiert werden. Leistungsstarke Maschinen und Sensoren liefern jede Millisekunde enorme Mengen an unverarbeiteten analytischen Daten.

Genauer gesagt, wenn wir von IIoT-Geräten sprechen, sprechen wir von IoT und Big Data. Um ein klares Bild davon zu bekommen, was Big Data ist, schauen Sie sich die folgende Tabelle an:

Bei der Entwicklung einer Plattform für die Datenverwaltung im IIoT sollten Sie die Besonderheiten der Analyse großer Datenmengen für das IoT in der Fertigung berücksichtigen; die Entwicklung einer Plattform für die Fertigung erfordert spezifische Ansätze und Methoden. Domänenexpertise. Die Menge an Daten, die eine Plattform verarbeitet, beeinflusst die Wahl der Methoden zur Datenabfrage und -speicherung.

Glücklicherweise stellen riesige Datenmengen keine große Herausforderung mehr dar. Big Data-Lösungen Verwaltungssoftware wie Apache Hadoop, Google BigQuery, Databricks Lakehouse Platform und andere Lösungen helfen Ihnen, jede Menge Daten einfach zu sammeln und zu übertragen.

Allerdings ist es neben den großen Datenmengen wichtig, Folgendes zu berücksichtigen:

• Datengeschwindigkeit, das Aspekte wie die Geschwindigkeit der eingehenden Daten, deren Lebensdauer sowie die Geschwindigkeit der Speicherung und des Abrufs umfasst.
• Datenvielfalt, das verschiedene Arten und Formate von Daten umfasst
• Datenverlässlichkeit, das sich mit der Genauigkeit der empfangenen Daten befasst
• Datenwert, was die Bedeutung der empfangenen Daten in einer bestimmten Operation darstellt
• Datenvariabilität, das sich mit der Datenkonsistenz befasst

All dies gibt uns einen Eindruck dessen, was große Hersteller bei der Überlegung, IIoT-Datenmanagement-Plattformen zu nutzen, beachten sollten: die Fähigkeit der Plattform, große Mengen an unstrukturierten Daten reibungslos zu verarbeiten und erstklassige Funktionen bereitzustellen. Real-time Big Data Analytics (RTBDA).

Wie ist das überhaupt möglich?

Aufbau einer soliden technologischen Grundlage für eine industrielle IoT-Analytik- und Datenmanagementlösung

Bei der Entwicklung einer Plattform für die Datenverwaltung im IIoT ist es notwendig, die Möglichkeiten der Datenerhebung, -speicherung und -bereitstellung zu berücksichtigen. Schnelle, fast sofortige Analyse.

Der erste Schritt besteht darin, eine robuste Datenerhebung und -speichermaschine zu entwickeln. Dafür greifen wir auf bekannte Methoden zurück und kombinieren sie mit einigen neuen.

Optionen für die Datenverwaltung

Hier werden wir auf Konzepte zurückgreifen, die uns bereits bekannt sind, wie zum Beispiel Data Lakes, Datenbanken, und Datenbanken. In diesem Artikel werden wir uns auf die Vor- und Nachteile der Datenverwaltung für IoT-Geräte konzentrieren, aber Sie können auch auf andere Aspekte eingehen. mehr über ihre gemeinsame Verwendung in einem anderen Artikel lesen.

Die wichtigsten Kriterien, anhand derer wir diese Konzepte bewerten werden, sind deren Zweck, Agilität und Zugänglichkeit sowie die Geschwindigkeit der Datenverarbeitung in der IIoT, da dies entscheidend ist, wenn es um Daten von Geräten des Industriellen Internets der Dinge geht. Lassen Sie uns genauer hinschauen:

Das Nicht Erreichen der 100-Punkte-Marke bedeutet nicht, dass diese Art der Datenverwaltung schlecht ist. Sie können erfolgreich zur Speicherung historischer Daten, zur Berichterstattung und zu grundlegenden analytischen Operationen eingesetzt werden, die im Hintergrund durchgeführt werden können.

Was sollten Sie jedoch tun, um die Dinge zu erleichtern? Real-time-Datenverarbeitung mit Big Data?

Bei der Nutzung von IIoT-Plattformen, die Daten zu Produktionszwecken aggregieren und verarbeiten, müssen Entwickler außerdem integrieren Mit zwei Technologien, die die Bedienung solcher Systeme unschätzbar unterstützen und zur IoT-Datenanalyse und -visualisierung beitragen. Dies sind: SCADA und Digitale Zwillinge.

Ihr Vorteil besteht darin, dass sie Daten sammeln. Nicht nur von Sensoren, sondern auch von der Ausrüstung. So haben Sie alles in Ihrem Betrieb unter Ihrer Kontrolle – von der Einfahrt bis hin zum kleinsten Sensor.

Lernen wir mehr über SCADA und digitale Zwillinge.

Was sind SCADA und digitale Zwillinge?

Überwachung, Steuerung und Datenerfassung (SCADA) ist eine Steuerungssystemarchitektur. In einfacher Sprache ist sie eine Softwareanwendung, die die Steuerung und Überwachung industrieller Prozesse ermöglicht. Ihr Hauptzweck besteht darin, Daten über die Ausrüstung und Interne Bedingungen der Produktionsanlage und diese ständig überwachen. Die mit SCADA erfassten Daten werden in der SCADAMOM-Datenbank gespeichert.

In der Regel umfasst SCADA Hardwareelemente wie programmierbare Logiksteuerungssysteme (PLCs) und Fernterminalgeräte (RTUs). Sie sammeln Daten von Sensoren. Ein unverzichtbarer Bestandteil von SCADA ist eine Mensch-Maschine-Schnittstelle (HMI), die den Mitarbeitern hilft, mit Maschinen und Geräten zu kommunizieren und Echtzeitdaten der Maschinen anzuzeigen.

Der Vorteil von SCADA Dies ist seine Fähigkeit, die lokale und verteilte (zwischen den Anlagen) Anlagen- und Sensortechnik zu steuern. Aus diesem Grund werden solche Systeme in Bereichen wie Energie und Infrastruktur, Transport, Gebäude und Automobilbau eingesetzt. Unternehmen, die die Supply-Chain-Prozesse optimieren möchten, können sich ebenfalls auf diese Technologie verlassen. Logistik-IoT-Lösungen und -Services Um Vermögenswerte zu verfolgen, die Lieferleistung zu verbessern und die Entscheidungsfindung in Echtzeit zu verbessern.

Warum Integration mit SCADA? 

Zunächst stellt SCADA die Daten, die von Sensoren und Geräten erfasst werden, unmittelbar verfügbar und bereit für die Analyse im Rahmen des Industrial IoT dar.

Zweitens bietet die Integration mit SCADA Ihnen mehr Kontrolle nicht nur über die äußeren Bedingungen in der Anlage (Temperatur, Vibrationen, Druck), sondern auch über ein komplexeres Bild der inneren Funktionsweise der Anlagen. Dies führt zu einer detaillierten Überwachung des Produktionsbetriebs.

Digitale Zwillinge. Ein Digital Twin ist eine visuelle Darstellung einer Maschine. Eine Plattform für die Datenverwaltung im IIoT aktualisiert ständig Daten, damit ein Digital Twin diese verarbeiten und die Funktionsweise des Geräts digital darstellen kann.

Digitale Zwillinge sind eine großartige Ergänzung zu SCADA.

Warum eine digitale Doppelgängerin verwenden?

Zunächst geht ein digitales Zwilling über Simulationen hinaus, die oft zur Vorhersage von Unfällen oder Ausfallzeiten eingesetzt werden. Ein digitales Zwilling nutzt tatsächliche Daten und ermöglicht eine Echtzeit-Visualisierung des Zustands der Ausrüstung. Dies ermöglicht Technologie der digitalen Zwillinge in der Lieferkette Management ist besonders wichtig, um die Sichtbarkeit, die Koordination und die proaktive Problemlösung in Produktion und Logistik zu verbessern.

Zweitens ist SCADA gut. Es ist jedoch in der Lage, Daten zu sammeln, Zugriff auf diese zu gewähren und sie auf jede mögliche Weise zu nutzen. Es kann selbst keine Änderungen oder Berechnungen vornehmen. Ein digitaler Zwilling kann dies mithilfe von künstlicher Intelligenz und maschinellem Lernen als Dienstleistung erreichen. Die Kombination dieser Lösungen innerhalb Ihres IIoT-Datenmanagementsystems liefert Ihnen die notwendigen und wertvollen Ergebnisse.

Lesen Sie auch:  Wie Yalantis eine Big-Data-Analysesoftware für ein Logistikunternehmen entwickelt hat

Wenn wir über die Datenerhebung in der IIoT-Welt sprechen, ist es wichtig, alles zu tun, was zur schnelleren und effizienteren Datenaggregation und deren anschließenden Verarbeitung beiträgt. Hier kann das Prinzip des Wi-Fi angewendet werden: Je näher man dem drahtlosen Router steht, desto besser ist das Signal und desto besser ist die Internetverbindung, die man genießt. Ebenso, je näher sich das Verarbeitungszentrum an das Gerät befindet, desto schneller erhält man Daten. So funktioniert das Edge-Computing Funktioniert.

Edge Computing in Kombination mit Edge Analytics für das IoT

Wir erwähnen normalerweise Cloud Computing Wenn wir von analytischen Plattformen sprechen, bedeutet dies, dass die gesamte Datenerfassung, -verarbeitung, -speicherung, -rechnerische Auswertung und -analyse für das IoT in der Cloud stattfindet. Dies ermöglicht es Ihnen, Daten flexibler zu nutzen und gleichzeitig die auf die Infrastruktur investierten Ressourcen zu reduzieren.

Andererseits müssen wir bei der ständigen Arbeit mit physischen Geräten, die enorme Datenmengen produzieren, auf eine andere Art und Weise vorgehen. Edge-Computing. Das Konzept der Edge-Computing-Technologie besteht darin, dass die Datenerfassung und -verarbeitung im Internet der Dinge nicht in der Cloud, sondern näher an der physischen Datenquelle stattfindet. Die Vorteile der Edge-Computing-Technologie sind vielfältig:

• verringert die Reaktionszeiten
• Verringert die Betriebskosten (dafür ist keine zusätzliche Infrastruktur erforderlich)
• bietet eine bessere Kontrolle über die Daten

Es ist erwähnenswert Kantenanalyse Im Kontext der Arbeit mit Daten in der Nähe der Geräte. Wenn Edge Computing eine Methode darstellt, um Daten in der Nähe der physischen Geräte zu verarbeiten, dann handelt es sich bei der Edge Analytics um die Analyse der empfangenen Daten, deren Ergebnisse dann an die Plattform gesendet werden.

Lesen Sie auch:  Wie Yalantis eine Echtzeit-Datenanalyseplattform aufgebaut hat 

Wir haben bereits darüber gesprochen, wie wir Daten aggregieren und verarbeiten können. Nun ist es an der Zeit, uns mit der Datensicherheit zu beschäftigen.

Datensicherheit

Datenmanagementplattformen bestehen aus vielen Anwendungen, die jeweils eigene Verantwortungsbereiche haben. Darüber hinaus hat jeder Hersteller seine eigene Hierarchie für den Zugriff auf bestimmte Informationsarten. Darüber hinaus können in vielen Anwendungen innerhalb derselben Plattform verschiedene Arten von Daten in unterschiedlichen Analysen eingesetzt werden, was eine ständige Weitergabe vertraulicher Daten bedeutet (IoT-Anwendungserstellung). Aufgrund dessen ist es neben den einzigartigen Hersteller-spezifischen Sicherheitsmechanismen notwendig, die folgenden Anforderungen zu berücksichtigen, die im Rahmen der ISO 27001-Norm fallen:

• Datenverschlüsselung, das es Ihnen ermöglicht, Daten verschlüsselt zu übertragen und zu speichern, sodass die Störung vertraulicher Informationen unmöglich ist
• Mehrfaktor-Authentifizierung, das den unbefugten Zugriff auf das System verhindert, sondern auch zusätzliche Garantien für einen sicheren Zugriff auf das System bietet
• Rollenbasierter Zugriffskontrollsystem (RBAC), das den Zugang zu bestimmten Informationen für Personen einschränkt, die diese nicht sehen sollten.
• Einloggen mit einem einzigen Konto (SSO), das es Ihnen ermöglicht, sich mit verschiedenen Komponenten des Programms mithilfe einer einzigen ID zu authentifizieren

Bislang haben wir uns mit der Datenerfassung und dem Datenschutz beschäftigt. Nun ist es an der Zeit, ein paar Worte über die Analyse selbst zu sagen.

Drei Big Data-Analytik Techniken, die derzeit für eine IIoT-Datenmanagementplattform unverzichtbar sind

Die analytische Komponente ist eine der wichtigsten Komponenten einer Datenanalyseplattform. Die Analyse von Big Data aus dem IoT basiert auf Daten aus IIoT-Geräten und erfordert spezielle Ansätze und fortgeschrittene analytische Lösungen.

Zu den Technologien, die Ihr IIoT-Datenmanagement- und -analysesystem nicht ohne sein können, gehören:

Künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen

Angesichts des enormen Datenstroms in einer großen Fertigungsanlage kann es unerlässlich sein, ein elektronisches System zu haben, das Produktionsabläufe auf derselben Ebene wie ein Mensch steuern kann. Die folgenden Technologien helfen dabei:

• Künstliche Intelligenz. AI wird allmählich zu einem integralen Bestandteil der Arbeit analytischer Plattformen, da diese über die automatische Datenverarbeitung hinausgehen. Analytische Plattformen beraten uns bereits anhand der analysierten Daten und prognostizieren mögliche Ausfälle, Reparaturen und Belastungen.
• Maschinelles Lernen, Der andere Ansatz geht der Automatisierung des Arbeitsablaufs entgegen. Dazu gehören die Wartung von Geräten, die ständige Überwachung und die Berichterstattung. Anstatt beispielsweise Zeit mit zeitaufwändigen Reparaturen zu verschwenden, kann eine maschinelle Lernkomponente sicherstellen, dass Mitarbeiter routinemäßige Wartungsarbeiten an Geräten durchführen, um Ausfallzeiten zu minimieren. Darüber hinaus kann sie sich an die Aktionen erinnern, die in bestimmten Situationen ausgeführt wurden.

Mit einer implementierten IoT-Datenmanagementlösung werden Sie keine Probleme haben, Ihre Unternehmensstrategie zur Steuerung von Anlagen mit den Ergebnissen der IoT-Analysen zu verbinden. Dank KI und ML werden diese Ergebnisse für Sie selbstständig funktionieren.

Lesen Sie auch:  So optimieren Sie die Kosten der Lieferkette und erhöhen Sie die Kundenakquisitionsrate mithilfe von ML

Business Intelligence

Business Intelligence umfasst Strategien und Technologien zur Analyse von IoT-Daten. Zu diesen Strategien und Technologien gehören: Datenmining-Dienste, Analyse, Abfragen, Datenaufbereitung, Berichterstellung, Benchmarking, deskriptive Analysen, statistische Analysen und Visualisierung.

Wir haben viele Themen besprochen, aber wir dürfen die Menschen nicht vergessen, die mit Datenmanagement-Systemen arbeiten. Wenn Sie ein Produkt für sie entwickeln, sollten Sie Aspekte berücksichtigen, die die Bequemlichkeit des virtuellen Arbeitsplatzes betreffen.

Erweiterte Benutzeroberfläche/User Experience mit anpassbaren Dashboards

Die Benutzeroberfläche ist einer der wichtigsten Bestandteile jeder Lösung, insbesondere wenn die Hauptarbeitsinstrumente Daten darstellen. Plattformen zur Datenverwaltung im IIoT enthalten oft eine Reihe verschiedener Anwendungen, die jeweils einen bestimmten Zweck erfüllen. Eine Plattform zur Datenverwaltung und Analyse wird von einer großen Anzahl von Spezialisten eingesetzt, die mit unterschiedlichen Datentypen arbeiten und verschiedene analytische Operationen auf diesen Daten durchführen.

Was in diesem Fall wichtig zu berücksichtigen ist, ist Anpassung und Eine intuitive Herangehensweise. Die Anpassung wird eine gute Hilfe für diejenigen sein, die unterschiedliche Datenarten filtern und separate Dashboards für verschiedene Fälle erstellen möchten. Eine intuitive Benutzeroberfläche macht die Plattform zu einer komfortablen Arbeitsumgebung, da Mitarbeiter keinen langen Einweisungs- und Lernprozess durchlaufen müssen. Um eine solche Plattform effektiv zu implementieren, wenden sich Unternehmen oft an Internet of Things-Entwicklungsdienstleistungen Um skalierbare IIoT-Lösungen zu entwerfen, zu entwickeln und zu warten, die auf die industriellen Bedürfnisse zugeschnitten sind. 

Plattformen zur Datenverwaltung im IIoT werden zu einem integralen Bestandteil der Arbeit großer Hersteller. Bei der Arbeit mit einer enormen Anzahl von Geräten und Sensoren, die die Situation in einem Werk überwachen, kann eine Person nicht physisch alles im Auge behalten und reibungslose Abläufe gewährleisten. Plattformen zur Datenverwaltung im IIoT sind in der Lage, einen Großteil der manuellen Arbeit zu übernehmen, die die Überwachung der Produktionsanlagen betrifft. Das Ergebnis sind effizientere, stabilerere und schnellerere Gesamtanlagen.

Allerdings ist es nicht möglich, etwas von hoher Qualität zu schaffen, ohne Ein erfahrener Software-Engineering-Unternehmen. Seien Sie klug, wenn Sie einen Partner auswählen. Wir können Sie bieten Ihnen Team-Verstärkungsservices an für Ihr IoT-Projekt (IIOT-Dienste).