MDE und IIoT

Maschinendatenerfassung (MDE), IoT und das Industrielle Internet der Dinge (IIoT)

Welche neuen Chancen bietet eine immer umfangreicher werdende Maschinendatenerfassung heutzutage? Wie hängen Maschinendatenerfassung, moderne IT und das IIoT zusammen und was sind praxisorientierte Anwendungsmöglichkeiten?

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Maschinendatenerfassung (MDE) und Big Data

Die Menge der in der Industrie gesammelten Daten nimmt in einem noch nie dagewesenen Tempo zu. Mit der zunehmenden Verbreitung vernetzter Systeme bietet sich eine echte Chance, die Maschinendatenerfassung zu nutzen, um die Produktivität und Effektivität im industriellen Umfeld zu verbessern. Mit dieser Chance geht aber auch eine große Herausforderung einher. Wie kann Big Data wirklich sinnvoll genutzt werden?

Maschinendaten richtig analysieren und nutzen

Um Maschinendaten optimal auswerten zu können, muss die Betriebstechnologie von Grund auf neu konzipiert werden. Herkömmliche IT-Systeme sind nicht in der Lage, mit den riesigen Datenmengen umzugehen, da isolierte Systeme innerhalb eines größeren Netzwerks nicht schnell oder effizient genug arbeiten, um die Daten zu sinnvollen Anweisungen und Erkenntnissen zu verarbeiten. Maschinendaten müssen in Echtzeit oder zumindest mit minimaler Latenzzeit analysiert und ausgewertet werden.

Vorteile der Maschinendatenerfassung

  • Ausfälle und Fehler minimieren

  • Verbesserung des Wertschöpfungsprozesses

  • Steigerung von Effizienz und Produktivität

IIoT-Anbindung von Maschinendaten

Das IoT (Internet of Things) wurde schnell zum IIoT (Industrial Internet of Things) erweitert. Das Potenzial für die Integration von Sensoren in Geräte zur Datenerfassung und Automatisierung ist in der Industrie nahezu unbegrenzt. Je mehr Daten gesammelt werden, desto größer ist der Bedarf, diese Daten effizient zu verarbeiten und zu nutzen. Schnellere Analysen, eine effizientere Nutzung von Bandbreite und Speicherplatz und eine bessere Unterstützung für kritische Maschinen und Anwendungen sind die Ziele, die mit moderner IT unter Einsatz von Cloud und IIoT umgesetzt werden können.

Siemens MindSphere

Siemens MindSphere IoT

AWS

Amazon AWS Cloud

Azure IoT

Azure IoT Hub

Google GCP IoT

Google IoT Core

IBM Watson

IBM Watson IoT Plattform

Talk2M

Ewon HMS Flexy über Talk2M-Cloud

Maschinendaten vielfältig vernetzen

In der Industrie 4.0 gibt es kaum noch isolierte Systeme. Als das Internet der Dinge noch in den Kinderschuhen steckte, arbeiteten Geräte und Sensoren unabhängig voneinander innerhalb geschlossener und oft proprietärer Systeme. Anfallende Datenmengen wurden in einem eigenen System aufgezeichnet, wobei die Berichterstattung nur für eine kleine Gruppe von Maschinen oder Sensoren galt. In einer digital vernetzten Produktion werden heute die Maschinendaten vielfältig erfasst, zentral gesammelt, eingeordnet und zur Verbesserung des Entscheidungsfindungsprozesses in Unternehmen genutzt.

Euromap 77

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Heidenhain CNC Plug-in

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OPC UA Client / OPC DA Client

OPC UA

OPC UA Server

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MQTT Client

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RESTful Web Services

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