DIE IOT-DATENPLATTFORM FÜR DIE FERTIGUNG

NEUE ERKENNTNISSE AUS DER FERTIGUNG JETZT UMSETZEN

Alle Daten, die den Fortschritt der Fertigungsunternehmen in Richtung Industrie 4.0 vorantreiben, müssen eine hohe Qualität aufweisen, um transformative Erkenntnisse und Maßnahmen für die Gegenwart und die Zukunft zu schaffen.

Die Critical Manufacturing IoT-Datenplattform ist eine komplette, hoch skalierbare Lösung, die IoT, Maschinenintegration, Datenverarbeitung und -analyse mit Kontextinformationen aus dem MES kombiniert, um Fertigungsunternehmen bei der Gewinnung transformativer Erkenntnisse im Hinblick auf die Verbesserung der Leistungsfähigkeit, Effizienz und Nachhaltigkeit zu unterstützen.

Solche Unternehmen, die bessere datenbasierte Entscheidungen treffen und schnell reagieren können, profitieren im Wettbewerb.

ERGEBNISSE MIT EINER UMFASSENDEN END-TO-END-IOT-DATENPLATTFORM VERBESSERN

Die Critical Manufacturing IoT-Datenplattform verfügt über alle wichtigen Komponenten, um die Konnektivität zu fördern, zuverlässige Prognosemodelle zu erstellen und so wertvolle neue Erkenntnisse zu liefern sowie die Trennung zwischen IT und OT zu überwinden, um alle relevanten Datenquellen miteinander zu verknüpfen.

Das MES ist ein wichtiger Bestandteil der IoT-Datenplattform für eine dynamische Fertigungsdatenverwaltung.

Datenerfassung und -verarbeitung direkt am Erstellungsort und Bewältigung der Probleme hinsichtlich der Bandbreite und Verzögerungen aufgrund von Datenübertragung. Reduzierte Sicherheitsrisiken im Vergleich zur Cloud-Datenverarbeitung dank der Datenverschlüsselung im Netzwerk. Mit Connect IoT ist die IoT-Integration mit beliebigen Legacy- oder IoT-Geräten schnell und unkompliziert möglich, denn die Lösung bietet die größte Schnittstellenbibliothek, die speziell für diese Anforderungen entwickelt wurde. Vereinheitlichte Datentypen in einem gemeinsamen MES-Datenmodell für eine konsistente Analyse.

Keine isolierten und voneinander getrennten, siloartigen Datenbestände. Die Plattform bezieht alle IoT-Daten aus dem Edge-Bereich sowie aus anderen wichtigen Datenquellen wie MES, ERP, PLM etc. auf. Sie erkennt die gesendeten Daten anhand einer angefügten Schema-ID, die versioniert und vor dem Versenden an den gewünschten Empfänger im Metadatenregister gespeichert ist.

Mit Apache Kafka können Sie Ihre Big Data in schnelle Daten transformieren. Apache Kafka ist eine vollwertige Event-Streaming-Plattform mit einer nichtflüchtigen oder persistenten (en. persistent) Speicherung und einer extrem hohen Performanz. Die strukturierten sowie unstrukturierten Daten werden in einem Datenspeicher sog. Data Lake gespeichert, aus dem sie von entsprechenden Systemen abgerufen werden können. Kafka agiert als das zentrale Nervensystem, welches die Daten in Echtzeit aus zahlreichen Eingabesystemen streamt und jeden Datensatz vor der Verarbeitung verwaltet. Kafka ist als Open-Source-Produkt verfügbar und kann horizontal skaliert werden, indem weitere Hardware einfach hinzugefügt wird, sodass die Kosten der Fertigungsdatenverwaltung erheblich gesenkt werden.

Mit Apache Spark, einer kombinierten Analyse-Engine für die Verarbeitung großer Datenmengen bei unterschiedlichen Arbeitsauslastungen, können alle Vorteile dieser Daten genutzt werden, unabhängig davon, ob es sich dabei um eine Offline-Batch-Verarbeitung oder eine Online-Stream-Verarbeitung handelt. So ist eine zeitnahe Reaktion auf Ereignisse mit einer blitzschnellen Verarbeitung sowie Transformation der Entscheidungsprozesse und Ergebnisse durch die Anreicherung der Daten mit einem detaillierten MES-Kontext. So sind fundiertere Analysen sowie die Anwendung maschineller Lernmodelle zur Erstellung von Prognosen des weiteren Verlaufs möglich. Mit Apache Spark erhalten Data Scientists und Ingenieure die notwendigen Tools für präskriptive Analysen, sodass ensprechende Maßnahmen zur Erzielung besserer Ergebnisse in der Zukunft definiert werden können.

Ihre Ausgabedaten werden über die Bereitstellungsschicht in der Anwendungsschicht zur Verfügung gestellt und bieten vielfältige Nutzungsmöglichkeiten, einschließlich JSON, XML, CSV und SQL-Server mit einem sofort einsatzbereiten Consumer oder einem nahtlos integrierten Event-Consumer. Verknüpfen Sie Ihre Ergebnisse mit beliebigen Output-Anwendungen von Drittanbietern zur Datenauswertung oder Datenanalyse, einschließlich Analyseapplikationen im MES, sodass die verwertbaren Erkenntnisse automatisch einfließen können.

WAS MACHT DEN UNTERSCHIED BEI DER IOT-DATENPLATTFORM AUS?

Die Critical Manufacturing IoT-Datenplattform zeichnet sich durch ihre verbesserten MES-, IoT-, Maschinenintegrations-, Datenverarbeitungs- und Analyse-Elemente im Vergleich zu den herkömmlichen Plattformen aus. Die einzigartige MES-Datenanreicherung, die Kontextualisierung sowie die sog. Closed-Loop-Outputs ermöglichen eine ganzheitliche Problemlösung.

Schnellere Entscheidungen und terminsensitive Problemlösungen dank der Datenanalyse innerhalb des relevanten Kontexts

Reduzierte Datenspeicherungskosten und höhere Datensicherheit aufgrund der lokalen Anwendung dieser Daten

Verbesserte Qualität der gewonnen Erkenntnisse aus der Praxis dank der Anreicherung der IoT-Fertigungsdaten mit kontextspezifischen MES-Informationen

Sofortige Datenspeicherung und anschließende Analyse durch Wiedergabe von Ereignissen zum beliebigen Zeitpunkt mit Apache Kafka™

Verringerte IT-Kosten aufgrund der Nutzung einer universellen Open-Source-Technologie für Entwickler - der Streaming-Datenplattform Apache Kafka™ sowie der vereinheitlichten Analytics-Engine Apache Spark

Die Echtzeit-Benachrichtigungen mit Apache Spark™ über abweichende Ereignisse, die möglicherweise kurzfristig in der Fertigung eintreten werden

ZAHLREICHE ANWENDUNGSFÄLLE AUS DER FERTIGUNG

Die Critical Manufacturing IoT-Datenplattform bietet in Kombination mit dem MES einen End-to-End-Prozess zur Fertigungsdatentransformation, mit dem eine große Anzahl der sofort verfügbaren Anwendungsszenarien abgedeckt werden kann. So sind schnelle Erfolge bezüglich des ROI in den Fertigungsunternehmen möglich, wobei die Ergebnisse als Grundlage für weitere Verbesserungen genutzt werden, sobald neue Daten verfügbar werden. Die Möglichkeiten sind grenzenlos.

Speicherung von Gerätesensordaten zur späteren Analyse

Nutzung von Power-BI zur Analyse historischer Informationen mit explorativen Analysen

Herstellung einer Beziehung zwischen zwei Variablen über eine bestimmte Zeitspanne

Speicherung der Maschinensensordaten und maschinenbezogenen MES-Transaktionen in einer SQL-Datenbank zur weiteren Analyse

Visualisierung verschiedener Maschinenparameter oder eines bestimmten Zeitstempels in einem Echtzeit-Diagramm

Messung von Echtzeit-Temperatursensordaten und automatische Alarmauslösung, Email-Benachrichtigung und Abschaltung der Maschine beim Überschreiten eines Grenzwertes

Prüfung und Vorhersage der Messungen anhand von Messwerten, die von verschiedenen Gerätesensoren erfasst wurden, in Abhängigkeit von festgelegten Schritten hinsichtlich der Produktausbeute

Analyse der bedingten Echtzeit-Überwachungssensordaten, um die Ausfallwahrscheinlichkeit oder die Restnutzungsdauer einer bestimmten Maschine zu bestimmen - vorausschauende Wartung

(R2R) Überwachung der Maschinenparameter und Anpassung der Parameter für nachfolgende Schritte beim gleichen Material (Feedforward) oder bei der gleichen Maschine für nachfolgende Materialien (Feedback)


8 Gründe warum IIoT Projekte in der Fertigung fehlschlagen
Die Herausforderung Fertigungsdaten: Erfahrungen von Spitzenunternehmen

eBook herunterladen

eBook herunterladen

Meeting The Manufacturing Data Management Challenge
Event zur Produkteinführung MES V8: Werden Sie Teil der Fertigungsdaten-Revolution

Webinar anschauen

Event anschauen