Data Science & Deep Data
Bei IoT im Fertigungsumfeld ist es absolut entscheidend, dass verdichtete Daten jederzeit sicher zugeordnet werden können.
Wenn Rohdaten mit einem technologischen Hintergrund in der Fertigung erfasst werden, sind die notwendigen Datenraten oftmals sehr hoch. Um Aussagen über Prozesskräfte oder unerwünschte Impulse treffen zu können, ist es oft notwendig während des Prozesses mit einer Abtastrate oberhalb 1 kHz zu erfassen. Bei mehreren Sensoren und entstehen so schnell mehrere Megabyte Rohdaten je Bearbeitungszyklus. In Presswerken ist ein Bearbeitungszyklus typischerweise ein Maschinenhub. Wobei Maschinen mit 14 – 1.000 Hub pro Minute betrieben werden. Die Überwachung mehrerer Aggregate und Maschinen in einer Produktionshalle verschärft die Situation.
Derartige Datenmengen können typischerweise nicht ohne Vorverarbeitung von IT-Systemen prozessiert werden. Aus diesem Grund haben wir Systeme entwickelt, die technologische Kennwerte ableiten, die für Techniker sehr sprechend sind (tech-KPI). Diese tech-KPIs werden auf den Edge-Devices (EdgeSenses) berechnet und dann für Menschen aufbereitet oder an über gelagerte IT/IoT-Systeme weitergegeben.
Um im Falle von Auffälligkeiten Aussagekräftig zu bleiben, sorgen wir in allen unseren Datenbearbeitungsschritten für eine unbedingte Durchgängigkeit der Daten.
Das gibt Ihnen die Möglichkeit jederzeit nachzuvollziehen, was die technischen Gründe hinter auffälligen Daten sind.