Mission-Control

Echtzeit-Erkenntnisse für die datengetriebene Fabrik

16. April 2019, 13:30 Uhr   |  Von Jodok Batlogg, Chief Technology Officer und Executive Director von Crate.io


Fortsetzung des Artikels von Teil 2 .

Ineinandergreifen von Modulen und Layern

Sämtliche anfallenden Maschinen- und Sen­sordaten werden über standardisierte Schnittstellen in Echtzeit in die CrateDB eingelesen, mit anderen Daten angereichert, analysiert und visualisiert. Die Plattform kann schnell konfiguriert werden, um Hunderte unterschiedlicher Datenpunkte innerhalb der gesamten Fabrik zu erfassen. Zudem können kundenindividuelle Microservices ausgelöst werden, um festgelegte Aktionen zu triggern.

Auf der Crate-Machine-Data-Platform setzt die IoT-Platform auf, die spezifische Lösungen für das Management von Geräten, die weitere Anreicherung der Daten für die Folgenutzung, Data-Science auf Basis von Techniken der künstlichen Intelligenz und des maschinellen Lernens, die Visualisierung und Steuerung über komfortable Dashboards oder die Benachrichtigung weiterer Instanzen etwa für die Fehlerbehebung ermöglicht.

Crate.Io
© Bilder: Crate.Io

Mit der Crate IoT Data Platform for Discrete Manufacturing steht eine durchgängige Lösung bereit, die von der Sammlung und Anreicherung von Produktionsdaten in Echtzeit über deren Monitoring, Analyse und Vorhersage bis hin zur Auslösung geeigneter Aktionen reicht.

Erkennt die Crate IoT Data Platform etwa eine ungewöhnliche Veränderung in der Entwicklung einer Zeitreihe – oder sieht diese vorher –, so alarmiert sie automatisch einen Experten im Kontrollzentrum des Unternehmens. Der Operator benachrichtigt daraufhin den verantwortlichen Maschinenbediener in der Fabrik mittels eines mobilen Benachrichtigungssystems und schlägt Justierungen oder Reparaturen vor. Nachdem das Problem behoben wurde, verfasst der Operator eine Notiz, in der beschrieben wird, wie der Vorfall gelöst wurde. Die Notizen werden mittels Online-Manuals über alle Fabriken hinweg geteilt, um einen bestmöglichen gemeinsamen Wissensstand zu erzielen.

Das Beispiel zeigt, wie die verschiedenen Module und Layer der IoT-Plattform ineinandergreifen, um den Fertigungsprozess kontinuierlich zu monitoren und zu verbessern – von der Entstehung der jeweiligen Events über
die Echtzeit-Analyse bis hin zur geeigneten Maßnahme. Dabei werden gleichzeitig Millionen von Messages in unterschiedlichsten Datenformaten erfasst, analysiert und gespeichert.

In der Praxis kommt die Crate-Plattform vor allem in Produktionsbetrieben zum Einsatz, die ein großes Volumen dezentraler Datenströme bewältigen müssen, um ihre Ziele der verbesserten Effizienz, der Reduktion von Ausschuss und Defekten, der Verbesserung der Qualität und damit der Steigerung der Profitabilität zu erreichen. Positive Begleiteffekte sind etwa das Knowledge-Sharing über Standorte hinweg, die Verkürzung der Onboarding-Zeit für neues Personal, der gezielte lokale Einsatz von Experten bei Bedarf und letztlich die Entspannung der gesamten Personalsituation.

Crate.io entwickelt Infrastruktur-Software wie etwa den Data-Processing-Layer für verschiedene IoT-Lösungen. Mit der IoT Data Platform for Discrete Manufacturing stellt das Unternehmen erstmals einen komplette Anwendungs-Stack vor, der für das „Smart“ in „Smart Factory“ steht.

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1. Echtzeit-Erkenntnisse für die datengetriebene Fabrik
2. Daten entstehen überall
3. Ineinandergreifen von Modulen und Layern

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