IoT-Ecosystem MindSphere

Siemens und IBM bringen Watson Analytics auf MindSphere

14. Dezember 2016, 13:06 Uhr | Andreas Knoll
Die Atmosphäre der »MindSphere-Lounge« auf dem Siemens-Messestand in Halle 11 der SPS IPC Drives 2016 machte die Zukunft spürbar, etwa bei der »Holo-S7-MindApp-Demo«, einer Mixed-Reality-Anwendung auf Microsoft HoloLens, die mit einer Simatic-S7-Steuerung von Siemens verbunden war.
© Andreas Knoll / Markt&Technik

Siemens und IBM planen, IBM Watson Analytics und weitere, auf IBM Cognos Analytics basierende Analyse-Tools in das offene IoT-Ecosystem MindSphere zu integrieren.

MindSphere ist das cloudbasierte offene Betriebssystem von Siemens für das IoT. Es ermöglicht Industrieunternehmen, die Leistung von Systemen durch Erfassung und Analyse großer Mengen von Produktionsdaten zu verbessern. Die Integration der IBM-Techniken soll die Nutzung von Datenanalysefunktionen für Kunden vereinfachen. Hierfür sollen Geschäftskunden Zugang zu Visualisierungsfunktionen und Dashboards bekommen, während App-Entwickler und Datenanalytiker über Schnittstellen (Application Programming Interface/API) Analytics-Techniken nutzen können. IBM und Siemens wollen dabei ihre jeweiligen Kompetenzen bündeln – bei Analysetechniken ebenso wie bei der Automatisierung und Digitalisierung der Industrie.

Die Analytics-Techniken von IBM sollen Anwender auf drei Arten unterstützen: Die Analyse von Maschinendaten hilft, Anomalien und abweichende Muster vorherzusagen und Gegenmaßnahmen einzuleiten. Indem das Produktions-Equipment »intelligenter« wird, lassen sich Stillstandzeiten verringern und die Leistung von Anlagen erhöhen. Mit Qualitäts-Analysen, darunter Bild- und Audio-Analysen, können Anwender erkennen, welche Umstände zu Prozessstörungen und Qualitätsproblemen beitragen. Dadurch lassen sich Produktqualität und Ertrag optimieren.

Hierfür plant IBM, verschiedene Analytics-Techniken auf MindSphere zur Verfügung zu stellen. Diese reichen von Dashboards über vorausschauende Analysen (predictive analytics) inklusive Handlungsempfehlungen (prescriptive analytics) bis hin zu kognitiven Analysen (cognitive analytics). Anwender können verschiedenste Daten von Sensoren auslesen und analysieren. Sie können versteckte Zusammenhänge in großen Datenmengen identifizieren, Diagnosen bei Störfällen optimieren und mit den Erkenntnissen den Produktionsprozess kontinuierlich verbessern.

Industrieunternehmen können MindSphere als Basis für eigene digitale Services einsetzen, etwa im Bereich vorausschauende Instandhaltung, Energiedaten-Management oder Ressourcenoptimierung. Maschinen- und Anlagenbauer können mit MindSphere weltweit verteilte Maschinenflotten für Service-Zwecke überwachen, deren Stillstandzeiten reduzieren und damit neue Geschäftsmodelle anbieten. MindSphere ist auch die Grundlage für Services von Siemens auf Datenbasis, etwa zur vorausschauenden Instandhaltung von Werkzeugmaschinen (Machine Tool Analytics) oder von integrierten Antriebssystemen (Drive Train Analytics).

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