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Industrial IoT Automation – smarte Datenintegration mit dataFEED Softwareplattform

Nutzung von Daten zur Verbesserung von Effizienz und Leistung

Datenintegration und IoT bzw. Industrie 4.0 befeuern seit vielen Jahren den Markt und stehen endgültig vor dem Durchbruch und Erfolg. Denn nun ist es möglich, den unglaublichen Umfang der Technologien und dιε enorme Menge an Sensoren, Datenformaten und denkbaren Nutzungsszenarien zu integrieren und erfolgreich zu nutzen. Gleiches lässt sich für das Volumen der aktuell produzierten Daten sagen. Im "Internet der Dinge" oder in der Industrie 4.0 ist ein lückenloser Datenaustausch zwischen Betriebstechnologie (OT) und Informationstechnologie (IT) von entscheidender Bedeutung für Wettbewerbsfähigkeit und Erfolg. Dies ist jedoch nicht der einzige, entscheidende Faktor. Produktionsprozesse, sowohl in der Fertigung als auch in der Prozessindustrie, erfordern eine ständige Verbesserung von Effizienz und Leistung – dies kann in Zukunft nur durch innovative, zuverlässige Datenintegration erfolgen.

Eine tiefe Integration von Produktions- und Geschäftsdaten in die IT-Welt bietet eine Vielzahl von Möglichkeiten für neue Einnahmequellen und Geschäftsmodelle. Intelligente Lösungen für die OT/IT-Integration müssen demnach den Benutzern nicht nur ermöglichen, die Innovationen der IT voll auszuschöpfen, sondern auch ein Höchstmaß an Sicherheit vor Datenverlust und uneingeschränkte Interoperabilität bieten sowie auch die Gesamtbetriebskosten niedrig halten. Dies gilt für alle Arten von Lösungen und Anwendungen, sei es von der einzelnen Anwendung, die vor Ort ausgeführt wird, bis hin zur Moderation von MES-Systemen oder komplexen IoT-Plattformen, die in der Cloud ausgeführt werden. Ungeachtet der gewählten Lösung bleiben die Prozess- und Maschinendaten immer das wertvollste Gut eines Unternehmens, das es gilt sicher zu speichern, vor Zugriffen Dritter zu schützen und jederzeit zur Integration und Effizienzverbesserung verfügbar zu haben. Aber wohin mit all den Daten?

Cloud-Computing wird zum Zauberstab des Internets der Dinge

Die Nutzung, Analyse und das Speichern der erwähnten Daten in ihrer unfassbaren Menge und Dichte würde Unternehmen dazu zwingen, eigene Rechenzentren oder Server zu unterhalten. Hier kommen nun diverse Cloudservices ins Spiel, die entsprechende Dienstleistungen wie Speicherplatz, Rechenleistung und Datenbanken sowie vieles mehr anbieten. Für Unternehmen ein breites Feld, das den Nutzen von Innovation und Flexibilität gepaart mit Sicherheit vereint. So erscheinen Global Player wie Microsoft (Azure), Amazon (AWS) oder Siemens (MindSphere) auf dem Markt der „virtuellen Server“ und bieten Industriekunden ihre Dienste in mannigfachen Ausprägungen, Lösungen und Applikationen an. Nun hat hier das Unternehmen die Qual der Wahl, die wir in diesem Blog nicht auflösen können. 

Absolut verlässliches, digitales Datenmanagement ohne Wenn und Aber! Gibt es das? Softing nimmt die Herausforderungen der Implementierung von IoT- und Industrie 4.0-Applikationen an und erweitert die dataFEED-Produktfamilie zu einer innovativen, integrierten Softwareplattform, die umfassende Funktionen für einen effizienten und zuverlässigen digitalen Datenaustausch und vor allem für das Datenmanagement auf drei Ebenen bietet.

Der Dreifachnutzen der dataFEED Software Plattform

  1. Datenerfassung: Vollumfänglicher Zugriff auf Prozess- und Maschinendaten aus einer Vielzahl von Steuerungen und Geräten in Automatisierungsnetzwerken. Ein wichtiges Thema bei Brownfield-Projekten (= Probleme, die bei neu entwickelter Software auftreten, die in eine bestehende Softwarearchitektur eingebunden werden müssen)
  2. Datenintegration: Eint die unterschiedlichen On-Premises-Anwendungen mithilfe von Middleware-Software (anwendungsneutrale Anwendungen) und offenen Standards für Datenaustausch und Interoperabilität. Dadurch wird die Implementierung komplexerer maschinenorientierter Lösungen, wie z. B. Edge Analytics an einem Ort möglich. Es handelt sich hier um eine Abstraktionsschicht, die den technischen Unterschied zwischen Anwendungen standardisiert und deren Schnittstellen an verschiedenen Standorten vereinheitlicht, z.B. zur Integration in eine zentrale Cloud-Plattform.
  3. Datenmanagement: Implementierung von Optimierungsmaßnahmen und Effizienzverbesserungen. Beispielsweise zur Visualisierung von Datenströmen, die Überwachung und Verwaltung von Zertifikaten oder die einfache Integration von Informationen in Data Lake-Lösungen

Flexible Einsatzmöglichkeiten

Die Anwender entscheiden, wie die dataFEED Softwareplattform betrieben werden soll: Sie kann entweder als Stand-Alone-Anwendung ausgeführt werden oder ist tief in führende Cloud-Plattformen und deren Edge-Lösungen integriert.

  • Stand Alone: Diese Version ist vor allem für Nutzer interessant, die keine Cloud-Plattform betreiben oder für Kunden, die mehrere Cloud-Plattformen gleichzeitig betreiben aber vornehmlich eine unabhängige Datenintegrationslösung für ihr Unternehmen gewählt haben.
  • Für Microsoft Azure: Für Unternehmen, die aus strategischen Gründen Microsoft Azure als Cloud-Plattform gewählt haben und nach einer Datenintegrationslösung suchen, die Azur IoT Edge unterstützt.
  • Für Amazon AWS: Für Unternehmen, die sich strategisch für Amazon AWS als Cloud-Plattform entschieden haben und nach einer Datenintegrationslösung suchen, die AWS Greengrass unterstützt.

Die Vorteile auf einen Blick

  • Sicherheit: Sichere, flexible Architektur für OT-/ IT-Integration durch offene Standards
    und einfache Bedienung.
  • Kostenkontrolle: Extrem niedriger Konfigurationsaufwand bei der Erstinstallation oder Änderungen während des gesamten Anlagenlebenszyklus. Infolgedessen reduzieren sich die Betriebskosten für IoT-Lösungen.
  • Schnelligkeit: Kurze IT-Innovationszyklen bei stabiler Produktion.
  • Zuverlässigkeit: Bewährte und zuverlässige Technologie, die auf der Erfahrung und dem Fachwissen der Datenintegration seit mehr als einem Jahrzehnt basiert.

Benötigen Sie mehr Informationen? Kontaktieren Sie uns - unsere Spezialisten helfen Ihnen gerne.

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Buxbaum Automation GmbH

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