Die Daten der Anlagen können von den vorhandenen SCADA- und SPS-Systemen erfasst und in einer lokalen (Unternehmensnetzwerk) oder öffentlichen (über das Internet zugänglichen) Cloud gespeichert werden. In einigen Fällen sind jedoch echte Maschinendaten für eine detaillierte Überwachung, Schutz und Diagnose erforderlich. In diesem Fall werden zusätzliche Sensoren benötigt, die direkt an der Maschine oder dem Bauteil angebracht und mit speziellen Hochgeschwindigkeits-Datenerfassungssystemen erfasst werden. Das ist es, was wir bei Gantner Instruments unter analogen Big Data verstehen.
Unsere Überwachungssysteme mit ihren schnellen, robusten und zuverlässigen Datenerfassungsgeräten können das leisten, wofür normale SCADA- oder SPS-Systeme nicht ausgelegt sind: die Erfassung echter analoger Daten mit Abtastraten, die so hoch sind, wie sie für eine detaillierte Anlagenanalyse erforderlich sind, aber so niedrig, wie es für eine sichere Speicherkapazität möglich ist. Mit dem eingebauten intelligenten Rohdaten-Trigger und der Echtzeit-Auswertung von Trendparametern in Kombination mit dem verteilten Systemdesign steht eine sehr kostengünstige Überwachungslösung zur Verfügung.
Mit nur drei Schritten sind unsere Kunden in der Lage, die Herausforderung anzunehmen und ihre Anlagen intelligent zu machen. Gantner Instruments kann seinen Kunden Geräte zur Verfügung stellen und sie dabei unterstützen:
- Maschinen- und Sensorauswahl der Überwachung
- Definition von Datenerfassungsgeräten und Systementwurf
- Einrichtung einer lokalen oder öffentlichen Cloud und Softwarekonfiguration für die Datenanalyse
Für alle Schritte sind spezielle Sensoren, Datenerfassungssysteme, Cloud-Systeme und Software verfügbar. Auch entsprechende Schnittstellen zu industriellen Cloud-Systemen wie GE’s PREDIX oder Siemens MindSpehere sind möglich. Kombiniert mit der Erfahrung von Ingenieuren in den Bereichen Systemdesign, Support und Datenanalyse kann Gantner Instruments Ihr Partner bei der Bewältigung von Herausforderungen mit großen analogen Daten sein.
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