Die Daten der Anlagen können über die vorhandenen SCADA- und SPS-Systeme erfasst und in einer lokalen (Unternehmensnetzwerk) oder öffentlichen (über das Internet zugänglichen) Cloud gespeichert werden. In manchen Fällen sind jedoch reale Maschinendaten für eine detaillierte Überwachung, Absicherung und Diagnose erforderlich. In diesem Fall sind zusätzliche Sensoren erforderlich, die direkt an der Maschine oder Komponente angebracht und mit speziellen Hochgeschwindigkeits-Datenerfassungssystemen erfasst werden. Das verstehen wir bei Gantner Instruments unter „analogen Big Data“.
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 stehen spezielle Sensoren, Datenerfassungssysteme , Cloud-Systeme und Software zur Verfügung. Zudem sind geeignete Schnittstellen zu industriellen Cloud-Systemen wie PREDIX von GE oder MindSphere von Siemens möglich. In Verbindung mit der Erfahrung unserer Ingenieure in den Bereichen Systemdesign, Support und Datenanalyse kann Gantner Instruments Ihr Partner bei der Bewältigung der Challenges im Umgang mit großen analogen Datenmengen sein.
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