Brauchen Sie schnell
zuverlässige Ergebnisse?
Daten in Echtzeit
Verarbeitung und Regelung
Brauchen Sie schnell
Benötigen Sie Hilfe bei der Auswahl des passenden Controllers für Ihre Datenverarbeitung oder Steuerung? Unsere Ingenieure unterstützen Sie gerne dabei, das ideale Edge-Gerät für Ihre Anwendung zu finden.
Aufgrund gegenläufiger Trends – steigender Komplexität von Strukturen und Systemen bei gleichzeitig stark verkürzten Entwicklungszeiten – stehen Testlabore unter hohem Druck. Sie müssen trotz wachsendem Bedarf an Daten aus immer mehr Sensoren schneller Ergebnisse liefern, um Kosten zu sparen. Testingenieure suchen ständig nach Möglichkeiten, Testzeiten und Risiken zu reduzieren – und dabei schneller sowie effizienter zu arbeiten. Diese Ingenieure müssen Testdaten in Echtzeit überwachen und darauf reagieren können – unabhängig vom Datenvolumen.
Echtzeitdaten sind sofort nach der Erfassung verfügbar und ermöglichen Entscheidungen direkt im Moment. Sie wird häufig in Situationen eingesetzt, in denen es entscheidend ist, unmittelbar auf Ereignisse oder Veränderungen zu reagieren – und nicht erst mit zeitlicher Verzögerung.
Brauchen Sie schnell
zuverlässige Ergebnisse?
Benötigen Sie Hilfe bei der Entscheidung, welcher Controller am besten für Ihre Anforderungen an die Datenverarbeitung oder Regelung geeignet ist? Unsere Ingenieure können Sie schnell bei der Auswahl des perfekten Kantengeräts für Ihre Anwendung unterstützen.
NAVIGATION
Die Challenge der Echtzeit-Datenverarbeitung
Je schneller gemessen wird, desto mehr Daten fallen an – und desto größer wird die Herausforderung, diese Daten zu analysieren und zu interpretieren. Um aus den Rohdaten verwertbare Erkenntnisse zu gewinnen, müssen sie – unabhängig vom Umfang – möglichst nah am Ort des Geschehens effizient verarbeitet und analysiert werden. So lassen sich sowohl die Zeit bis zur Verfügbarkeit der Ergebnisse als auch der Netzwerkverkehr deutlich reduzieren.
Entscheidend ist, ein Gleichgewicht zwischen Messgeschwindigkeit und der Fähigkeit zur effektiven Datenverarbeitung und -analyse zu finden. Offene Plattformen mit programmierbaren Funktionen – wie intelligente Datenaufzeichnung und leistungsfähige Algorithmen – sind dafür unerlässlich. Unsere Edge-Computing-Controller bieten genau diese Möglichkeiten.
Um optimale Ergebnisse zu erzielen, sollten Sie Folgendes beachten:
- Führen Sie Berechnungen und Datenspeicherung näher am Messpunkt durch, um Reaktionszeiten zu verbessern und den Datenübertragungsbedarf zu reduzieren.
- Führen Sie eigene Anwendungen direkt auf dem Edge-Gerät aus – oder programmieren Sie mit unserer grafischen Programmiersprache test.con.
- Echtzeitüberwachung und -reaktion auf Testdaten – unabhängig vom Datenvolumen.
Nutzen Sie offene Datenstrom- und Konfigurationsschnittstellen, um Erkenntnisse aus Ihren Daten genau dann zu gewinnen, wenn sie anfallen. - Post-Processing mit maschinellem Lernen oder bewährten Standard-Analysen wie FFT, Rainflow-Modell, RMS usw. direkt auf unseren Steuergeräten – ganz ohne PC!
- Reduzieren Sie den Datenübertragungsaufwand auf das Maximum – mit möglichst kleinen Datenpaketen, die beispielsweise über Modems übertragen werden können.
Was ist Edge Computing?
Edge Computing ist eine verteilte IT-Architektur, bei der Messdaten möglichst nah an der ursprünglichen Quelle verarbeitet und analysiert werden. Dadurch reduzieren sich die Anforderungen an Datenübertragung und Speicherplatz – besonders bei Big-Data-Anwendungen. Ideal ist, wenn Edge-Geräte direkt am Ort der Datenquelle am Netzrand rechnen und speichern.
Was sind Edge-Geräte?
Ein Edge-Gerät ist jede Hardware, die den Datenfluss und die Verarbeitung an der Schnittstelle zwischen zwei Netzwerken steuert, zum Beispiel zwischen einem lokalen Netzwerk und der Cloud. Edge-Geräte spielen eine Schlüsselrolle, indem sie Berechnungen und Datenspeicherung näher an die Geräte bringen, die die Daten erzeugen und nutzen. So können Daten in Echtzeit verarbeitet und analysiert werden, was die Effizienz und Geschwindigkeit des Systems erhöht.
Wo werden Edge Devices für Echtzeit-Datenverarbeitung und -Steuerung eingesetzt?
Edge-Geräte für die Echtzeit-Datenverarbeitung und -steuerung kommen in vielen Bereichen zum Einsatz, zum Beispiel in der industriellen Automatisierung, der Robotik, in intelligenten Häusern und im Internet der Dinge (IoT).
In der industriellen Automatisierung verarbeiten Edge-Geräte Echtzeitdaten von Sensoren und anderen Geräten, um Prozesse, Maschinen und Systeme in Fabriken oder Produktionsumgebungen zu steuern.
In der Robotik dienen sie der Steuerung von Bewegungen und Aktionen durch die Verarbeitung von Sensordaten in Echtzeit.
In intelligenten Häusern regeln Edge-Geräte Funktionen wie Beleuchtung und Temperatur, basierend auf Daten von Sensoren und anderen Geräten.
Im IoT überwachen und steuern sie eine Vielzahl verbundener Geräte durch Echtzeitdatenverarbeitung.
Edge-Geräte für leistungsstarke Überwachung und Steuerung, Fernkonfiguration und universelle Konnektivität
Die Controller von Gantner Instruments sind Edge-Computing-Geräte, die Rohdaten in vorverarbeitete Informationen umwandeln. So ermöglichen sie eine effiziente Speicherung, Anreicherung und Analyse der Daten.
Leistungsstarker Controller
Die Q.station X ist ein leistungsstarker Datenaufnahme-Controller und Edge-Computing-Gerät. Sie sorgt für eine präzise und zuverlässige Synchronisation von Hochgeschwindigkeitsmessdaten sowie für redundante Datenerfassung. Es bietet eine optionale programmierbare Umgebung mit vollem Funktionsumfang, die für anspruchsvolle Automatisierung, Steuerung und parallele Kommunikation über TCP/IP, CAN, ProfiNet, Modbus und EtherCAT entwickelt wurde.
Erfahren Sie mehr darüber, wie Sie von Q.station X profitieren können:
Smart Edge Device für Überwachungsanwendungen
Q.monixx ist ein neues Mitglied der Q.series-Produktfamilie und bietet die ideale Lösung für Edge-Computing und Datenerfassung – perfekt für zuverlässige Prozesssteuerung und Anlagenüberwachung.
Die Standard-E/A-Konfiguration umfasst bis zu 8 analoge Universaleingänge, 8 digitale Eingänge, 4 digitale Ausgänge, 2 Relaisausgänge sowie 8 serielle Kanäle für die Kommunikation.
Zudem stehen 4 Datenlogger für parallele Datenerfassung zur Verfügung. Die Daten können lokal oder in der GI.cloud gespeichert werden, was einfachen Zugriff, erweiterte Analysen und detaillierte Diagnosen ermöglicht.
Auch Anwendungen von Drittanbietern können direkt auf dem Gerät ausgeführt werden.
Erfahren Sie mehr darüber, wie Sie von Q.monixx profitieren können:
Skalieren Sie Ihr Datenerfassungssystem mit Q.core
Der Q.core ist ein leistungsstarker Datenerfassungscontroller mit sechs Ethernet-Ports zum Anschluss dezentraler Q.station X Controller (Publisher), einem Uplink-Port für Datenclients (Subscriber), zwei USB-Ports, einem optionalen HDMI-Anschluss und einer internen 1-TB-SSD – alles in einem 1HE (1,75″) 19-Zoll-Rackgehäuse.
Die Stream-Verarbeitung mit dem Q.core bietet zahlreiche Vorteile: einfache Skalierbarkeit der Daten, Analyse mehrerer Datenquellen, Fernüberwachung, hohe Flexibilität bei verschiedenen Anwendungsfällen, eigenständige Datenerfassung und nahtlose Integration mit GI.cloud.
Erfahren Sie mehr darüber, wie Sie von Q.core profitieren können:
Anwendungsbeispiele
Die Spitzentechnologie von Gantner DAQ wird weltweit für Anwendungen in den Bereichen Mobilität, Luft- und Raumfahrt, Infrastruktur und Bauwesen sowie Energie eingesetzt. Wählen Sie aus den folgenden Branchenbeispielen und entdecken Sie die vielseitigste DAQ auf dem Markt.
AE
Temperaturmessung in Komponenten von Hybrid-Elektroantrieben
Für unseren Kunden, einen bekannten deutschen Marktführer im Bereich Maschinenbau und Technologie, lieferten wir die Lösung für eine Prüfanwendung zur Temperaturmessung von Komponenten und neuen Materialien für elektrische Hybridantriebe.
Klicken Sie hier, um unter
Zugang zu allen
GI-Anwendungsbeispielen zu erhalten.
Wie sieht es mit der Datenspeicherung aus?
Je nach Testart, Dauer und Messhäufigkeit entsteht eine enorme Datenmenge. Die zukünftige Herausforderung liegt darin, diese großen Datenmengen zu speichern und aufzubewahren – und gleichzeitig schnellen Zugriff für eine kontinuierliche Online-Analyse zu gewährleisten.
Große Mengen strukturierter und unstrukturierter Daten erfordern mehr Rechenleistung, Speicherplatz und eine zuverlässige Dateninfrastruktur.
Die Kombination von Komponenten in einem skalierbaren Daten-Backend kann die Markteinführungszeit deutlich verkürzen, Kosten senken und die Produktqualität verbessern.
Ein adaptives und skalierbares Daten-Backend bietet eine flexible Plattform für die Speicherung und Verarbeitung von Datenströmen von Messgeräten, die Verwaltung von Konfigurationen und die Durchführung von Analysen.
Eine Trennung zwischen „Hot Data“ und „Cold Data“ ist dabei die beste Lösung, um mit sich ständig ändernden Anforderungen, Konfigurationsanpassungen, Parametererweiterungen und variierenden Abtastraten umzugehen.
Rohdaten, die seltener genutzt werden und hauptsächlich für Prüfungen oder die Nachbearbeitung von Tests benötigt werden („Cold Data“), werden in einer verteilten Streaming-Plattform gespeichert, die sich sehr effizient skalieren lässt.
Wenn hunderte von Kanälen gleichzeitig hunderte Tausend Proben pro Sekunde speichern, verarbeiten und neue Variablen berechnen müssen, zeigt diese verteilte Streaming-Architektur ihre Stärke und Leistungsfähigkeit.
Konnektivität
Greifen Sie mit leistungsstarken Schnittstellen auf Ihre Edge-Gerätedaten zu, speichern und verwalten Sie diese – entweder auf GI-eigenen Plattformen oder in jedem industriellen Fremdsystem, dank der Vernetzungsmöglichkeiten von GI.bench.
GI.connectivity integriert vollständig die Datenspeicherung, Sicherheit, Konfiguration, Authentifizierung und Update-Verwaltung – von der Sensorschnittstelle bis zum Data Lake. Kunden können die Datenerfassung auf ihren Geräten, Desktops oder in der Cloud durchführen. APIs und Microservices ermöglichen volle Skalierbarkeit und Flexibilität für die Datenverarbeitung durch Dritte oder über GI.bench und GI.cloud Lösungen. Mehrere Kombinationen sind möglich, wenn Daten- oder Kontrollflüsse von zahlreichen Edge-Geräten aggregiert werden müssen.
Erfahren Sie mehr darüber, wie Sie von GI.bench profitieren können:
Einfache grafische Programmierung für Edge-Computing-Geräte
Edge-Geräte für die Echtzeit-Datenverarbeitung und -Steuerung werden in vielen Anwendungen eingesetzt, zum Beispiel in der industriellen Automatisierung, der Robotik, im Smart Home und im Internet der Dinge (IoT).
In der industriellen Automatisierung verarbeiten Edge-Geräte Echtzeitdaten von Sensoren und anderen Geräten, um Prozesse, Maschinen und Systeme in Fabriken oder Produktionsumgebungen zu steuern.
In der Robotik steuern sie Bewegungen und Aktionen von Robotern durch die Verarbeitung von Sensordaten in Echtzeit.
In intelligenten Häusern regeln Edge-Geräte Funktionen wie Beleuchtung, Temperatur und weitere Systeme auf Basis von Sensordaten.
Im IoT überwachen und steuern sie eine Vielzahl vernetzter Geräte durch Echtzeitdatenverarbeitung.
Anwendungsbeispiele
Die Spitzentechnologie von Gantner DAQ wird weltweit in den Bereichen Mobilität, Luft- und Raumfahrt, Infrastruktur und Bauwesen sowie Energie eingesetzt.
Wählen Sie aus den folgenden Branchenbeispielen und entdecken Sie die vielseitigste DAQ-Lösung auf dem Markt.
AE
Temperaturmessung in Komponenten von Hybrid-Elektroantrieben
Für unseren Kunden, einen renommierten deutschen Marktführer im Maschinenbau und in der Technologie, lieferten wir eine Testanwendungslösung zur Temperaturmessung von Komponenten und neuen Materialien für elektrische Hybridantriebe.
Klicken Sie hier, um unter
Zugang zu allen
GI-Anwendungsbeispielen zu erhalten.
Möchten Sie die Produkte der Q.series X erkunden?
Suchen Sie mit unserem benutzerfreundlichen Produktfinder nach genau dem, was Sie brauchen.