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Daten in Echtzeit
Verarbeitung und Regelung
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Benötigen Sie Hilfe bei der Entscheidung, welcher Controller für Ihre Datenverarbeitungs- oder Kontrollanforderungen am besten geeignet ist? Unsere Ingenieure können Sie schnell bei der Auswahl des perfekten Edge Devices für Ihre Anwendung unterstützen.
Aufgrund der widersprüchlichen Trends, dass Strukturen und Systeme immer komplexer werden, während sich die Entwicklungszeiten drastisch verkürzen, stehen die Testlabors unter enormem Druck, schnell Ergebnisse zu liefern, um Kosten zu sparen, obwohl sie mehr Daten von mehr Sensoren benötigen. Testingenieure suchen ständig nach Möglichkeiten, die Testzeit und das Risiko zu reduzieren und gleichzeitig schneller und effizienter zu arbeiten. Diese Ingenieure müssen in der Lage sein, Testdaten in Echtzeit zu überwachen und darauf zu reagieren, unabhängig vom Datenvolumen.
Echtzeitdaten sind Daten, die sofort nach ihrer Erfassung zur Verfügung stehen und für aktuelle Entscheidungen genutzt werden können. Sie wird häufig in Situationen verwendet, in denen es wichtig ist, auf Ereignisse oder Veränderungen zu reagieren, sobald sie eintreten, und nicht erst nach einer Verzögerung.
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Die Challenge der Echtzeit-Datenverarbeitung
Je schneller Sie messen, desto größer ist das Datenvolumen, das Sie analysieren und interpretieren müssen. Das ist eine große Herausforderung in vielerlei Hinsicht. Um diese Daten unabhängig von der Datenmenge in umsetzbare Erkenntnisse umzuwandeln, müssen Sie in der Lage sein, die Daten so nah wie möglich am Ort ihrer Entstehung effektiv zu verarbeiten. Gleichzeitig müssen die Daten analysiert werden, um die Zeit bis zur Erkenntnisgewinnung zu reduzieren und den Netzwerkverkehr zu optimieren. Es ist wichtig, ein Gleichgewicht zu finden zwischen der Geschwindigkeit der Messung und der Fähigkeit, die resultierenden Daten effektiv zu verarbeiten und zu analysieren. Offene Plattformen, die programmierbare Funktionen bieten, z. B. intelligente Protokollierung und ausgefeilte Algorithmen, sind unerlässlich. Diese Funktionen können mit unseren Edge-Computing-Controllern ausgeführt werden.
Um optimale Ergebnisse zu erzielen, sollten Sie Folgendes beachten:
- Durchführung von Berechnungen und Datenspeicherung näher am Messpunkt, um die Reaktionszeiten zu verbessern und die Datenübertragungsbandbreite zu verringern
- Führen Sie Ihre eigenen Apps auf dem Edge-Gerät aus oder programmieren Sie mit unserer grafischen Programmiersprache test.con
- Überwachen und reagieren auf Testdaten in Echtzeit – Unabhängig vom Datenvolumen. Gewinnen Sie dank offener Datenstrom- und Konfigurationsschnittstellen Erkenntnisse aus den von Ihnen gesammelten Daten, nur dann, wenn sie anfallen.
- Post-Processing mit maschinellem Lernen oder Verwendung etablierter Standard-Analysen, z. B. FFT, Rainflow-Modell, RMS usw., auf unseren Steuergeräten; kein PC erforderlich!
- Reduce to the Max – Reduzierung der Datenübertragungsbandbreite mit der Verwendung kleinster Datenpakete, die z.B. über Modems noch effizient übertragen werden können.
Was ist Edge Computing?
Edge Computing ist eine verteilte Informationstechnologie (IT)-Architektur, bei der Messdaten so nah wie möglich an der Ursprungsdatenquelle verarbeitet und analysiert werden, wodurch der Gesamtdatentransfer- und Speicherbedarf, insbesondere bei Big-Data-Anwendungen, reduziert wird. Dies wird im Idealfall durch Edge-Geräte durchgeführt, die am selben Ort wie die Datenquelle am Netzwerkrand rechnen und speichern.
Was sind Edge-Geräte?
Ein Edge-Gerät ist jede Hardware, die den Datenfluss und die Verarbeitung an der Grenze zwischen zwei Netzwerken steuert, z. B. zwischen einem lokalen Netzwerk und der Cloud. Edge-Geräte spielen eine Schlüsselrolle, wenn es darum geht, Berechnungen und Datenspeicherung näher an die Geräte zu bringen, die die Daten erzeugen und verbrauchen. Dadurch können die 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 werden in einer Vielzahl von Anwendungen eingesetzt, z. B. in der industriellen Automatisierung, der Robotik, in intelligenten Häusern und im IoT (Internet der Dinge). In der industriellen Automatisierung werden Edge-Geräte zur Verarbeitung von Echtzeitdaten von Sensoren und anderen Geräten eingesetzt, um Prozesse, Maschinen und andere Systeme in einer Fabrik oder Produktionsumgebung zu steuern. In der Robotik werden Edge-Geräte zur Verarbeitung von Echtzeitdaten von Sensoren eingesetzt, um die Bewegungen und Aktionen von Robotern zu steuern. In intelligenten Häusern werden Edge-Geräte zur Verarbeitung von Echtzeitdaten von Sensoren und anderen Geräten verwendet, um Beleuchtung, Temperatur und andere Funktionen zu steuern. Im Internet der Dinge (IoT) werden Edge-Geräte zur Verarbeitung von Echtzeitdaten von Sensoren und anderen Geräten verwendet, um eine breite Palette von angeschlossenen Geräten zu überwachen und zu steuern.
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 für eine effiziente Speicherung, Anreicherung und Analyse umwandeln.
Leistungsstarker Controller
Die Q.station X ist ein hochleistungsfähiger Datenerfassungscontroller und ein Edge-Computing-Gerät, welches eine genaue und zuverlässige Synchronisierung von Hochgeschwindigkeits-Messdaten und eine redundante Datenprotokollierung ermöglicht. 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 – die ideale Edge-Computing- und Datenerfassungslösung für zuverlässige Prozesssteuerung und Anlagenüberwachung. Die Standard-E/A-Konfiguration des Q.monixx umfasst bis zu 8 analoge Universaleingänge, 8 digitale Eingänge, 4 digitale Ausgänge, 2 Relaisausgänge und 8 serielle Kanäle für die Kommunikation. Ebenfalls enthalten sind 4 Datenlogger zur parallelen Datenerfassung, die entweder lokal oder in einer GI.cloud-Speicherlösung gespeichert werden können, um einen einfachen Zugriff, zusätzliche Analysen und detaillierte Diagnosen zu ermöglichen. Auch Anwendungen von Drittanbietern können auf dem Gerät gehostet werden.
Erfahren Sie mehr darüber, wie Sie von Q.monixx profitieren können:
Skalieren Sie Ihr Datenerfassungssystem mit Q.core
Der Q.core ist ein hochleistungsfähiger Datenerfassungscontroller mit sechs Ethernet-Ports für den Anschluss dezentraler Q.station X-Controller (Publisher), einem Uplink-Port für Daten-Clients (Subscriber), zwei USB-Ports, einem HDMI-Anschluss (optional) und einer internen SDD mit 1 TB – und das alles in 1HE (1,75″) 19-Zoll-Rack. Die Stream-Verarbeitung mit Q.core bietet mehrere Vorteile, wie einfache Datenskalierbarkeit, Datenanalyse mit mehreren Quellen, Datenfernüberwachung, Flexibilität und Unterstützung für mehrere Anwendungsfälle, eigenständige Datenerfassung.
Erfahren Sie mehr darüber, wie Sie von Q.core profitieren können:
Anwendungsbeispiele
Die hochmoderne Datenerfassungs-Technologie von Gantner wird weltweit für Anwendungen in den Bereichen Mobilität, Luft- und Raumfahrt, Bauwesen und Energie genutzt. Schauen Sie sich aktuelle Branchenbeispiele an und entdecken Sie die vielfältigen Einsatzmöglichkeiten.
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.
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Wie sieht es mit der Datenspeicherung aus?
Je nach Art des Tests, der Dauer und der Häufigkeit der Messungen wird eine überwältigende Datenlawine erzeugt. Die künftige Herausforderung besteht darin, große Datenmengen zu speichern und aufzubewahren und die Möglichkeit zu haben, auf diese Daten für eine schnelle, kontinuierliche Online-Analyse zuzugreifen. Große Mengen an strukturierten und unstrukturierten Daten erfordern mehr Verarbeitungsleistung, Speicherplatz und eine zuverlässige Dateninfrastruktur. Die Kombination von Elementen in einem skalierbaren Daten-Backend kann die Markteinführungszeit erheblich verkürzen, die Kosten senken und bessere Produkte entwickeln.
Ein anpassungsfähiges und skalierbares Daten-Backend bietet eine skalierbare Speicher- und Rechenplattform für die Erfassung von Datenströmen aus Instrumenten, die Speicherung von Konfigurationen und die Durchführung von Analysen.
Eine Trennung zwischen heißen und kalten Daten ist die beste Wahl, um mit sich ständig ändernden Anforderungen, Setup-Konfigurationen, Parametererweiterungen und variierenden Abtastraten fertig zu werden. Rohdaten, auf die seltener zugegriffen wird und die nur für Audits oder die Nachbearbeitung von Tests benötigt werden (‘kalte Daten’), werden in einer verteilten Streaming-Plattform gespeichert, die extrem effizient skaliert. Wenn es darum geht, neue Variablen aus Hunderttausenden von Stichproben pro Sekunde und Hunderten von Kanälen gleichzeitig zu speichern, zu verarbeiten und zu berechnen, wird diese verteilte Streaming-Architektur ihre Stärke und Leistungsfähigkeit zeigen.
Konnektivität
Greifen Sie auf Ihre Edge-Device-Daten zu, speichern Sie sie und verarbeiten Sie sie mit leistungsstarken Schnittstellen auf GI-eigenen Plattformen oder jedem industriellen Drittsystem, das die Konnektivität von GI.bench nutzt.
GI.connectivity integriert vollständig die Datenspeicherung, Sicherheit, Konfiguration, Authentifizierung und das Update-Management von der Sensorschnittstelle bis hin 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 einer Vielzahl von Anwendungen eingesetzt, z. B. in der industriellen Automatisierung, der Robotik, in intelligenten Häusern und im IoT (Internet der Dinge). In der industriellen Automatisierung werden Edge-Geräte zur Verarbeitung von Echtzeitdaten von Sensoren und anderen Geräten eingesetzt, um Prozesse, Maschinen und andere Systeme in einer Fabrik oder Produktionsumgebung zu steuern. In der Robotik werden Edge-Geräte zur Verarbeitung von Echtzeitdaten von Sensoren eingesetzt, um die Bewegungen und Aktionen von Robotern zu steuern. In intelligenten Häusern werden Edge-Geräte zur Verarbeitung von Echtzeitdaten von Sensoren und anderen Geräten verwendet, um Beleuchtung, Temperatur und andere Funktionen zu steuern. Im Internet der Dinge (IoT) werden Edge-Geräte zur Verarbeitung von Echtzeitdaten von Sensoren und anderen Geräten verwendet, um eine breite Palette von angeschlossenen Geräten zu überwachen und zu steuern.
Anwendungsbeispiele
Die hochmoderne Datenerfassungs-Technologie von Gantner wird weltweit für Anwendungen in den Bereichen Mobilität, Luft- und Raumfahrt, Bauwesen und Energie genutzt. Schauen Sie sich aktuelle Branchenbeispiele an und entdecken Sie die vielfältigen Einsatzmöglichkeiten.
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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.
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