Betriebsübersicht in Echtzeit
Führen Sie verteilte Maschinendaten in gemeinsamen Kennzahlen zusammen und machen Sie die Leistung von Linien, Werken und Anlagen transparent.
Skalierbare, durchgängige Industrial-IoT-Architekturen – vom Sensor über die Edge-Ebene und sichere Datenverbindungen bis hin zu Analyseanwendungen.
Industrial IoT erfasst Daten von Sensoren, Maschinen und Steuerungssystemen sicher, setzt sie in ihren Kontext und macht sie zur Entscheidungsgrundlage für operative Teams. Unser Ziel ist nicht, mehr Daten zu erzeugen, sondern eine zuverlässige Dateninfrastruktur aufzubauen, die Stillstände, Energieverluste, Qualitätsabweichungen und Unsicherheiten in der Instandhaltung reduziert.
Führen Sie verteilte Maschinendaten in gemeinsamen Kennzahlen zusammen und machen Sie die Leistung von Linien, Werken und Anlagen transparent.
Erkennen Sie frühzeitige Anzeichen einer Zustandsverschlechterung anhand von Schwingungs-, Temperatur-, Strom- und Betriebszeitdaten.
Verknüpfen Sie Verbrauchsdaten mit dem Produktionskontext, um Verlustquellen und Verbesserungspotenziale zu identifizieren.
Verknüpfen Sie Prozessparameter mit Qualitätsergebnissen und ergreifen Sie Maßnahmen, bevor die fehlerhafte Produktion zunimmt.
Eine skalierbare IIoT-Lösung besteht nicht nur aus einer Cloud-Plattform. Vom Feldgerät bis zum Datenmodell, von der Edge-Verarbeitung bis zur Anwendungsebene müssen alle Glieder aufeinander abgestimmt konzipiert werden.
Sensoren, PLCs, Antriebe, Zähler, Roboter und bestehende Maschinen.
→Industrielle Protokolle, Netzwerksegmentierung und zuverlässiger Datenzugriff.
→Lokale Datenerfassung, Filterung, Pufferung und latenzarme Analyse.
→Anlagenmodell, Zeitreihen sowie Beziehungen zu Fertigungsaufträgen und Produkten.
→Dashboards, Alarmierung, Analytik, Energie, Instandhaltung und Integration in Unternehmenssysteme.
Jedes Projekt beginnt mit einem klar definierten betrieblichen Problem und einer Erfolgskennzahl. Die Architektur wird darauf ausgelegt, diesen Anwendungsfall zuverlässig und reproduzierbar zu skalieren.
Erfassen Sie Zustands-, Zyklus-, Stillstands- und Produktionsdaten automatisch als Grundlage für OEE- und Verlustanalysen.
Verknüpfen Sie Zustandsdaten mit der Instandhaltungshistorie, um Verhaltensmuster vor einem Ausfall zu identifizieren.
Ordnen Sie den Strom-, Gas-, Wasser- und Druckluftverbrauch Linien, Schichten und Produkten zu.
Überwachen Sie den Zustand verteilter Anlagen zentral und etablieren Sie kontrollierte, protokollierte Eingriffsprozesse.
Vergleichen Sie kritische Parameter mit Qualitätsergebnissen, um Abweichungsmuster aufzudecken.
Verknüpfen Sie das tatsächliche Geschehen in der Produktion mit Arbeitsaufträgen, Instandhaltungsanforderungen und betrieblichen Planungsprozessen.
Mit einem Pilotprojekt mit nachweisbaren Ergebnissen schaffen wir Mehrwert, definieren Standards und übertragen die Lösung kontrolliert auf weitere Anlagen.
Anlagen, vorhandene Daten, Geschäftsziel und zu messende KPI werden gemeinsam festgelegt.
Im ausgewählten Bereich wird die Anbindung umgesetzt; Datenqualität und operativer Mehrwert werden validiert.
Standards für Benennung, Anlagenmodell, Sicherheit, Geräte und Integration werden festgelegt.
Die Lösung wird auf weitere Linien und Werke ausgeweitet; Nutzung und Leistung werden kontinuierlich verbessert.
Die Übertragung von Daten aus dem Produktionsnetz darf keine neue Angriffsfläche schaffen. Wir konzipieren die IIoT-Architektur nach den Prinzipien der OT-Cybersicherheit, dem Prinzip der minimalen Rechtevergabe und mit nachvollziehbaren, kontrollierbaren Verbindungen.
IIoT ist das technische Rückgrat, das Maschinen und industrielle Anlagen in vernetzte, datenerzeugende Systeme verwandelt. Industrie 4.0 ist der umfassendere Ansatz, der diese Daten im Zusammenhang mit der Transformation von Automatisierung, Organisation und Geschäftsmodellen betrachtet.
In den meisten Fällen ja. Mithilfe vorhandener PLC-Daten, Kommunikationskonverter, unabhängiger Sensoren oder Edge-Geräte lassen sich Daten erfassen, ohne den mechanischen Aufbau zu verändern.
Nein. Daten können auf einem lokalen Server, in einer privaten Cloud oder in einer hybriden Architektur verarbeitet werden. Die Auswahl richtet sich nach den Anforderungen an Latenz, Datensouveränität, Cybersicherheit und Skalierung.
Sie wird anhand der Veränderung von KPI gemessen, die vor dem Pilotprojekt festgelegt werden, etwa Stillstandszeit, Energieintensität, Instandhaltungskosten, Ausschuss oder Reaktionszeit. Die Installation einer Plattform allein ist kein Erfolgsindikator.
Identifizieren wir gemeinsam den ersten IIoT-Anwendungsfall, der in Ihrem Werk einen messbaren operativen Mehrwert schafft.
Erstellen Sie Ihre IIoT-Roadmap
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