IoT Data Hub
Der IoT Data Hub verbindet Maschinenanbindung, Datenverarbeitung, Speicherung, Charts und Dashboards in einer Plattform. Er basiert auf Apache StreamPipes, das Bytefabrik mitinitiiert hat. AI Pipelines und AI Notebooks ergänzen die Plattform um KI-gestützte Datenvorbereitung und individuelle Analysen.
Fragestellung und Ziel
Wie werden aus vorhandenen Maschinendaten nutzbare Informationen, ohne für jede Auswertung Daten neu zu exportieren und aufzubereiten? Ziel ist ein durchgängiger Weg von der Quelle bis zur wiederverwendbaren Analyse.
So arbeiten Sie in Bytefabrik
| Schritt | Ergebnis |
|---|---|
| Anbinden | Ein Adapter liefert einen Datenstrom mit beschriebenen Feldern. |
| Verarbeiten | Pipelines filtern, berechnen oder strukturieren die Ereignisse. |
| Organisieren | Gespeicherte Datensätze und Ressourcen erhalten einen nachvollziehbaren Anlagenbezug. |
| Visualisieren | Charts beantworten einzelne Fragen; Dashboards bündeln sie für das Team. |
| Analysieren | Abfragen und AI Notebooks ermöglichen vertiefende Untersuchungen. |
Ein Datenstrom ist zunächst ein laufender Ereignisfluss. Erst eine konfigurierte Speicherung macht die Ereignisse historisch abfragbar. Für fertige Fertigungsanalysen erweitert Manufacturing Insights den Hub um entsprechende Module.
Architektur im Überblick
Best Practices für den ersten Anwendungsfall
Starten Sie mit einer Maschine, einer Datenquelle und einer prüfbaren Frage, beispielsweise dem Temperaturverlauf während eines bekannten Produktionsabschnitts. Kontrollieren Sie ein Beispielereignis, speichern Sie die benötigten Daten und erstellen Sie zunächst einen Chart. Ergänzen Sie erst danach weitere Quellen und Verarbeitung.
Bytefabrik begleitet die Auswahl und Umsetzung: vom Workshop mit ersten Datenquellen über die Konfiguration bis zur Bewertung des Nutzens mit Ihrem Team.
Was Sie beachten sollten
Verfügbare Adapter und Verarbeitungselemente hängen von den installierten Erweiterungen ab. Die hier beschriebenen Arbeitsweisen ersetzen daher keine Prüfung der konkreten Installation. StreamPipes bildet die Plattformbasis; Bytefabrik-spezifische AI-Funktionen sind auf ihren eigenen Seiten beschrieben.
Die Apache-StreamPipes-Dokumentation bietet ergänzende Informationen zur Plattformbasis.