Produkt
IoT Data Hub
Eine offene und erweiterbare Datenplattform für Unternehmen, die Maschinendaten schnell verfügbar machen und später kontrolliert für Analysen, Anwendungen und KI ausbauen wollen.
Demo buchenTypische Auslöser
Wann Unternehmen den IoT Data Hub brauchen
Der IoT Data Hub ist dann sinnvoll, wenn Maschinendaten schnell nutzbar werden sollen, ohne für Dashboards, Analysen, Anwendungen und KI mehrere getrennte Dateninseln aufzubauen.
Typische Auslöser sind verteilte Maschinendaten, hoher Integrationsaufwand zwischen OT und IT oder der Wunsch, mit wenigen Datenquellen schnell erste Transparenz zu schaffen.
Die Plattform schafft dafür ein gemeinsames Fundament für MDE, Dashboards, Analysefunktionen, eigene Anwendungen und integrierte KI-Funktionen. Konnektivität Die Plattform verbindet Steuerungen, Sensoren, Gateways und Shopfloor-Systeme über konkrete Industrieprotokolle und wiederverwendbare Integrationsmuster. Datenmanagement Rohdaten werden in ein konsistentes Datenmodell überführt und mit Asset Management sowie semantischer Beschreibung für Dashboards, Analysen und KI strukturiert. Live-Datenströme und historische Daten flexibel per natürlicher Sprache auswerten. Die KI übersetzt fachliche Anforderungen in ausführbare Logik und nachvollziehbare Analysen. Live-Datenanalyse Fachliche Anforderungen an laufende Maschinendaten lassen sich in natürlicher Sprache formulieren. Die KI übersetzt diese Vorgaben in ausführbare Logik, damit Auswertungen, Überwachungen und Reaktionen ohne Umweg produktiv nutzbar werden. Historische Datenanalyse Historie, Trends und Fachkontexte lassen sich in natürlicher Sprache auswerten. Die KI erzeugt daraus nachvollziehbare Analyselogik und lesbaren Code, der geprüft, angepasst und weiterverwendet werden kann. Applikationsschicht Auf der Plattformbasis lassen sich mit geringem Entwicklungsaufwand auch kundenspezifische Analyseanwendungen oder eigene Oberflächen betreiben.Maschinendaten erfassen und anbinden
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Daten modellieren, verwalten und bereitstellen
Flexible Self-Service-Analysen mit KI
Live-Daten per Sprache auswerten und direkt in operative Logik überführen
AI Pipelines ansehen
Historische Daten per Sprache in nachvollziehbare Auswertungen überführen
AI Notebooks ansehenEigene Anwendungen und Module aufbauen
Weitere Informationen
Architekturbausteine
Die Plattform verbindet Datenanbindung, Datenmodell, Nutzungsschicht und Betriebsaspekte zu einer durchgängigen Architektur.
Datenanbindung
Siemens S7, OPC UA, MQTT, REST, BeckhoffBewährte Industrieprotokolle und Standardschnittstellen für Steuerungen, Gateways, Historian-Systeme und weitere Fachquellen.
Connector-TemplatesWiederverwendbare Konfigurationen für Maschinentypen, Linien und standortübergreifende Rollouts.
Edge-Komponente im OT-NetzwerkDatenerfassung und Vorverarbeitung nah an der Anlage, mit kontrollierter Kommunikation zur zentralen oder Cloud-Instanz.
Verarbeitung und Persistenz
Streaming und EreignisverarbeitungLive-Daten für Regeln, Monitoring, Pipelines und weiterführende Verarbeitung.
Zeitreihen- und HistorienhaltungGrundlage für Trends, Vergleiche, Dashboards und historische Analysen.
Pipelines und VorverarbeitungTransformation, Anreicherung und Weitergabe von Daten für operative und analytische Workflows.
Datenmodell und Nutzung
Asset Management und DatenstrukturStandorte, Bereiche, Labels, Maschinentypen und Signale in einer konsistenten Struktur für fachlich nutzbare Produktionsdaten.
Semantisches MetadatenmodellDatenströme, Messwerte, Einheiten, Datentypen und fachliche Bedeutung nachvollziehbar beschreiben und verwalten.
APIs, Dashboards und DatenexplorationBereitstellung für Engineering, Produktion, Qualität und eigene Anwendungen auf derselben Plattformbasis.
Betrieb und Erweiterung
On-Prem, Cloud und HybridAnpassbar an bestehende Infrastrukturvorgaben und verteilte Betriebsmodelle.
Rollen, Rechte, GovernanceSteuerung der produktiven Nutzung über Teams, Standorte, Mandanten und Verantwortlichkeiten.
Open-Source-Basis und ErweiterbarkeitErweiterbar um eigene Module, Services, Dashboards, Analysefunktionen und KI-Komponenten.
Betriebsmodelle und Deployment
Der IoT Data Hub kann als integrierte Lösung für einen schnellen Einstieg oder als verteilte Architektur mit Governance- und Sicherheitsanforderungen betrieben werden.
Datenerfassung und Vorverarbeitung direkt im OT-Netzwerk
Eine Edge-Komponente kann nah an Maschinen, Steuerungen oder Zellen betrieben werden, Daten lokal erfassen und kontrolliert mit einer zentralen oder Cloud-Instanz synchronisieren.
- Geeignet für Netze mit eingeschränkter Konnektivität oder Segmentierung
- Vorverarbeitung, Puffern und sichere Übergabe an zentrale Instanzen
- Saubere Trennung zwischen OT-nahem Betrieb und zentraler Governance
Integrierte MDE- und Analyseplattform für einen schnellen Einstieg
Für kleine und mittlere Unternehmen kann der IoT Data Hub als integrierte Lösung für Maschinendatenerfassung, Dashboards und erste Analysen eingesetzt werden.
- Weniger Integrationsaufwand durch eine gemeinsame Plattform
- Schneller Start mit Konnektivität, Charts und Dashboards
- Schrittweiser Ausbau in Richtung Analyse und KI möglich
Governance, Sicherheit und verteiltes Deployment für große Organisationen
Für größere Unternehmen unterstützt die Plattform standortübergreifende Architekturen mit Rollen, Verantwortlichkeiten, verteilten Instanzen und kontrollierter Bereitstellung von Daten und Anwendungen.
- Governance über Standorte, Bereiche und Teams
- Sicherheits- und Betriebsmodelle für zentrale, hybride und verteilte Szenarien
- Gemeinsame technische Grundlage für lokale und zentrale Datenräume
Schneller Einstieg, späterer Ausbau bei Bedarf
Der IoT Data Hub lässt sich mit wenigen Datenquellen starten. Weitere Standorte, Anwendungen oder KI-Funktionen können später auf derselben Grundlage ergänzt werden.
01Start
Erste Datenquellen schnell anbinden
Zu Beginn werden die relevanten Maschinen, Steuerungen oder Sensorquellen angebunden, damit erste Live-Daten ohne langen Vorlauf sichtbar werden.
02Sichtbarkeit
Daten strukturieren und erste Sichten aufbauen
Anschließend werden Assets, Signale und Fachkontexte strukturiert und erste Dashboards, Charts oder analytische Sichten auf derselben Datenbasis bereitgestellt.
03Nutzen
Erste Analysen und Anwendungen produktiv nutzen
Schon nach kurzer Zeit lassen sich erste Analysen, Regeln oder anwendungsspezifische Module produktiv einsetzen und im Betrieb bewerten.
04Ausbau
Bei Bedarf schrittweise erweitern
Wenn weitere Linien, Standorte, Fachanwendungen oder KI-Module hinzukommen, lässt sich die Plattform auf derselben Grundlage kontrolliert ausbauen.
Demo
Bytefabrik live erleben
Vereinbaren Sie eine Demo, um Plattform, Analyse und KI-Funktionen anhand Ihrer Fragestellungen kennenzulernen.