Daten aus dem Lebenszyklus ermöglichen optimierte Services und Rückschlüsse aus dem realen Einsatz.
7 min Lesezeit, aktualisiert am 06.06.2023
Inhalt
Nach dem Lesen dieses Artikels weißt du:
• Wie die Zuverlässigkeit und Lebensdauer von Maschinen und Komponenten erhöht werden kann
• Wie die Aufwände im Data Engineering durch AAS verringert werden können
Entlang der Wertschöpfungskette nehmen die Einblicke darüber ab, in welchem Umfang Komponenten und Maschinen beim Betreiber eingesetzt werden. Wichtige Informationen, die in potenzielle Produktverbesserungen oder angebotene Dienstleistungen einfließen können, bleiben ungenutzt. Daten aus dem Betrieb können mittels der Verwaltungsschale und Gaia-X Federation Services unternehmensübergreifend geteilt und genutzt werden, um die Zuverlässigkeit und Lebensdauer von Maschinen und Komponenten zu erhöhen.
Der Use Case „Collaborative Condition Monitoring“ (CCM) beschäftigt sich mit der Erhebung und multilateralen Teilung und Nutzung von Betriebsdaten u. a. zur Optimierung der Zuverlässigkeit und Lebensdauer von Maschinen sowie deren Komponenten in einem Wertschöpfungsnetzwerk bestehend aus Komponentenhersteller, Maschinenhersteller und Maschinenbetreiber.
Maschinen beinhalten typischerweise unterschiedliche Komponenten von unterschiedlichen Herstellern. Eine der Herausforderungen besteht darin, die im Betrieb befindlichen Komponenten im IoT zu finden, sowie einfach und sicher auf deren erzeugte Daten zugreifen zu können.
Die im Betrieb befindliche Produktvielfalt führt zu einer hohen Heterogenität in Bezug auf Kommunikationstechnologien und Informationsmodelle. Damit einher gehen hohen Aufwände für das sogenannte Data Engineering (Datenintegration, Datenverständnis aufbauen, Datenvorverarbeitung, usw.). Die Verwaltungsschale (AAS) verringert diese Aufwände: Als standardisierte Industrie-4.0-Schnittstelle ermöglicht sie die einfache Datenintegration (z. B. via REST API) und als standardisiertes Industrie-4.0- Informationsmodell bietet sie die Möglichkeit Betriebsdaten semantisch zu annotieren und maschineninterpretierbar zu machen. So werden neue Servies wie z.B. KI-Lösungen in die Lage versetzt Datenquellen automatisch mit den passenden Services zu verbinden.
Du brauchst eine unkomplizierte Schnittstelle und suchst noch einen Partner? Oder ist dein Projekt eher komplex und dein Vorhaben schwierig? In beiden Fällen – perfekt.
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