7 min Lesezeit, aktualisiert am 15.04.2025

ActiveDB & GQL – Intelligente Datenabfragen für vernetzte Systeme

Mit der Integration der Graph Query Language (GQL) erweitert die ActiveDB den Zugriff auf Unternehmensdaten um eine völlig neue Dimension. Ob Produktion, Gebäudetechnik, Energiemanagement oder Serviceplattformen – überall dort, wo komplexe Zusammenhänge bestehen, liefert GQL die passenden Antworten. Denn Daten entfalten ihren wahren Wert erst, wenn sie in Beziehungen zueinander gesetzt werden.

Inhalt

Nach dem Lesen des Artikels weißt du:

  • Mit GQL lassen sich konkrete Anwendungsfälle wie Energieoptimierung oder Produktionsanalyse effizient umsetzen.
  • Externe Datenquellen können sicher eingebunden werden, da GQL kontextbezogene Abfragen innerhalb einer standardisierten Architektur ermöglicht.

1.

Was ist GQL und warum ist es relevant?

GQL (Graph Query Language) ist eine moderne Abfragesprache für vernetzte Datenmodelle. Anders als klassische SQL-Abfragen berücksichtigt GQL nicht nur einzelne Datenpunkte, sondern auch deren Beziehungen – etwa: „Welche Komponente verursacht einen Engpass?“ oder „Welche Systeme sind von einer Statusänderung betroffen?“

2.

Was macht GQL in der ActiveDB besonders?

Die ActiveDB nutzt GQL als zentrales Analysewerkzeug – mit spezifischen Erweiterungen für:

  1. Echtzeit- und Zeitreihendaten
  2. Semantische Verknüpfungen wie „Teil von“, „stellt her“, „steuert“
  3. Kontextbezogene Analyse über Systemgrenzen hinweg
  4. Technische Metadaten in verständlicher Form

3.

Praxisbeispiel 1: Energieoptimierung im Gebäude

Ein Immobilienverwalter nutzt die ActiveDB mit GQL, um die Gebäudetechnik in Echtzeit zu überwachen. Eine GQL-Abfrage liefert alle Räume mit aktiven Heizkörpern, in denen die Fenster geöffnet sind. Ergebnis: Energieverluste werden sofort erkannt und dokumentiert – das Heizsystem kann automatisch angepasst werden.

4.

Praxisbeispiel 2: Produktionsoptimierung in der Industrie 4.0

Ein Maschinenbauer verwendet GQL, um die Ursachen häufiger Produktionsstopps zu identifizieren. Eine einzige Abfrage verknüpft Sensorwerte, Wartungshistorien und Maschinenbeziehungen. Das Ergebnis: Ein fehlerhafter Sensor wird als gemeinsamer Auslöser mehrerer Anlagenstillstände identifiziert. Durch den Austausch dieses Sensors kann die OEE (Overall Equipment Effectiveness) signifikant verbessert werden – und das auf Basis weniger Zeilen Code.

5.

Ihr Nutzen auf einen Blick

Einfache Entwicklung von Dashboards:
Schnelle Darstellung objektübergreifender Daten aus der ActiveDB.

 

Weniger Aufwand:
Einfache Abfragen statt manueller Suche.

 

Mehr Transparenz:
Verstehen, wie Daten und Systeme wirklich zusammenhängen.

 

Schneller handeln:
Daten liefern konkrete Entscheidungsgrundlagen.

 

Skalierbar:
Funktioniert für einzelne Maschinen ebenso wie für unternehmensweite Plattformen.

 

Offen & zukunftssicher:
Voll integriert in die standardbasierte ActiveDB-Architektur.

6.

Fazit

Ob industrielle Fertigung, urbane Infrastruktur oder digitale Geschäftsmodelle: Mit GQL wird die ActiveDB zur Schaltzentrale für datenbasierte Entscheidungen. Statt isolierter Informationen entstehen Erkenntnisse – vernetzt, kontextualisiert und handlungsorientiert.

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