Betrachtet man Industriezweige mit komplexen Produktlebenszyklen und global verteilten Standorten, entstehen enorme Mengen an dezentralen Fertigungsdaten. Um diese Potenziale zu nutzen, war eine Lösung erforderlich, die Datenströme zentral bündelt und sie zur gezielten Optimierung von Produktivität, Qualität und Effizienz einsetzt.
SOTEC entwickelte auf Basis der Google Cloud Platform (GCP) eine hochperformante Service-Landschaft. Mittels Google App Engine und Cloud Dataflow werden Datenströme in Echtzeit verarbeitet und in BigQuery, BigTable sowie Firestore gespeichert. Für die sichere und zuverlässige Geräteanbindung setzt SOTEC auf eine Infrastruktur auf Basis von Hono. Zur Visualisierung der gewonnenen Erkenntnisse nutzt scitis.io flexible Dashboard-Lösungen auf der Google Compute Engine. Diese skalierbaren Managed Services ermöglichen es Kunden, neue Maschinen ohne langwierige Hardware-Eingriffe oder Unterstützung durch Techniker vor Ort anzubinden.
Ein entscheidender Vorteil ist die Offenheit des Systems: Unabhängig vom Alter oder Hersteller können Maschinen über scitis.io vernetzt werden. Bestehende SPS-Steuerungen (PLCs) müssen dadurch weiterhin nur im üblichen Zyklus von 10–15 Jahren ersetzt werden. Während herstellergebundene Systeme oft den Kauf teurer, neuer Hardware erzwingen, bietet scitis.io durch die Nutzung der GCP volle Flexibilität. Bestehendes Equipment bleibt im Einsatz, wodurch die Gesamtkosten im Vergleich zu geschlossenen Systemen drastisch sinken.
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Ralf Kölle, CEO, scitis.io
2015
scitis.io glaubt an eine Welt, in der Daten als Grundlage für nachhaltige Entscheidungen dienen. Das Production Knowledge Framework ist die herstellerunabhängige Industrie 4.0-Lösung von scitis.io, mit der Kunden ihre eigene IIoT-Plattform aufbauen können. Durch den Einsatz von Big Data, Analytik und maschinellem Lernen kann aus den gesammelten Daten ein Nutzen generiert werden.
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