Analysieren. Optimieren. Automatisieren.
Das ist das Motto der BigData World in Frankfurt.
Wir sind mit einem Stand (1211) vertreten und werden dort als Silver Sponsor einige Live IoT Use Cases mit unserer bimanu Cloud zeigen.
Freuen Sie sich auch auf unseren Vortrag am 14.11 – Thema IoT: Datenanalyse in der Cloud – skalierbar und schnell!
Sie finden uns direkt neben dem Barc Stand. Wir freuen uns auf Ihren Besuch.
Integration und Analyse von IoT-Daten
Möglichst große Datenmengen sind die Grundlage sämtlicher IoT-Konzepte. Doch die gesammelten Daten erlangen erst dann einen Wert, wenn sie sich unkompliziert und schnell auswerten lassen. Denn nur dann können Unternehmensverantwortliche bessere Entscheidungen treffen und zielgerichtete Maßnahmen einleiten. Das junge Düsseldorfer Unternehmen bimanu stellt in einem unserer Showcases seine Business-Intelligence (BI)-Cloud vor, mit der sich Maschineninformationen im Rahmen eines standardisierten Datenmodells speichern und analysieren lassen, um Szenarien wie die vorausschauende Wartung (endlich) zu realisieren.
Bisherige BI-Ansätze gestalteten sich oftmals kompliziert, es dauerte lange, bis den Anwendern nachweislicher Nutzen entstand. bimanu hingegen braucht mit seinem Ansatz lediglich ein Drittel der Zeit, die herkömmliche BI-Anbieter für die Implementierung und Einrichtung von Datenanalyse-Plattformen in der Cloud benötigen. Es handelt sich um eine skalierbare All-In-One-Lösung, die alle Bereiche von der Datenintegration über die Modellierung bis hin zur Datenvisualisierung abdeckt. Die Plattform ist flexibel skalierbar und stellt eine unbegrenzte Datenhistorie bereit.
IoT-Sensoren nehmen die Maschineninformationen auf und übergeben sie an die BI-Plattform, wo sie zunächst validiert und bereinigt und dann angereichert und verarbeitet werden, um schließlich Reports, Alerts und Handlungsempfehlungen zu generieren. Alleine im Maschinen- und Produktionsanlagenumfeld ergeben sich daraus erhebliche Vorteile: Wenn die Betreiber technischer Anlagen deren Status in Echtzeit überwachen können, reduzieren sich Ausfallzeiten, weil man vor der Entstehung eines möglichen Schadens eingreifen kann. Auch lassen sich Reparatur- und Wartungsaktivitäten viel exakter und bedarfsgerechter planen. Die Endausbaustufe ist schließlich eine Mustererkennung, die dank der dauerhaften Analyse diverser Maschinen- und Umgebungsparameter per IoT-Sensorik (Temperatur, Licht, Bewegung, Luftfeuchtigkeit und Luftdruck) die vorausschauende Wartung der Anlagen ermöglicht.
Natürlich entstehen in einem solchen Szenario exorbitant große Datenmengen. Die bimanu Cloud Architektur trennt Rechen- von Speicherressourcen, damit solche hohen Datenmengen ohne Verzögerung oder Störung performant verarbeitet und ausgewertet werden können.