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IoT Use Case für Industrie 4.0

Predictive Analytics & Maintenance am Beispiel eines webbasierten Flottenmanagements

Fleet Health Report

Das abgebildete Dashboard kann exportiert, gedruckt, per E-Mail verschickt und physisch gespeichert werden.

IoT-Systeme mit Sensoren und Aktoren, die durch Netzwerke verbunden sind, können Prozesse verbessern, indem sie helfen Status, Betriebszustand und Operationen der Connected Things zu überwachen oder zu verwalten. Diese Systeme erzeugen allerdings riesige Mengen an Sensordaten. Um die Daten nutzbar zu machen, ist deshalb eine holistische Herangehensweise gefragt.

Analysieren Sie mit Pentaho komplexe IoT-Szenarien

Mit dem IoT Analytics Workflow von Pentaho gelingt das schnelle Anlegen von Daten-Pipelines vom ersten bis zum letzten Schritt. Dadurch ist es einfach, Daten zu laden und zu verarbeiten, sie mit weiteren Informationen anzureichern und maschinelles Lernen zu integrieren. – So lassen sich valide Entscheidungen treffen und präventive Maßnahmen ergreifen.

Pentaho kombiniert drei Kernmodule, die sich für alle IoT-Szenarien einsetzen und flexibel in bestehende Datenarchitekturen und Tools integrieren lassen:

Kernmodule für IoT

Wenn Sie in Ihrem IoT Projekt vor folgenden Herausforderungen stehen ...

  • unstrukturierte, halbstrukturierte und strukturierte Prozessdaten vorzubereiten, zu modellieren, in den Prozess einzuspeisen und zu verarbeiten
  • Maschinen- und Sensordaten, die als Batch oder Stream von Messaging-Diensten, Web-APIs und Dateien stammen, in Hadoop zu laden und zu verarbeiten
  • die unterschiedlichen Datenquellen mit Kontext zu versehen und sinnvoll miteinander zu verknüpfen (z.B. traditionelle Daten mit Sensor- und Maschinendaten aus Data Warehouses, Unternehmensanwendungen, Social Media etc.)
  • Prozesse zu definieren für R-, Python- oder Weka-Modelle und maschinelle Lernfunktionen als Teil des Datenintegrations-Workflows
  • sinnvolle Muster in Geräten und Gerätedaten aufzudecken und anhand von Visualisierungen, interaktiven Berichten, Ad-hoc-Analysen und benutzerdefinierten Dashboards transparent darzustellen

... dann zeigen wir Ihnen wie Sie Predictive Analytics und Maintenance für Industrie 4.0 umsetzen

Die BI- und Big Data-Experten von it-novum demonstrieren anhand eines anschaulichen Use Case für ein webbasiertes Flottenmanagement, wie Sensordaten mit kontextuellen Daten angereichert werden. Auf diese Weise lassen sich wichtige Erkenntnisse für das Unternehmen gewinnen, wie z.B.

  • Zustand und Funktionstüchtigkeit der Flotte in Echtzeit
  • Reparaturempfehlungen
  • Optimierte Wartungsplanung
  • Automatisierte Teilebestellung

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Dann wenden Sie sich jetzt an unsere Experten!

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