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StartseiteBranchenFertigungIoT-vernetzte intelligente Fabriken

Fertigung

IoT-vernetzte intelligente Fabriken

Industrielle Konnektivitätsarchitektur, die Maschinen, Sensoren und Produktionslinien über industrielle IoT-Protokolle verbindet — für Echtzeitüberwachung, Steuerung und datengesteuerten Betrieb.
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Industrielle IoT-Plattformen, die Werkstattmaschinen und Sensoren über Standardprotokolle (OPC-UA, MQTT) verbinden — und damit Echtzeittransparenz in die Produktion, Fernsteuerungsfähigkeit und die notwendige Datengrundlage für fortgeschrittene Analytik schaffen.

Auf einen Blick

  • OPC-UA- und MQTT-Datenerfassung von bestehenden SPS und SCADA-Systemen
  • Edge-Computing-Bereitstellung ohne Unterbrechung des laufenden Betriebs
  • Zeitreihen-Datenplattform mit Kontextualisierung durch Asset-Hierarchien

Die meisten Produktionsstandorte bergen ein erhebliches ungenutztes Datenpotenzial in speicherprogrammierbaren Steuerungen, SCADA-Systemen und eigenständigen Maschinen, die nie gemeinsam vernetzt wurden. Bevor fortgeschrittene Analytik oder AI angewandt werden kann, müssen diese Daten zuverlässig von den Maschinen zu einer Plattform fließen, auf der sie gespeichert, kontextualisiert und genutzt werden können. Diese Konnektivitätsschicht baut ArrayMatic vorrangig auf.

Unser Smart-Factory-Stack

Wir setzen Edge-Computing-Knoten in unmittelbarer Nähe der bestehenden Anlagen ein, die Daten über OPC-UA und MQTT erfassen, ohne den laufenden Betrieb zu stören, und an eine Cloud-basierte Zeitreihenplattform mit Kontextualisierung anhand von Asset-Hierarchien und Prozessdefinitionen übertragen. Echtzeit-Dashboards bieten Produktionsleitern Werkstatttransparenz von jedem Gerät aus. Digitale-Zwilling-Modelle liefern eine virtuelle Abbildung des Fabrikzustands für Simulation und Szenarienanalyse. Energieüberwachungsmodule messen den Verbrauch nach Maschine und Schicht.

Kernkompetenzen

Was wir liefern

Engagements werden auf Ihren geschäftlichen Kontext zugeschnitten — dies sind die Kernkompetenzen, die wir für fertigung clients einbringen.

OPC-UA- und MQTT-Datenerfassung von bestehenden SPS und SCADA-Systemen

Edge-Computing-Bereitstellung ohne Unterbrechung des laufenden Betriebs

Zeitreihen-Datenplattform mit Kontextualisierung durch Asset-Hierarchien

Echtzeit-Produktionsdashboards für Werkstatt und Geschäftsführung

Digitale-Zwilling-Modellierung für Simulation und Szenarienanalyse

Energieverbrauchserfassung nach Maschine, Linie und Schicht

Entwickelt mit

PythonTensorFlowAWSDocker

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