Datensensoren

 

Der Einsatz von Machine Learning Verfahren und Big Data Analysen im industriellen Umfeld beruhen auf der einfachen und massenhaften Verfügbarkeit von Anlagendaten. Dazu wird eine große Zahl von Sensoren sowie eine Kommunikationsinfrastruktur benötigt. Eine Aufrüstung von Bestandsanlagen im Zuge der Digitalisierung ist aber oft nicht möglich, da es massive Eingriffe erfordern würde und die Auswirkung auf das laufende System nicht absehbar ist.
Datensensoren bieten hier eine einfache Alternative: durch das Mithören der Datenkommunikation in existierenden Netzwerken können Sensordaten ohne jede Auswirkung auf eine Anlage extrahiert und der weiteren Verarbeitung zugeführt werden.
Ein Anwendungsbeispiel zum Condition Monitoring finden Sie im Downloadbereich.
Die Reslogica GmbH hat in diesem Bereich ein innovatives Verfahren entwickelt, das als Gesamtsystem oder in Teilbereichen lizensiert werden kann. 

 

 

Industrielle Datenanalyse mit MicroIDS

MicroIDS ist ein frei programmierbares Analysegerät, das völlig transparent in eine Ethernet Leitung eingefügt werde kann. Der gesamte Datenverkehr kann damit überwacht bzw. ausgewertet werden.
Wir machen die MicroIDS Technologie zusammen mit einer umfangreichen Softwarebasis für Ihre Projekte verfügbar. Mit unseren Evaluierungskits lassen sich schnell verschiedene vorgefertigete und eigene Anwendungen aufbauen und testen.
Die leistungsfähige Regelsprache erlaubt eine sehr flexible Anpassung an die jeweiligen Anforderungen. Eigene Regeln sind damit schnell generiert und können im MicroIDS gespeichert werden.
Im Rahmen von Forschungsprojekten wird die MicroIDS Plattform auch zur Implementation von Anomalie-basierten Verfahren eingesetzt.
 

Im Downloadbereich finden Sie weiterführende Informationen.

Oder fragen Sie nach!

Dokumente:

 

Datensensor
MicroIDS_Flyer.pdf
PDF-Dokument [296.1 KB]
Datensicherheit in Produktionsanlagen
Datensicherheit von Produktionsanlagen.p[...]
PDF-Dokument [699.1 KB]
Condition Monitoring mit Datensensoren
HSAA_CM_paper.pdf
PDF-Dokument [243.5 KB]

 

Software: