Als erster Vertreter einer neuen IoT-Gateway-Familie für Remote-Maintenance-Aufgaben im Industriebereich unterstützt das RMG/941 vier verschiedene Funktionsbereiche. Durch die beliebige Kombination der Einzelfunktionen lassen sich komplexe Aufgabenstellungen lösen.

Sich innerhalb kürzester Zeit einen umfassenden Überblick über das Angebot der nationalen und internationalen Automatisierungs- und Digitalisierungsanbieter verschaffen: Das ermöglicht vom 26. bis 28. November 2019 die SPS in Nürnberg. Die wichtigsten Produkt-Highlights stellen wir Ihnen in diesem Artikel vor.

Bei der Konzeption der Gateway-Familie für Remote-Maintenance-Aufgaben stellte SSV die Anwendersicht in den Mittelpunkt – mit Hilfe eines Innovationsprozesses, der eine 360°-Perspektive für werthaltigen Anwendernutzen beinhaltet.

SSV hat eine Datenerfassungsbaugruppe für Maschinensensoren plus Software entwickelt, um den KI-Einsatz in Maschinen, Anlagen und Industrieprozessen zu vereinfachen.

Auf der diesjährigen Hannover Messe stellt SSV sein Edge-Gateway IGW/941 mit vorinstallierten ML-Algorithmen und diversen Data Science-Bausteinen für industrielle Applikationen vor.

Embedded Systeme per Machine Learning trainieren statt den Zusammenhang zwischen Ein- und Ausgang in einer Hochsprache zu codieren: SSV zeigt auf der Embedded World mit dem DNP/AISS1 ein Starterkit mit verschiedenen Sensoren und vorinstallierten Machine-Learning-Beispielen.

Der Predictive-Analytics-Baukasten IIoT/PA-Pac von SSV unterstützt die datenbasierte Vorhersage von Ereignissen für Maschinen und Anlagen. Das kontinuierliche Erfassen von Sensordaten plus eine geeignete Datenanalyse bilden die Voraussetzung für Anomalieerkennung, Predictive Maintenance, Predictive Quality und andere Vorhersageverfahren, mit denen sich Produktivität steigern lassen soll.

In jeder Maschine und Anlage stecken Daten, aus denen sich werthaltige Informationen für Maschinenbauer- und Betreiber gewinnen lassen. Durch ein Daten-Retrofit lassen sich diese Datenschätze heben. Dabei sind allerdings verschiedene Herausforderungen zu bewältigen. Neben einem geeigneten Verfahren zur Vorgehensweise ist besonders die Entwicklung und Implementierung des Informationsgewinnungs-Algorithmus nicht zu unterschätzen.

Der neue Predictive-Analytics-Baukasten IIoT/PA-Pac von SSV unterstützt die datenbasierte Vorhersage von Ereignissen für Maschinen und Anlagen. Mit seinen Hardware-Bausteinen lassen sich bestehende Maschinen und Anlagen mit Datenschnittstellen nachrüsten, um IIoT-geeignete Zustandsdaten zu gewinnen und zu speichern.

Sensordaten an sich bieten für die Digitalisierung einer bestimmten Aufgabe noch nicht den gewünschten Mehrwert. Erst eine geeignete Informationsgewinnung schafft die Voraussetzungen für werthaltige Optimierungen und autonome Systeme. Mit Thinglyfied 2 will SSV nun die gesamte Wertschöpfungskette unterstützen: Neben Bausteinen für Sensorsystem und Gateway sowie verschiedene Funktechnologien sind jetzt auch Data Science-Funktionen für die Cloud im Funktionsumfang enthalten.