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8. Inspiration-V.: Sensordatenintegration & BigData Analysen mit StreamPipe

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Sensordatenintegration und Big Data Analysen im Produktionsumfeld mit dem Tool Streampipes

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Die Integration von Sensordaten aus Produktionsmaschinen und -prozessen ist heutzutage verhältnismäßig einfach und hat häufig das Ziel, Produktionsstörungen möglichst frühzeitig durch die Echtzeitanalyse großer Datenmengen zu erkennen. Allerdings benötigt die Erstellung solcher Anwendungen heute noch sowohl technische Expertise (Big-Data-Infrastruktur) als auch fachliche Expertise (Data Scientists). Unsere Lösung StreamPipes ermöglicht erstmals die Definition echtzeitfähiger Anwendungen durch Domänenexperten – vollkommen ohne Entwicklungsaufwand und auf Basis ausgereifter und breit verfügbarer Stream-Processing-Technologien.

Im Zuge der digitalen Transformation der Industrie wird die Analyse von Sensor- und Unternehmensdaten innerhalb der gesamten Wertschöpfungskette der Fertigung für viele produzierende Unternehmen immer wichtiger. Dies ermöglicht beispielsweise, kontinuierlich über Leistungsdaten und aufkommende Probleme unterrichtet zu werden oder Wartungsprozesse zustandsabhängig zu optimieren.

Einführung und Betrieb verteilter und skalierbarer Systeme, wie sie für derartige Anwendungsfälle benötigt werden, verlangen heute noch einen vergleichsweise hohen Entwicklungsaufwand und technische Expertise, die insbesondere bei produzierenden kleinen und mittelstän­dischen Unternehmen häufig abseits des Kerngeschäfts liegt. Dies verlangsamt Entwicklungsprozesse und macht Änderungen an Big-Data-Verarbeitungspipelines wenig flexibel. Durch Veränderungen der Datenebene wie zum Beispiel neue Sensorik oder andere Parameter oder auch durch neue fachliche Anforderungen wie etwa zustandsabhängige Wartung müssen Anpassungen jedoch relativ häufig vorgenommen werden. Aus diesem Grund besteht ein Bedarf zur flexiblen Erstellung und Anpassung von Big-Data-Anwendungen in kurzer Zeit direkt durch die Domänenexperten im eigenen Unternehmen.

Das FZI stellt mit StreamPipes eine Lösung vor, die es insbesondere kleinen und mittelständischen Unternehmen ermöglicht, mit geringem Aufwand eine Big-Data-Umgebung aufzubauen und mit graphischer Tool-Unterstützung echtzeitfähige Verarbeitungspipelines zu erstellen. ­StreamPipes ist eines der ersten Modellierungstools für verteilte Echtzeitsysteme im Big-Data-Maßstab. Es ist dabei nicht auf eine bestimmte Laufzeitumgebung beschränkt, sondern erlaubt über eine semantische Inte­grationsebene die Anbindung heterogener Verarbeitungsknoten sogar innerhalb einer Verarbeitungspipeline.

Zu den Anwendungsfällen zählt die kontinuierliche Aufbereitung und Harmonisierung heterogener Daten zur Überführung in Drittsysteme (Data Ingestion), sowie Monitoring- und Situationserkennung, um frühzeitig drohende Ausfälle der Produktion zu erkennen und zu verhindern.

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