Es gibt eine Menge dezentraler Fertigungsdaten, wenn man eine ganze Branche mit einem kompletten Produktlebenszyklus und mehrere Unternehmen mit unterschiedlichen Standorten bis hin zum fertigen Produkt betrachtet. Daher wurde eine Lösung benötigt, um Daten zu bündeln und sie zur Optimierung von Produktivität, Qualität und Effizienz zu nutzen.
SOTEC hat auf GCP basierende Dienste entwickelt. Diese Dienste nutzen Google App Engine und Cloud Dataflow für das Datenstreaming. Die Daten werden zu Google Bigquery, BigTable und Firestore gestreamt. Scitis.io verwendet Tableau zum Anzeigen von Informationen. Es läuft auf Google Compute Engine. Verwaltete GCP-Dienste wurden für die Skalierung entwickelt. Sie helfen den Kunden eine Lösung auf neuen Rechnern bereitzustellen. Und das alles ganz ohne, dass sie Hilfe von Technikern benötigen oder an der Hardware hantieren müssen.
Unabhängig vom Alter der Maschinen können sie über scitis.io verbunden werden. Die SPS, die sie steuern, müssen nur alle 10-15 Jahre ersetzt werden. Wenn eine Fabrik ein proprietäres System für das Daten-Streaming wählen würde, müssten sie neue, proprietäre SPS zu hohen Kosten zu kaufen. Dank scitis.io und der Verwendung von GCP müssen keine Geräte ersetzt werden. So sind die Gesamtkosten vergleichsweise niedrig.
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Ralf Kölle, CEO, scitis.io
2015
scitis.io glaubt an eine Welt, in der Daten als Grundlage für nachhaltige Entscheidungen dienen. Das Production Knowledge Framework ist die herstellerunabhängige Industrie 4.0-Lösung von scitis.io, mit der Kunden ihre eigene IIoT-Plattform aufbauen können. Durch den Einsatz von Big Data, Analytik und maschinellem Lernen kann aus den gesammelten Daten ein Nutzen generiert werden.
