Datenmanagement bei Edge Computing

Daten dienen als der Motor der Digitalisierung. Nur auf Basis von Daten können Zustände von Systemen analysiert, visualisiert und in geeigneter Art und Weise gesteuert werden.

Unter Datenmanagement verstehen wir das

• Erfassen
• Übertragen
• Speichern
• Verknüpfen
• Anreichern mit weiteren Informationen und
  
• Visualisieren

von Daten.

Unser Know-how versetzt uns in die Lage, aus beliebigen Systemen vor Ort relevante Daten herauszuziehen, miteinander zu verknüpfen und auf dieser Basis unter anderem neuartige Services zu realisieren.

Um an die richtigen Daten heranzukommen, ist es notwendig, sich mit den verschiedensten Kommunikationsschnittstellen auszukennen. Über diese können Daten von Sensoren abgerufen, Aktoren angesteuert und eine Kommunikation zwischen unterschiedlichen Systemen hergestellt werden. Eine besondere Herausforderung ist dabei, die Interoperabilität zwischen unterschiedlichen Kommunikationsschnittstellen herzustellen. Das Retrofitting von älteren Bestandsanlagen erfordert häufig die schnelle Anbindung von proprietären Schnittstellen, die keinen heute geläufigen Kommunikationsstandards entsprechen. Einen besonders hohen Stellenwert liegt dabei auch in der Sicherheit beim Erfassen, Speichern und Weitergeben der Informationen, damit kein Unbefugter Zugriff auf diese Informationen erhalten oder sie manipulieren kann.

Unser Schwerpunkt liegt auf Kommunikationschnittstellen, die in folgenden Anwendungsbereichen genutzt werden:

• Industrie und Gebäudeautomatisierung
• Energiesysteme
• Internet of Things (IoT)
• Anbindung an Cloudlösungen
• Internet- und Web-Services

Für das Einlernen von Data Analytics-Algorithmen, aber auch das Bewerten der Informationen, werden zusätzlich zu den erfassten Analysedaten weitere Informationen benötigt. Diese sogenannten Metadaten müssen darüber hinaus erfasst und mit den Nutzdaten in geeigneter Art und Weise gespeichert werden.

Metadaten können z. B. folgende Informationen enthalten:

• Beschreibung des Systemzustands (Produktionssystem befindet sich im regulären Betrieb oder zeigt einen bestimmten Fehler)
• Ort der Datenerfassung
• Zeitpunkt der Datenerfassung
• Verantwortlicher für die Datenerfassung

Eine visuelle Inspektion von Daten vor der Datenanalyse liefert häufig wichtige Ansatzpunkte für die Wahl des richtigen Analysealgorithmus aber auch für die Bedienung eines Systems. Dabei muss unterschieden werden, ob eine Benutzerschnittstelle mit entsprechender User Experience zu realisieren ist oder die Daten offline in einem Rechner auf besondere Merkmale zu untersuchen sind.