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Neues System Development Kit entwickelt

Jan 13, 2020 | Allgemein

Das IoT Retrofit SDK unterstützt die nachträgliche Anbindung von Baugruppen, Geräten und Maschinen an IoT-Plattformen. Zum Lieferumfang gehören Beispiele für Edge und Cloud, um aus Streaming-Daten mit Hilfe von Machine-Learning-Algorithmen den Zustand von Maschinen zu bestimmen und z. B. Anomalien zu erkennen. Dadurch können Produktanbieter Ihren Kunden individuelle Smart Services zur Verfügung stellen, die für alle Beteiligten zusätzliche Werte schaffen. (Bild: SSV Software Systems GmbH)

Das IoT Retrofit SDK unterstützt die nachträgliche Anbindung von Baugruppen, Gerten und Maschinen an IoT-Plattformen. Zum Lieferumfang gehören Beispiele für Edge und Cloud, um aus Streaming-Daten mit Hilfe von Machine-Learning-Algorithmen den Zustand von Maschinen zu bestimmen und z. B. Anomalien zu erkennen. Dadurch können Produktanbieter Ihren Kunden individuelle Smart Services zur Verfügung stellen, die für alle Beteiligten zusätzliche Werte schaffen. (Bild: SSV Software Systems GmbH)

Durch die digitale Transformation werden auch bestehende Produkte nachträglich mit KI-Funktionen, wie z.B. maschinelles Lernen, erweitert. Dadurch entstehen intelligente Dienste, die sowohl für den Produktnutzer als auch den Hersteller völlig neue Möglichkeiten und zusätzliche Werte bieten. Mit den SDK-Bausteinen lässt sich die Entwicklung deutlich beschleunigen. Die im SDK enthaltenen Treiber, Bibliotheken und vollständig funktionsfähigen Codebeispiele ermöglichen zusammen mit verschiedenen Sensoren und einem vorkonfigurierten Embedded Gateway den schnellen Einstieg in eigene Projekte. Eine mögliche Anwendung im Umfeld von Maschinen und Anlagen ist die Kombination eines Machine-Learning-Algorithmus zur automatischen 24/7-Zustandsüberwachung vor Ort mit einem Remote Collaboration Service zur Fehlerbehebung in der Cloud. Erkennt das Zustandsmonitoring einen Fehler, verständigt es über die Benachrichtigungsfunktionen einer IoT-Plattform den Service. Ein Mitarbeiter am Standort des Herstellers analysiert die in einer IoT-Datenbank gespeicherten Trenddaten der Anlage und unterstützt den Kunden bei der Fehlerbeseitigung.

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