{"id":133551,"date":"2023-10-25T16:06:54","date_gmt":"2023-10-25T14:06:54","guid":{"rendered":"http:\/\/e3mag.com\/?p=133551"},"modified":"2023-10-31T09:52:18","modified_gmt":"2023-10-31T08:52:18","slug":"die-vorteile-von-sensor-intelligence-devices-sid","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/e3mag.com\/de\/die-vorteile-von-sensor-intelligence-devices-sid\/","title":{"rendered":"Die Vorteile von Sensor-Intelligence Devices (SID)\u00a0"},"content":{"rendered":"\n

Echtzeitf\u00e4hige, energieoptimierte Sensor-Intelligence Devices (SID), wie sie das Fraunhofer-Zentrum f\u00fcr Sensor-Intelligenz ZSI entwickelt, fungieren als Zwischen- bzw. Metaebene zwischen der Operational Technologie (OT) auf Maschinenebene und den IT-Systemen auf Businessebene: zum Beispiel einem Manufacturing Execution System (MES), einer IoT-Plattform oder einem ERP.<\/p>\n\n\n\n

Um die Interoperabilit\u00e4t, also die Verkn\u00fcpfung, Kommunikation und Zusammenarbeit zwischen SID und IT-Systemen (MES, IoT-Plattform, ERP), herzustellen und prozessrelevante Daten in die Gesch\u00e4ftsabl\u00e4ufe zu integrieren, braucht es eine IT-L\u00f6sung wie ORBIS Distributed Shopfloor Processing (ORBIS DSP).<\/p>

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Sensordaten zu Prozessinformationen verdichten<\/h2>\n\n\n\n

Technisch gesehen, handelt es sich bei SID um Elektronikkomponenten, die Rohdaten oder aufbereitete Daten aus den Sensoren an einer Maschine zusammenf\u00fchren, zu prozessrelevanten Informationen kombinieren und verdichten und dadurch Aussagen zur Fertigungs- und Bearbeitungsqualit\u00e4t eines Produkts erlauben. Au\u00dferdem werden SID eingesetzt, um die Produktionsprozesse in Echtzeit zu \u00fcberwachen, anzupassen und in puncto Produktqualit\u00e4t, Sicherheit, Infrastruktur oder Ressourceneinsatz zu optimieren. <\/p>\n\n\n\n

Reduzierung von Sensordaten spart Kosten<\/h2>\n\n\n\n

\u00dcblicherweise flie\u00dfen die von Sensoren erfassten Zustandsdaten wie Temperatur, Druck oder Vibration, aber auch Qualit\u00e4tsmerkmale wie Poren oder Risse in einem Gussteil oder die Pressh\u00e4rte eines Werkstoffs in ein MES oder eine IoT-L\u00f6sung ein, wo sie zu businessrelevanten Informationen korreliert werden. So entstehen ein permanenter Datenstrom, der energie-intensiv und damit kostentr\u00e4chtig ist, und zugleich eine riesige und st\u00e4ndig weiterwachsende Datenmenge \u2013 Big Data eben \u2013, die enorm gro\u00dfe und teure Storage-Kapazit\u00e4ten erfordert.<\/p>\n\n\n\n

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