Inspektionsdaten aus der Produktion

Ergebnis:

Inspektionsdaten aus der Produktion

Mittels der AoiDataApp können kontextsensitive Maschinendaten erhoben und verwendet werden. Egal ob es der Werker auf dem Shopfloor, der QS-Mitarbeiter im Büro oder der Manager auf einer Dienstreise ist, die App informiert den jeweiligen Personenkreis mit genau den Informationen, die er benötigt.

Mehrere Apps wurden nach dem Microservice-Prinzip modularisiert und mit Docker containerisiert.
Diese Apps sind polyglot (mehrsprachig), das heißt sie wurden mit unterschiedlichen Programmiersprachen realisiert. Im Gegensatz zu der Visualisierung, die Javascript und HTML5 nutzt, ist die Daten-App in Microsoft .Net Core geschrieben. Durch die ScaleIT Architektur ist es möglich gewesen diese unterschiedlichen Technologien in einem gemeinsamen Szenario zu nutzen und damit die Vorteile einer sicheren Datenaufbereitung mit einer modernen Visualisierung zu verbinden.

Verantwortlich: Andrei Miclaus (Karlsruher Institut für Technologie)

Weitere beteiligte Partner: SICK, Ondics, Worldline (früher Bull)

Link auf das Paper
"Towards the Shop Floor App Ecosystem: Using the Semantic Web for Gluing Together Apps into Mashups"

ScaleIT - Industrie 4.0 für den Mittelstand

Ziel des Forschungsprojekts ScaleIT ist die Entwicklung einer erweiterbaren technischen Plattform, über die Messwerte und Daten von Sensoren und intelligenten Werkzeugen bereitgestellt und mit den IT-Systemen vernetzt werden. Mit Softwarebausteinen (Apps) werden die Daten zu Informationen verlinkt. Die Anwendung intelligenter Werkzeuge, wie interaktive Dokumente, intelligente Werkstückträger und Prüfmittel, soll Prüfprozesse durch mehr Transparenz effizienter machen und alle Beteiligten bei Entscheidungen unterstützen.

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