Um aus einer großen Datenmenge sinnvolle Informationen zu generieren, bietet IFM den Data Flow Modeler an – ein Modul der Digitalisierungsplattform Moneo. Mit dieser modular aufgebauten Digitalisierungsplattform lassen sich IIoT-Projekte sehr einfach umsetzen. Die einzelnen Module arbeiten nach dem Prinzip „Plug&work“ nahtlos zusammen, sodass sich das System an verschiedene Anforderungen anpassen lässt. Dieses Prinzip funktioniert unabhängig davon, ob einzelne Module on-premise, auf einem Edge-Device oder in der Cloud installiert sind.
Die Arbeit im Data Flow Modeler basiert auf einer grafischen Arbeitsfläche, auf der sich einzelne Datenquellen sowie logische und mathematische Operatoren mit wenigen Mausklicks zusammenstellen und verknüpfen lassen. Ein Beispiel: Eine Differenzdruckmessung kann implementiert werden, indem die Werte zweier Sensoren aufgenommen werden. Hier lassen sich neben dem Differenzdruck, der durch Subtraktion berechnet wird, auch Schwellwerte definieren. Steigt der Differenzdruck über einen voreingestellten Wert, kann das System eine Meldung generieren.
Mit der passenden Formel den Füllstand berechnen
Aufwändigere mathematische Operationen werden zum Beispiel verwendet, um eine Füllstandsmessung zu realisieren. Mit den Daten eines Ultraschallsensors kann die Füllhöhe in einem Behälter bestimmt werden, je nach genauer Geometrie wird dann mit der passenden Formel die Füllmenge berechnet.
Die verschiedenen Devices sind in einer Baumstruktur abgelegt und können beliebig weiterverarbeitet und miteinander verknüpft werden. Die Ergebnisse werden in Dashboards dargestellt, die zusammen mit Bildern von Aggregaten und Komponenten eine übersichtliche Visualisierung ermöglichen. Die Visualisierungsmöglichkeiten, die ebenfalls mit wenigen Klicks konfiguriert werden, reichen von einfachen Bargraphen bis hin zu Linien-Diagrammen. Hier können auch die Überschreitungen von Schwellwerten etwa durch verschiedene Farben angezeigt werden. (ks)
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