IIoT: Datenmodelle in Cloud-Plattformen

Gibt es einen eleganten Weg, Daten strukturiert zu erfassen? Dieser Frage geht unser Beitrag nach, der in der aktuellen Ausgabe des atp Magazins erschienen ist. Must-read für Betriebsleiter und Ingenieure in der Prozess- und Verfahrenstechnik, in der Fertigungstechnik und angrenzenden Branchen!

 
Es geht uns Ingenieuren gegen den Strich, alle Daten unstrukturiert in Data Lakes zu schmeißen, um sie später mühsam auszuwerten. In unserem Beitrag schlagen wir stattdessen vor, sie mit Hilfe eines Visual Hiearchy Modelers gleich in ein Datenmodell zu strukturieren.

Vorhandenes Strukturwissen, beispielsweise aus dem MTP von Modulen, kann dieses erleichtern und sogar automatisieren. Die Verknüpfung der Daten wird an einem Beispiel mit Siemens MindSphere gezeigt.

Cloud-Plattformen werden in der industriellen Anwendung immer relevanter. Sie dienen sowohl als Datenablage, nehmen jedoch zunehmend auch Modellierungs-, Strukturierungs- und Austauschaspekte, sowohl für Engineering- als auch für Live-Daten wahr. In diesem
Beitrag wird eine praxisnahe Anwendung vorgestellt, mithilfe derer Ingenieure in der Lage sind, die stetig steigende Anzahl von Daten in der Cloud sinnvoll abzubilden. Vorlage bilden hierzu bestehende Strukturen in Planungs- (CAE) bzw. Engineering-Systemen der Automatisierungstechnik und des Anlagenbaus. Das hierfür entwickelte Werkzeug „Visual Hierarchy Modeller“ wird durch die Autoren am Beispiel der Cloudplattform „Mindsphere“ der Siemens AG vorgestellt. Dabei werden im gesamten Beitrag Analogien zur klassischen
Software- und Plattform-Entwicklung aufgezeigt, um die angewendeten Konzepte sinnvoll zu klassifizieren.

Die wichtigsten Artikel-Inhalte im Kurzüberblick:

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