Manufacturing Insights
Schlüsselfertige Analysen für Ihre Produktion: Anlagenanalyse, Fehleranalyse, Maschinenzustände, Prozessanalyse und Produktlebenslauf erweitern den IoT Data Hub.
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IoT Data Hub
Maschinendaten nutzen. Mit KI schneller zum Ergebnis.
Eine einzige, erweiterbare Software für Maschinendatenerfassung, Aufbereitung und Darstellung. KI-Pipelines und KI-Notebooks vermeiden Entwicklungsaufwand.
- Von den Hauptentwicklern von Apache StreamPipes
- Edge und On-Premise
- Dashboards und Analyse inklusive
Weniger Integrationsaufwand. Mehr mit Daten erreichen.
Der IoT Data Hub bringt alles mit, um Maschinendaten zu erfassen, zu organisieren und für Analysen bereitzustellen. Diese integrierte Architektur ermöglicht ein durchgängiges Nutzererlebnis und ein konsistentes Sicherheitsmodell. Das spart Aufwand für die Einrichtung und reduziert die Komplexität Ihrer Anwendungslandschaft.
- 01
Jede neue Linie wird zum Integrationsprojekt
Maschinen und Systeme liefern Daten in unterschiedlichen Formaten. Verbindungen und Mappings werden immer wieder neu aufgebaut.
- 02
Zu viel Zeit geht für die Integration einzelner Softwarelösungen verloren
Datenerfassung, Speicherung, Visualisierung und Analyse werden oft mit separaten Tools umgesetzt. Das reduziert Flexibilität und erhöht Wartungsaufwand.
- 03
Jede individuelle Analyse beginnt mit Programmierarbeit
Daten laden, bereinigen, berechnen und visualisieren: Bis eine fachliche Frage beantwortet ist, vergeht häufig viel Zeit.
- 04
OT-Vorgaben und IT-Infrastruktur verursachen Komplexität.
Segmentierte Netze, Datenhoheit und bestehende Infrastruktur verlangen flexible Betriebsmodelle statt einer reinen Cloud-Lösung.
Verbinden → Verarbeiten → Auswerten
Verbinden, verarbeiten und auswerten – in einer Anwendung
Alle Schritte bleiben in einer Plattform. Sie können Daten direkt nutzen und neue Aufgaben mit den integrierten KI-Funktionen schneller umsetzen.
- 01
Verbinden
Steuerungen, Sensoren, Gateways und bestehende Systeme über industrielle Protokolle per Mausklick anbinden.
S7 · OPC UA · MQTT · Modbus · REST
- 02
Verarbeiten
Echtzeitdaten mit Pipelines vereinheitlichen und Maschinen sowie Standorten zuordnen. KI-Pipelines helfen, die benötigte Verarbeitungslogik schneller zu erstellen.
Pipelines · KI-Pipelines · Maschinenkontext
- 03
Auswerten
Werte in Dashboards verfolgen, Verläufe mit Charts untersuchen oder individuelle Analysen mit KI-Notebooks erstellen: Sie haben die Wahl!
Dashboards · Charts · KI-Notebooks
Maschinendatenerfassung in Minuten.
Wir unterstützen die gängigen Protokolle und Schnittstellen für Maschinen und Steuerungen.
OPC UA
Maschinendaten strukturiert anbinden.
MQTT
Datenströme aus vernetzten Geräten übernehmen.
Siemens S7
Signale aus bestehenden Steuerungen nutzen.
Modbus
Daten aus industriellen Geräten erfassen.
IO-Link
Sensordaten über IO-Link-Master einbinden.
REST
Bestehende Systeme über APIs verbinden.
Von der Datenquelle bis zur Analyse in einer Umgebung
Verbinden Sie eine Maschine, bereiten Sie ihre Signale mit Pipelines auf und nutzen Sie die Daten in Dashboards, Charts oder KI-Notebooks. Für die Auswertung müssen Sie kein separates Analysesystem aufbauen.
Wie kommen Ihre Maschinendaten vom Anschluss in die Auswertung?
Konnektivität
Maschinendaten erfassen und anbinden
Mit der Adapterbibliothek binden Sie Daten in Minuten an. Inklusive Vorverarbeitung und nutzerfreundlichem Browsing.
Siemens S7 · OPC UA · MQTT · Modbus · REST
Konnektoren ansehen
Produkt im Einsatz
Ein Maschinenmodell für viele Anwendungen.
Ordnen Sie Signale einer Maschine zu und verknüpfen Sie Datenquellen und Anwendungen mit diesem Asset. So finden Sie alle Ressourcen an einem Ort und behalten den Überblick.
- Maschinen und Datenquellen fachlich strukturieren
- Organisation über Standorte, Hallen und Prozesse
- Umfangreiches Rechtemanagement für Assets und Ressourcen
Open Source richtig gemacht.
Hinter Bytefabrik stehen die Initiatoren und Hauptentwickler von Apache StreamPipes, einer weltweit führenden Open-Source-Lösung für IoT-Datenmanagement mit über 60.000 Downloads. Der IoT Data Hub baut ergänzt die offene Plattform um Zusatzfunktionen und exzellenten Support. Manufacturing Insights erweitert die Plattform um vorkonfigurierte Produktionsanalysen.
IoT Data Hub
Eine Plattform von der Anbindung bis zur KI-Analyse
Apache StreamPipes inklusive Pipelines, Dashboards und Charts, ergänzt um KI-Pipelines, KI-Notebooks und kommerziellen Support.
Editionen und Funktionen vergleichenBetriebsmodelle und Deployment
Der IoT Data Hub kann lokal an einer Anlage, als gemeinsame Standortplattform oder als verteilte Architektur mit zentraler Governance betrieben werden.
Datenerfassung direkt im OT-Netzwerk
Eine Edge-Komponente kann nah an Maschinen, Steuerungen oder Zellen betrieben werden, Daten lokal erfassen und kontrolliert mit einer zentralen Instanz synchronisieren.
- Geeignet für Netze mit eingeschränkter Konnektivität oder Segmentierung
- Vorverarbeitung, Puffern und sichere Übergabe an zentrale Instanzen
- Saubere Trennung zwischen OT-nahem Betrieb und zentralem IT-Server für Bürozugriff
Eine Plattform für Linien und Produktionsbereiche
Auf einem lokalen Server beim Kunden erfasst der IoT Data Hub sämtliche Signale und stellt sie Analysen zur Verfügung.
- Weniger Integrationsaufwand durch eine gemeinsame Plattform
- Wiederverwendbare Templates für Linien und Maschinentypen
- Kosteneffizienter Einstieg durch Komplexitätsreduktion
Weltweite Skalierbarkeit
Für größere Unternehmen unterstützt die Plattform umfangreiche Funktionen, die für einen sicheren weltweiten Rollout erforderlich sind.
- Governance über Standorte, Bereiche und Teams
- Sicherheits- und Betriebsmodelle für zentrale, hybride und verteilte Szenarien
- Umfangreiches Rechtesystem und Audit-Logs für Enterprise-Anforderungen
Häufige Fragen vor dem Einstieg
Passt der IoT Data Hub in unsere Umgebung?
Müssen Produktionsdaten die Fabrik verlassen?
Nein. Der IoT Data Hub kann lokal und Edge-nah betrieben werden. Zentrale oder Cloud-Instanzen lassen sich dort ergänzen, wo Infrastruktur und Governance es erlauben.
Müssen bestehende Systeme ersetzt werden?
Nein. Der IoT Data Hub kann Steuerungen, Gateways, Historian-Systeme und Fachanwendungen integrieren. Pipelines, Speicherung, Dashboards und Analysen stehen zugleich direkt in der Plattform zur Verfügung.
Wann lohnt sich der IoT Data Hub gegenüber Apache StreamPipes?
Apache StreamPipes bietet die offene Grundlage mit Konnektivität, Pipelines, Data Explorer und Live-Dashboards. Der IoT Data Hub ergänzt KI-Pipelines und KI-Notebooks für schnellere Datenaufbereitung und individuelle Analysen sowie kommerziellen Support. Der Produktvergleich zeigt den Funktionsumfang der Editionen.
Was bedeutet Open Source bei Bytefabrik?
Wir haben Apache StreamPipes initiiert. Dieses Open-Source-Projekt bildet das technologische Fundament des IoT Data Hub. Bytefabrik entwickelt darauf aufbauend zusätzliche Funktionen und unterstützt Unternehmen beim produktiven Einsatz.
Vom Workshop zum Piloten in wenigen Tagen bis Wochen
Wir starten mit einem Workshop und schließen die ersten Datenquellen direkt an. Innerhalb weniger Tage bis Wochen richten wir eine Produktionslinie im IoT Data Hub ein und setzen einen passenden Anwendungsfall um, der den Mehrwert für Ihr Team zeigt. Der Umfang und die Verfügbarkeit der Daten bestimmen den Zeitrahmen.
- 01Workshop
Im Workshop erste Datenquellen anbinden
In einem gemeinsamen Workshop wählen wir eine Produktionslinie und einen passenden Anwendungsfall aus. Die ersten Datenquellen verbinden wir direkt mit dem IoT Data Hub.
- 02Einrichtung
Produktionslinie anbinden und System einrichten
Wir binden die benötigten Maschinen und Systeme an, konfigurieren den IoT Data Hub und richten Datenerfassung, Speicherung und Verarbeitung für den Piloten ein.
- 03Umsetzung
Daten aufbereiten und Anwendungsfall umsetzen
Wir strukturieren die Signale, ordnen sie Maschinen und Prozessen zu und setzen den ausgewählten Anwendungsfall um – etwa als Dashboard, automatisierte Datenaufbereitung oder individuelle Analyse.
- 04Pilotbewertung
Mehrwert mit Ihrem Team bewerten
Ihr Team erprobt den Anwendungsfall mit den Daten der Produktionslinie. Gemeinsam prüfen wir den Nutzen anhand der vereinbarten Ziele und besprechen die nächsten Schritte.
30-Minuten-Produktdemo
Sehen Sie, wie KI den Weg zur Analyse verkürzt
In 30 Minuten zeigen wir, wie Maschinendaten in die Plattform gelangen, KI-Pipelines die Aufbereitung unterstützen und Dashboards oder KI-Notebooks daraus nutzbare Auswertungen machen. Ohne Vorbereitung.