IIoT-Plattform
IIoT-Infrastruktur aufbauen und betreiben
Für Unternehmen, die Maschinendaten schneller integrieren, eine wiederverwendbare Datenbasis schaffen und daraus Anwendungen und KI-Funktionen aufbauen möchten.
Plattform ansehenNutzen und Zielbild
Warum Unternehmen IIoT-Infrastruktur aufbauen
Eine tragfähige IIoT-Infrastruktur besteht nicht nur aus Konnektoren und Datenbanken. Entscheidend ist, dass Datenquellen, Kontext, Zugriff und spätere Anwendungen auf dieselbe technische und fachliche Struktur aufsetzen.
So sinkt der Integrationsaufwand, Anwendungen werden wiederverwendbar und Analyse- oder KI-Funktionen können später auf derselben Grundlage entstehen.
Typische Herausforderungen
Wo Infrastrukturprojekte häufig stocken
Heterogene Systemlandschaften
Maschinen, Steuerungen, Broker, Datenbanken und Cloud-Dienste müssen zusammengeführt werden, obwohl Datenformate und Betriebsmodelle stark variieren.
Hoher Integrationsaufwand
Der eigentliche Mehrwert entsteht erst oberhalb der Basisinfrastruktur, während Konnektivität, Datenhaltung und Betrieb bereits viel Zeit binden.
Fehlender gemeinsamer Datenkontext
Ohne ein durchgängiges Datenmodell oder einen klaren Unified Namespace bleiben Signale schwer auffindbar und Anwendungen schwer wiederverwendbar.
Bausteine der Infrastruktur
Diese Themen bilden zusammen das technische Fundament für Anwendungen, Analyse und KI.
Konnektivität und Edge
S7, OPC UA, MQTT, REST u.v.m.Maschinen- und IT-Datenquellen über standardisierte Schnittstellen anbinden.
Edge-nahe und zentrale BetriebsmodelleDatenerfassung nah an der Anlage oder zentral über Standorte hinweg organisieren.
Wiederverwendbare Connector- und RolloutmusterÄhnliche Maschinen, Stationen oder Linien strukturiert ausrollen.
UNS und Messaging
Unified NamespaceSignale, Ereignisse und Kontext nach einer konsistenten Topic- und Strukturierungslogik veröffentlichen.
Ereignis- und Streaming-SchichtLive-Daten für Monitoring, Weiterverarbeitung und nachgelagerte Anwendungen bereitstellen.
Anschluss an Broker und DrittkomponentenNachgelagerte Systeme mit derselben Ereignis- und Kontextstruktur versorgen.
Datenmanagement
Historisierung und ZeitreihenhaltungLive-Daten und Historien gemeinsam für Analyse, Audits und Rückfragen verfügbar machen.
Metadaten und KontextmodellAssets, Stationen, Produkte und Prozesse fachlich mit den Daten verknüpfen.
Datenzugriff über APIs und AnwendungenDaten für Dashboards, Fachanwendungen oder externe Systeme bereitstellen.
Betrieb und Erweiterung
On-Prem, Cloud und HybridAnpassbar an vorhandene IT- und Security-Vorgaben.
Rollen, Rechte und GovernanceProduktive Nutzung über Teams, Standorte und Anwendungsschichten steuern.
Open-Source-BasisAuf Apache StreamPipes aufbauend und für eigene Module erweiterbar.
Typischer Aufbaupfad
Die Infrastruktur entsteht in der Regel schrittweise und liefert schon früh eine nutzbare Basis für erste Anwendungen.
01Scope
Datenquellen, Betriebsmodell und Zielbild definieren
Am Anfang steht die Frage, welche Assets, Standorte und Zielanwendungen auf derselben Infrastruktur aufsetzen sollen.
02Aufbau
Konnektoren, Datenmodell und UNS aufsetzen
Danach werden Quellen angebunden, Kontextstrukturen definiert und eine wiederverwendbare Topic- und Datenlogik etabliert.
03Nutzung
Historisierung, Zugriff und Anwendungen anbinden
Historische Datenhaltung, APIs, Dashboards und erste Fachanwendungen greifen anschließend auf dieselbe Infrastruktur zu.
04Ausbau
Erweiterungen und KI-Module ergänzen
Auf derselben Infrastruktur lassen sich später weitere Analyseanwendungen sowie AI Notebooks und AI Pipelines aufsetzen.
Erweiterungen auf derselben Grundlage
Anschlussfähige Produkte und KI-Module
Auf der Infrastruktur können sowohl Plattformfunktionen als auch KI-Module aufsetzen, ohne eine separate Datenbasis aufzubauen.
Weiterführende Module
Diese Seiten vertiefen, wie aus Infrastruktur konkrete Anwendungen und KI-Funktionen werden.
IoT Data Hub
Die Produktseite beschreibt die Plattform selbst mit ihren Architekturbausteinen, Betriebsmodellen und Erweiterungsmöglichkeiten.
IoT Data Hub + AI
Wenn auf der Infrastruktur zusätzlich KI-gestützte Analyse- und Betriebsfunktionen aufsetzen sollen, werden diese auf derselben Datenbasis ergänzt.
AI Notebooks
AI Notebooks greifen auf gespeicherte Plattformdaten zu und erzeugen über eine LLM-Integration erklärbaren Python-Code für komplexe Analysen, Visualisierungen, Tabellen und sinnvolle Aufbauanalysen.
AI Pipelines
Für den produktiven Betrieb von Modellen und datengetriebenen Abläufen ergänzt AI Pipelines die Infrastruktur um standardisierte Betriebsprozesse.
Demo
Bytefabrik live erleben
Vereinbaren Sie eine Demo, um Plattform, Analyse und KI-Funktionen anhand Ihrer Fragestellungen kennenzulernen.