Control Center
Echtzeit-Visualisierungen von Industrie 4.0 Daten
Das Titan Control Center visualisiert Industrial Internet of Things Sensordaten und Analyseergebnisse in interaktiven Dashboards. Angezeigt werden unter anderem saisonale Muster, Histogramme und die Zusammensetzung aggregierter Daten. Zentraler Bestandteil ist außerdem ein Graph, der vergangenen Messdaten darstellt und kontinuierlich mit neuen Daten aktualisiert wird.
Aggregation kontinuierlicher Datenströme
Die Datenströme von Internet of Things Sensoren werden mit dem Titan Control Center kontinuierlich aggregiert. Dies beinhaltet das Reduzieren der Datenfrequenz, Aggregationen von Daten bezüglich eines bestimmten Zeitattributes (z.B. Wochentag) und die hierarchische Aggregation von Sensoren in Gruppen und Gruppen von Gruppen. Neben der Visualisierung von so zusammengefassten Daten stellt das Titan Control Center Aggregationsergebnisse auch als neue Datenströme für weitere Analysen zur Verfügung.
Erkennung und Vorhersage von Anomalien
Teil des Titan Control Centers ist die automatische Erkennung von Anomalien in Echtzeit. Auf Basis gesammelter historischer Sensordaten können zum Beispiel neuronale Netze trainiert werden, mit denen dann das Titan Control Center zukünftige Sensordaten vorhersagen kann. Das Titan Control Center vergleicht diese Vorhersagen mit den tatsächlichen Messdaten und kann auf diese Weise Anomalien automatisch detektieren.
Nahtlose Integration in die Titan Plattform
Das Titan Control Center arbeitet nahtlos mit der Titan No-Code-Plattform zusammen. Domain Experten können industrielle Datenflüsse in der Titan Plattform modellieren, die mittels bereitgestellten Bricks Daten zur weiteren Analyse und Visualisierung an das Control Center schicken. Entsprechend können Analyseergebnisse wie Vorhersagen oder erkannte Anomalien mittel der Titan Plattform wieder zurück in die industrielle Produktion überführt werden.
Anwendungsfall: Energiemanagement
Im Rahmen des Titan-Forschungsprojekts haben die Projektpartner Ziele und Maßnahmen zur Analyse von industriellen Stromverbrauchsdaten untersucht. Anhand von zwei industriellen Fallstudien wurde gezeigt, wie das Titan Control Center für Reporting, Optimierung, Fehlererkennung und Predictive Maintenance im Kontext von industriellem Stromverbrauch dienen kann.
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