Industrial DataOps & IIoT:
Vom Sensor bis in die Cloud – strukturiert und sicher
Daten sammeln reicht nicht aus. Wir integrieren Produktionsdaten (OT) in IT-Systeme wie SQL, MES oder Cloud-Plattformen – mit klarer Datenstruktur, Edge Computing und offenen Standards (OPC UA, MQTT). On-Prem, Cloud oder hybrid – passend zu Sicherheits- und Compliance-Anforderungen.
Wenn Daten da sind – aber niemand sie nutzen kann
Viele Produktionsbetriebe haben Sensorik, PLCs und HMIs – aber die Daten bleiben in Inseln stecken. Das Resultat: manuelle Prozesse, fehlende Transparenz bei Stillständen und unnötig langsame Entscheidungen. DataOps bedeutet: Daten werden verständlich, konsistent und anschlussfähig.
Daten-Silos & Inseln
Jede Maschine „hat Daten“, aber sie bleiben lokal. Linie A kennt Linie B nicht – und das ERP sieht nur das Endergebnis. Transparenz über OEE/Traceability bleibt Stückwerk.
Manuelle Datenerfassung
Stückzahlen auf Papier, Schichtlisten in Excel: hohe Fehlerquote, verzögerte Auswertung und keine verlässliche Echtzeit-Sicht auf den Shopfloor.
Unbekannte Stillstände
„Maschine steht“ – aber warum? Störung, Materialmangel oder Bediener-Status? Ohne saubere Ereignis- und Zustandsdaten fehlt die Basis für Ursachenanalyse.
IT/OT-Schnittstelle fehlt
IT braucht strukturierte Daten (z. B. JSON/REST), OT liefert Profinet/Modbus/Signalzustände. Ohne Übersetzung bleiben Integrationen teuer und fragil.
Wir bauen die Brücke zwischen PLC und Datenwelt
i4AE verbindet OT und IT ohne Produktionsrisiko: Wir lesen Signale stabil aus, kontextualisieren Rohdaten und liefern sie strukturiert an Datenbanken, MES oder Cloud – On-Prem, Cloud oder hybrid, je nach Sicherheits- und Compliance-Anforderung.
Connectivity (OT-Daten sicher anbinden)
Edge Gateways für Brownfield & Retrofit (z. B. Siemens IOT2050, WAGO Edge, Revolution Pi). Bei Bedarf auch kompakte Systeme im Hutschienen-/Industriegehäuse (projektspezifisch).
Protokoll-Konvertierung (OT → IT)
Übersetzung von S7/Modbus/Profinet in moderne Formate wie MQTT oder OPC UA – mit sauberer Struktur, Topics/Namespaces und Versionierung (DataOps-Ansatz).
DataOps (Contextualization & Qualität)
Aus „I0.0 = TRUE“ wird „Maschine läuft“. Daten werden gefiltert, normalisiert und mit Kontext versehen – z. B. per Node-RED oder Python, containerisiert (Docker) und dokumentiert.
Speicherung & Visualisierung
Speicherung in SQL (PostgreSQL/MSSQL) oder Time-Series (InfluxDB) und Aufbau von Dashboards (Grafana, PowerBI, WinCC Unified – projektspezifisch). Echtzeit, Historie und Reports.
Integration (MES/ERP/Cloud – optional)
Sichere Datenflüsse zu MES/ERP (z. B. SAP) oder Cloud-Services (Azure/AWS) über REST-API/Connectoren. Bei Bedarf rein On-Prem oder hybrid – passend zur OT-Security-Policy.
Tech-Stack (Open Source & herstelleragnostisch, projektspezifisch)
4 Schritte: von Datenkarte bis Dashboard
Data Map
Welche Signale/Events werden benötigt (Temperatur, Stückzahl, Zustand, Stillstandgründe)?
Hardware Retrofit
Gateway/Sensorik ergänzen, OT-seitig sicher anbinden – ohne Zykluszeit zu gefährden (projektspezifisch).
Data Engineering
Datenflüsse bauen, Qualitätsregeln definieren, Datenbank/Topics/Namespaces sauber strukturieren.
Dashboarding
Dashboards für Management & Operator: Echtzeit, Historie, Ursachenanalyse und Reports.
Wert aus Daten: Transparenz, papierloser Prozess, vorbereitete Zukunft
Wenn Daten strukturiert sind, werden sie nutzbar: für Echtzeit-Entscheidungen, stabile Prozesse und eine belastbare Basis für weitere Digitalisierungsstufen. Predictive Maintenance ist kein Versprechen – aber eine saubere Datenbasis macht Sie Predictive-Maintenance-ready (projektspezifisch).
Echtzeit-Transparenz
Nicht erst morgen verstehen, was heute passiert: Live-Zustände, Durchsatz und Stillstände werden sichtbar – für schnellere Reaktion und bessere Steuerung.
Papierlose Fertigung
Manuelle Listen, Doppelpflege und Excel-Übertragungen werden reduziert. Daten fließen konsistent in Dashboards und Systeme – nachvollziehbar und auditierbar.
Predictive-Maintenance-ready
Historisierte Signale wie Motorströme, Temperaturen oder Zustände schaffen die Grundlage für zustandsbasierte Wartung – abhängig von Sensorik, Datenqualität und Use-Case.
Technische Übersicht (IT & OT gemeinsame Sprache)
Standards und Schnittstellen im Überblick: OT-Protokolle, IT-APIs, Edge Runtime und Datenhaltung – so, dass Integration reproduzierbar, wartbar und sicher bleibt (On-Prem, Cloud oder hybrid).
| OT-Schnittstellen | S7-Kommunikation (projektspezifisch) · Modbus TCP/RTU · Profinet · IO-Link |
|---|---|
| IT-Schnittstellen | MQTT (z. B. Sparkplug B, optional) · OPC UA · REST-API · SQL |
| Edge Hardware | Siemens SIMATIC IOT2050 · WAGO Edge · Kunbus Revolution Pi (beispielhaft, projektspezifisch) |
| Software / Runtime | Node-RED · Docker Container · Python Scripts (versionierbar, reproduzierbar) |
| Datenbanken | Microsoft SQL Server · PostgreSQL · InfluxDB (Time-Series) |
| Visualisierung | Grafana · PowerBI · Tableau · WinCC Unified (projektspezifisch) |
Verstehen Sie Ihre Daten – und beschleunigen Sie Entscheidungen
Wir definieren die passende IIoT-Architektur, bauen stabile Datenflüsse und liefern Dashboards, die im Alltag genutzt werden. On-Prem, Cloud oder hybrid – je nach Security- und Compliance-Anforderung. Auch Brownfield-Maschinen lassen sich sauber anbinden (projektspezifisch).