Zeitreihendaten analysieren für das IIoT

Expertenbeitrag

Mag. Michael Breidenbrücker

CEO, Senseforce GmbH

Data Analytics Zeitreihendaten analysieren für das IIoT

30.07.2020 Von Michael Breidenbrücker 3 min Lesedauer

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In der Industrie 4.0 fallen Zeitreihendaten kontinuierlich und in großer Menge an. Die Analyse dieser Daten ist für Unternehmen sowohl Chance als auch Herausforderung.

Die Analyse von Zeitreihendaten ist ein wichtiger Schritt auf dem Weg zu Condition Monitoring und Predictive Maintenance.(Bild: gemeinfrei / Pixabay) — Die Analyse von Zeitreihendaten ist ein wichtiger Schritt auf dem Weg zu Condition Monitoring und Predictive Maintenance.
(Bild: gemeinfrei / Pixabay)

Egal ob bei industriellen Maschinen und Anlagen, einzelnen IoT-Sensoren, Steuer- oder Kontrollgeräten: in der vernetzten Industrie fallen Unmengen an Daten an. Oft handelt es sich dabei um Zeitreihendaten, also Messdaten, die in definierten regelmäßigen Intervallen erhoben werden. Diese Daten erlauben es Unternehmen, den Zustand, beispielsweise einer Maschine, zu einem bestimmten Zeitpunkt festzuhalten und die Veränderung der Werte zu überwachen. Damit wird Condition Monitoring erst ermöglicht.

Richtig eingesetzt, hilft die Auswertung von Zeitreihendaten somit bei der Überwachung von Maschinen und Anlagen sowie bei der Erstellung von Predictive Maintenance Modellen. Diese wiederum sind aufgrund ihres Einsparpotentials und der Möglichkeit, Ausfallzeiten drastisch zu reduzieren, bei Herstellern aus dem Maschinen- und Anlagenbau sehr gefragt. Auch After-Sales-Services, sprich die Bereitstellung von Ersatzteilen, Inspektionen oder Wartungsverträge, sind für Hersteller lukrativ, vorausgesetzt die Leistungserbringung erfolgt bedarfsgerecht und zum richtigen Zeitpunkt. Es spricht somit einiges dafür, sich mit der Erhebung und Analyse von Zeitreihendaten zu beschäftigen. Die Charakteristika von Zeitreihendaten bringen jedoch einige Herausforderungen mit sich.

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