ABOUT NORCOM

Auswertung von Produktionsprozessen im Kontext Industrie 4.0

Die Aufgabe

Sensordaten werden in Werkshallen erhoben und gelangen in Echtzeit von den Maschinen zu einem OPC UA Server. OPC UA ist ein Machine to Machine Kommunikationsprotokoll, dass zur industriellen Automatisierung und Prozesskontrolle erstellt wurde. Die Sensordaten sollen anschließend für die Integration mit weiteren Daten und die effiziente Analyse bereitgestellt werden.

 

Die Herausforderung

Die Datenproduktion erfolgt mit hoher Geschwindigkeit, ein Ausfall der Infrastruktur für die Datenbereitstellung führt schnell zu Datenverlust. Zudem sammeln sich nach nur kurzer Zeit große unstrukturierte Datenmengen, die effizient mit strukturierten Bestandsinformationen zusammengebracht und analysiert werden müssen.

 

Unsere Lösung

Im Zuge dieses Projekts wurde ein OPC UA Client entwickelt, der sich mit einem OPC UA Server verbindet und Sensordaten abgreift. Die Sensordaten werden in ein Data Lake publiziert und in ein Messdatenschema für komplexe Analysen wie z.B. root-cause und predictive analytics abgelegt. Zusätzlich werden die Sensordaten in einer Datenbank persistiert, um SQL-artige Abfragen für Business Intelligence zu ermöglichen. Nachgelagert werden die abgelegten Daten erschlossen um komplexe Fragestellungen auf eine einfache und skalierbare Analyse der Sensordaten abzubilden.

 

Der Kundennutzen

Neue Daten werden automatisiert in verschiedenen Sichten bereitgestellt und können mit weiteren Datenquellen einfach verbunden werden. Der Kunde erhält eine programmatische Sicht auf die Maschinendaten für die Analyse und Optimierung der Werksprozesse.

Projekt-

steckbrief

Unsere Rolle

  • Data Engineering

  • Data Science

  • Software-Entwicklung

Unsere Tätigkeiten

  • Anbindung OPC UA Server durch Client Entwicklung

  • Einbindung Client in NiFi, Streaming von Maschinendaten

  • Persistieren von Maschinendaten auf Hive und HDFS (in ASAM ODS Format)

  • Datenexploration mit der DSL in DaSense

Technologien & Methoden

  • Applikationen: Hadoop, DaSense, NiFi, Prosys, UAExpert

  • Datenbanken: Hive-on-Tez LLAP

  • Sprachen / Frameworks: Python, Shell, SQL, Spark, OPCUA

  • Methoden: Zeitreihenanalysen

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