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Häufig gestellte Fragen - AWS Prescriptive Guidance

Die vorliegende Übersetzung wurde maschinell erstellt. Im Falle eines Konflikts oder eines Widerspruchs zwischen dieser übersetzten Fassung und der englischen Fassung (einschließlich infolge von Verzögerungen bei der Übersetzung) ist die englische Fassung maßgeblich.

Häufig gestellte Fragen

Was ist die Modernisierung von Historikern im verarbeitenden Gewerbe?

Bei der Modernisierung von Fertigungshistorien werden Anlagendaten, Datenkontextualisierung und Analytik mit aktuellen und neuen Technologien wie SCADA-Systemen (Supervisory Control and Data Acquisition), Historikern vor Ort und industriellen IoT-Lösungen integriert.

Was sind die Vorteile der Modernisierung von Historikern?

Die Modernisierung von Historian bietet einen besseren Einblick in die Systemleistung und den Betrieb, indem Echtzeit- und historische Daten aus dem gesamten Produktionsökosystem des Unternehmens gesammelt, gespeichert und analysiert werden. Sie können diese Daten verwenden, um die Effizienz und Produktivität zu verbessern, Ausfallzeiten zu minimieren und langfristige Datenanalysen zu ermöglichen, was zu einer besseren Entscheidungsfindung aus geschäftlicher Sicht führt. Weitere Informationen finden Sie unter Anwendungsfälle für die Modernisierung von Historikern in diesem Handbuch.

Welche Technologien werden bei der Modernisierung von Historikern eingesetzt?

Zu den Technologien gehören in der Regel SCADA-Systeme, Datenhistoriker und industrielle IoT-Lösungen wie Edge Computing und digitale Zwillinge. Diese Technologien bieten umfassende Daten und Einblicke in Produktionssysteme. Es gibt eine Reihe davon AWS-Services , die Ihnen bei der Erfassung der Daten helfen können. Im Folgenden sind einige wichtige Services aufgeführt, die Sie bei der Entwicklung einer Lösung zur Analyse von Industriedaten berücksichtigen sollten:

  • AWS IoT Greengrassist ein Open-Source-IoT-Edge-Laufzeit- und Cloud-Dienst, mit dem Sie Gerätesoftware erstellen, bereitstellen und verwalten können. Sie können AWS IoT Greengrass IoT-Anwendungen auf Millionen von Geräten in Haushalten, Fabriken, Fahrzeugen und Unternehmen verwenden.

  • AWS IoT SiteWiseist ein verwalteter Service, mit dem Sie Tausende von Sensordatenströmen in mehreren Industrieanlagen sammeln, speichern, organisieren und visualisieren können.

  • AWS IoT TwinMakerist ein Service, der Sie bei der Erstellung digitaler Zwillinge realer Systeme unterstützt. Sie können den digitalen Zwilling verwenden, um den Betrieb zu überwachen, Fehler zu diagnostizieren und zu korrigieren und den Betrieb zu optimieren.

  • Amazon Timestream ist ein schneller, skalierbarer und serverloser Zeitreihen-Datenbankservice für IoT- und Betriebsanwendungen. Er kann Billionen von Zeitreihendatenpunkten pro Tag speichern und analysieren.

Welche Schritte sind mit der Modernisierung von Historikern verbunden?

Der Prozess der Modernisierung von Historikern umfasst in der Regel die folgenden Schritte:

  1. Abstimmung von OT-Daten und -Analysen auf die Geschäftsziele

  2. Erfassung, Aggregation und Normalisierung von Daten aus Quellen wie IT-Geräten und IIo Historikern

  3. Daten sicher und konsistent speichern

  4. Analysieren und bewerten Sie die Daten, um Erkenntnisse zu gewinnen, mit denen Ihr Unternehmen wachsen kann

Weitere Informationen finden Sie unter Ansätze zur Modernisierung von Historikern in diesem Handbuch.

Welche Herausforderungen sollten bei der Modernisierung eines Historikers berücksichtigt werden?

Zu den Herausforderungen, die bei der Modernisierung eines Historikers zu berücksichtigen sind, gehören die Gewährleistung einer sicheren und konsistenten Datenspeicherung, die Sicherstellung der Qualität und Genauigkeit der Daten, die Verhinderung von Datenverlusten, die Verbindung zu älteren Systemen und die Berücksichtigung von Datenschutz- und Sicherheitsbedenken. Darüber hinaus erfordert die Modernisierung eines Historikers eine sorgfältige Planung und Umsetzung, um ein erfolgreiches Ergebnis zu gewährleisten.

Wie kann ein cloudbasierter Historiker mit geringer Latenz am Netzwerkrand auf Daten zugreifen?

Jeder modernisierte cloudbasierte Historiker sollte Zugriff auf Daten am Netzwerkrand haben. Die Daten werden am Netzwerkrand für einige Tage zwischengespeichert, um sie lokal am Standort zu nutzen oder um ML-Inferenzen durchzuführen. Diese Daten helfen auch dabei, alle KPIs Produktionsmetriken zu unterstützen, wenn die lokalen Netzwerke oder Edge-Netzwerke vom Cloud-Netzwerk getrennt sind.

Kann ich einen cloudbasierten Historian verwenden, wenn ich bereits in ein lokales Setup mit einer mehrjährigen Lizenz investiert habe?

Es gibt eine Reihe von Möglichkeiten, wie Sie Daten von bestehenden Historikern weiterleiten können AVEVA PI System, z. B. um die Sichtbarkeit mehrerer Standorte zu erhöhen oder erweiterte Anwendungsfälle wie digitale Zwillinge zu unterstützen.