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Datenerfassung für Big Data

  • Big Data und Industrie 4.0 sind Schlagwörter, die in der Automatisierung omnipräsent geworden sind. Mit dem immer größer werdenden Angebot von Cloudanwendungen und einer schleichenden Abkehr der Grundeinstellung, dass sämtliche Daten im Unternehmen gespeichert werden müssen, tut sich eine Vielzahl von Möglichkeiten in der Automatisierungstechnik auf. Diese neuen Technologien, für künstliche Intelligenz oder Predictive-Maintenance, benötigen Daten, um ihre Aufgaben auszuführen, haben aber meist keine Werkzeuge für die Datenerfassung. Durch die langen Laufzeiten für Anlagen (> 20 Jahre) in der Automatisierungstechnik kann es bei Nachrüstungen zu Problemen kommen. In der Feldebene, der untersten Schicht in der Automatisierungstechnik, findet sich eine große Anzahl von Protokollen, die nicht in jeder neuen Technologie verfügbar sind. Genau an diesem Problem knüpft diese Arbeit an und es wird ein System entwickelt, welches von verschiedenen Protokollen Daten erfassen und diese an unterschiedliche Online-Datenbanken transferieren kann. In dieser Arbeit sollen wichtige Aspekte für ein solches System erörtert werden. Eingangs gibt der theoretische Teil einen Themenaufriss zur Industriellen Kommunikation. Genaueres Augenmerk wird auf eine sichere Datenübertragung gelegt, denn bei der Übertragung an Online-Datenbanken muss die Kommunikation verschlüsselt erfolgen. Es wird aber auch generelles Cloudcomputing behandelt, wobei der Fokus auf Online-Datenbanken und den Datenbankmodellen liegt. Das zu realisierende System soll so aufgebaut werden, dass zukünftig andere Protokolle für die Datenerfassung oder neue Online-Datenbank-Anbindungen hinzugefügt werden können. Im praktischen Teil wird das System, unter Berücksichtigung der erarbeiteten Resultate, umgesetzt und auf die Tauglichkeit in der Industrie untersucht.
  • Big Data and Industry 4.0 are keywords that have become omnipresent in automation. With the increasing range of cloud applications and a creeping departure from the basic attitude that all data must be stored in the company, a wide range of opportunities are opening up in automation technology. These new technologies for artificial intelligence or predictive maintenance require data to perform their tasks, but usually do not have tools for data collection. Due to the fact that in automation technology the lifetimes of plants are often more than 20 years, problems can arise in case of retrofitting. In the fieldbus, the lowest layer in automation technology, there is a large quantity of protocols that are not available in every new technology. This specific issue is the starting point of this work. The aim is to develop a system which can collect data from different protocols and transfer them to various online databases. Important aspects for such a system shall be discussed. The theoretical part starts with an overview of the topic of industrial communication. More attention will be paid to secure data transmission, as the communication must be encrypted during the transfer to online databases. Furthermore, general cloud computing, with a focus on online databases and database models will be discussed. The system to be developed is to be set up in a way, that in the future further protocols for data acquisition or new online database connections can be added. In the practical part, the system is developed and tested for suitability in industry.

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Metadaten
Verfasserangaben:Bernhard Roßmann
DOI:https://doi.org/10.58023/524
Gutachter*in:Dieter Lutzmayr
Betreuer*in:Dieter Lutzmayr
Dokumentart:Masterarbeit
Sprache:Deutsch
Erscheinungsjahr:2021
Veröffentlichende Institution:FH CAMPUS 02 (CAMPUS 02 Fachhochschule der Wirtschaft)
Titel verleihende Institution:FH CAMPUS 02 (CAMPUS 02 Fachhochschule der Wirtschaft)
Datum der Freischaltung:04.11.2023
GND-Schlagwort:Dateneingabe; Datensicherung
Seitenzahl:ii, 102
Studiengänge/Lehrgänge:Automatisierungstechnik-Wirtschaft
DDC-Klassifikation:0 Informatik, Informationswissenschaft, allgemeine Werke / 00 Informatik, Wissen, Systeme / 004 Datenverarbeitung; Informatik
BKL-Klassifikation:54 Informatik / 54.62 Datenstrukturen
Open Access:ja
Lizenz (Deutsch):License LogoBundesgesetz über das Urheberrecht an Werken der Literatur und der Kunst und über verwandte Schutzrechte (Urheberrechtsgesetz)