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Webinar „IoT-Plattform-Integration“ ...
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kdw



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BeitragVerfasst am: 15.05.2020, 14:06    Titel: Beispiel auf GitHub … Antworten mit Zitat

Hallo Forum.

Das Machine-Learning-Beispiel mit AWS als IoT-Plattform, dass mit S3, Sagemaker, Lambda und SNS verschiedene Cloudservices nutzt (siehe Abbildung weiter oben), ist nun auch mit einer vollständigen Beschreibung auf GitHub zu finden:

https://github.com/fbussv/RMG-941-and-AWS

Für diejenigen unter euch, die die Dinge einfach mal selber ausprobieren wollen, eine Anmerkung: Das MLS/160A-Sensorelement plus ein RMG/941 sind dafür nicht unbedingt notwendig. Man findet die erforderlichen Accelerometer- and Gyroscope-Daten des benutzten Lüfters auch als CSV-Dateien auf GitHub. Damit lässt sich ein eigenes Machine-Learning-Modell bauen und testen.

VG KDW

P.S.: Siehe auch https://medium.com/@fbu_9269/cloud-based-condition-monitoring-with-the-help-of-ai-2b8b3f7d1fb0
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kdw



Anmeldedatum: 05.05.2006
Beiträge: 1288

BeitragVerfasst am: 28.05.2020, 13:38    Titel: Technik ./. Business ... Antworten mit Zitat

Hallo Forum.

Wir wollten diesmal eigentlich ein Webinar mit ausgewogenem Inhalt aus Technik und Business präsentieren. So ganz hat es nicht geklappt. Die Technik hatte doch einen höheren Anteil. Ich habe her aber trotzdem nochmal die nichttechnischen Aussagen zusammengestellt (Die Seitenanzahl „Sx“ in Klammern bezieht auf die entsprechende Seite https://ssv-comm.de/forum/dokumente/IOTPFI_280420-PDF.pdf):

Allgemeine Aussage (S3): Durch die Verbindung von Maschinen und Anlagen mit einer IoT-Plattform lässt sich die eigene Wettbewerbsposition verbessern.

Allgemeine Aussage (S20): Auf keinen Fall ohne einen klaren Use Case und ein durchdachtes Geschäftsmodell starten (insgesamt sollte man der Organisationsentwicklung einen entsprechenden Stellenwert einräumen).

Aussage zum Kundennutzen (S22): Mit Hilfe einer IoT-Anwendung lassen sich Produkte und Dienstleistungen digitalisieren und in Zukunft noch bessere Produkte und Dienstleistungen schaffen (z. B. durch periodische Softwareupdates).

Aussage zum Kundennutzen (S22,23,24): Für Betreiber ergeben sich Vorteile in Bezug auf die Maschinen- und Anlagenwartung. Durch externe Experten (Remote Services über digitale Schnittstellen) sind hochwertige Hilfestellungen für einen möglichst effizienten Betrieb, Benchmarking, Energiebedarfsanalysen usw. möglich.

Aussage zum Kundennutzen (S25): In Bezug auf das IoT das eigene Geschäftsmodell einer strategischen Betrachtung unterziehen (z. Wettbewerbsanalyse per Wertekurven). Evtl. ist sogar ein völlig neues Geschäftsmodell für digitale Produkte erforderlich. Ansonsten verbessert sich die eigene Positionierung auch in Zukunft nicht.

Aussage zur Entwicklung von Kundennutzen (S26): Suchen Sie sich die für Ihre Organisation geeigneten Werkzeuge, z. B. Business Model Canvas von Alexander Osterwalder. Bestimmen Sie so genau wie möglich das Kundensegment und das Nutzenversprechen (Value Proposition) für Ihren Produkthybriden, z. B. die Kombination aus Maschine und digitalem Service.

Beispiel zu Smart-Service-Entwicklung (S27,28,29): Hier wurde eine „Messbox mit Sensoren und 4G-Interface + Cloud Service“ zur Anomalieerkennung in Schaltschränken als recht einfaches Beispiel benutzt. Die Anwendung der Methodik nach A. Osterwalder zur Entwicklung des Kundennutzen wurde durchgespielt. Ich muss allerdings zugeben, dass wir an dieser Stelle auf die wirklich großen Herausforderungen der Praxis verzichtet haben (z. B. die erforderlichen Veränderungen in der Vertriebsorganisation: die können zwar Maschinen verkaufen, aber keinen IoT-basierten Service). Diese Thematik werden wir in unser geplantes Smart-Service-Entwicklungs-Webinar einbauen.



VG KDW
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kdw



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Beiträge: 1288

BeitragVerfasst am: 03.06.2020, 06:35    Titel: Viel dazu gelernt ... Antworten mit Zitat

Hallo Forum.

Durch die Gespräche und E-Mail-Dialoge nach dem Webinar wurde deutlich, dass wir das Thema „Wireless-Sensor-Lösungen“ vernachlässigt haben. Da einige meiner Gesprächspartner schon IoT-Anwendungen mit drahtloser Sensorik betreiben, sind offensichtlich besonders Aspekte aus dem Umfeld des Lifecycle Management von Interesse. Z. B. der folgende Fragenkomplex:

- Wie stelle ich sicher, dass sich alle Hardwarebausteine einer solchen Lösung überhaupt über einen Zeitraum von ca. 10 Jahren fertigen, an neue Kundenanforderungen anpassen und alle Softwarebausteine pflegen und weiterentwickeln lassen?



Sowohl die Anbindung weiterer IoT-Sensoren als auch Zugriffsmöglichkeiten auf die Daten in der Cloud sind zu berücksichtigen. Bei vielen Projekten zeigt sich beispielsweise erst nach der Markteinführung durch individuelle Kundenanfragen, dass bisher nicht vorgesehene Sensorik oder andere Datenquellen in die IoT-Lösung integriert werden müssen. Auch er Zugriff auf die in der Cloud gespeicherten Daten über ein gut dokumentiertes und sorgfältig gepflegtes Standard-API wird erwartet. Des Weiteren sind nachträglich internationale Funkzertifizierungen für die Hardware erforderlich usw.

Wir werden uns bei der Weiterentwicklung des Webinars zu diesen Herausforderungen ein paar Gedanken machen und versuchen, das Thema in die zukünftige Agenda einzubauen.

VG KDW
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kdw



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BeitragVerfasst am: 16.06.2020, 06:43    Titel: MLS/160A … Antworten mit Zitat

Hallo Forum.

Den Maschinensensor, den wir im AWS-Beispiel verwendet haben, nennen wir MLS/160A (siehe MEMS-Sensor auf Seite 9 unter https://ssv-comm.de/forum/dokumente/IOTPFI_280420-PDF.pdf)

Ja, es trifft zu, dass man bisher keine weiteren Informationen zu diesem Sensor auf unserer Webseite findet. Wir arbeiten dran. Nun ist schon einmal das Handbuch online. Siehe

https://www.ssv-embedded.de/doks/manuals/sr_mls160a_en.pdf

Zusammen mit dem RMG/941 nutzen wir den MLS/160A zurzeit für unterschiedliche Condition-Monitoring-Aufgabenstellungen, in den Machine-Learning-Algorithmen zum Einsatz kommen.



VG KDW
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kdw



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BeitragVerfasst am: 23.06.2020, 16:26    Titel: What comes next? Antworten mit Zitat

Hallo Forum.

Das AWS-Team veranstaltet im Rahmen der Initiative Software Builders Connect Online-Sessions, bei denen ein Redner seine best-practices und Tipps für die Arbeit mit AWS teilen kann - gefolgt von einer Live-Demo und einer Frage-und-Antwort-Runde.

In der kommenden Session werde ich erläutern, wie man mit AI-basierten virtuellen Sensoren zur Maschinen- und Produktionsüberwachung, Prozesse in der Industrie 4.0 verbessern kann. Dabei kommen einige Details, Tipps & Tricks zur Nutzung von AWS-Diensten wie IoT Core, Lamda und Sagemaker zu Sprache.



Die Session wird über Amazon Chime am Donnerstag, den 23. Juli, zwischen 14:00 und 15:00 Uhr stattfinden. Hier die Agenda:

* Introduction Klaus-Dieter Walter & SSV Software Systems
* IoT and Industry 4.0 challenges and solutions
* Industrial virtual sensors in a nutshell
* AWS/vSensor: virtual sensor implementation with AWS Services
* How to orchestral different AWS services for virtual sensors
* Live Demo with IoT Core, Lambda, and SageMaker
* Other planned projects: AWS/dTwin, AWS/wMetering
* Q&A round and wrap up

Sie können sich hier https://svvaibasedvirtualsensors.splashthat.com/ registrieren. Die Sitzung wird in englischer Sprache abgehalten. Sie können gerne Fragen sowohl in Englisch als auch in Deutsch stellen.

VG KDW
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