Fertigung & Industrie – Vorausschauende Instandhaltung

Predictive Maintenance: Maschinendaten nutzbar machen

Ohne eine Umgebung, die Maschinendaten dauerhaft und auswertbar hält, bleibt jedes Vorhersagemodell ein Prototyp.

Warum centron

Was Predictive Maintenance technisch voraussetzt

Predictive Analytics ist das Verfahren, Predictive Maintenance der bekannteste Anwendungsfall in der Fertigung.

Zeitreihen statt Tabellen

Maschinendaten sind Zeitreihen: viele kleine Werte, hohe Schreibrate, lange Historie. Eine passende Datenbank auf ccloud³ hält Schreiblast und Auswertung gleichzeitig aus.

Datenhoheit über Produktionsdaten

Maschinen- und Produktionsdaten verraten Auslastung, Prozesse und Kapazitäten. Sie bleiben im deutschen Rechtsraum, ohne Drittlandübermittlung.

GPU nur, wenn gerechnet wird

Training braucht GPU, der Dauerbetrieb nicht. GPU- und CPU-Kapazität lassen sich getrennt skalieren – Sie zahlen die GPU nur für die Trainingsphasen.

Auch ältere Maschinen anbinden

Nicht jede Anlage spricht MQTT. Für den Weg von der Steuerung in die Cloud beraten feste Ansprechpartner mit Fertigungserfahrung.

Von der Risikoanalyse zum Betrieb

Erfassen, speichern, analysieren, vorhersagen

Der Weg führt über vier Stufen, und die meisten Projekte scheitern an der zweiten. Condition Monitoring – also das Überwachen von Ist-Werten – ist der sinnvolle Zwischenschritt: Es liefert die Datenbasis, auf der später ein Vorhersagemodell überhaupt trainiert werden kann. centron liefert für jede Stufe den passenden Baustein: ccloud³ für die Erfassung, S3 Object Storage für die Historie und Cloud GPU für das Training.

Made in GermanyUnternehmen · Rechenzentren · Support
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  • Erfassen – auch aus älteren Steuerungen
  • Speichern – Zeitreihen mit langer Historie
  • Analysieren – Condition Monitoring als Zwischenschritt
  • Vorhersagen – Modelle auf GPU trainieren
Empfohlene Bausteine

Die passenden centron Produkte

Mit diesen Bausteinen setzen Kliniken und medizinische Einrichtungen IT-Sicherheit typischerweise um – kombinierbar und jederzeit erweiterbar.

ccloud³
Ab
3,12 € / Monat
Stundengenau
  • Für Zeitreihendatenbanken
  • Skalierung nach Bedarf
  • Deutsche Rechenzentren
S3 Object Storage
Ab
5,00\u00a0\u20ac / Monat
Historie ohne Limit
  • 0,02 \u20ac pro GB
  • Externer Traffic kostenlos
  • Wächst ohne Vorabbuchung
Cloud GPU
Ab
92,59\u00a0\u20ac / Monat
Nur fürs Training
  • NVIDIA-GPUs
  • Getrennt von CPU skalierbar
  • Stundengenau abrechenbar
Kurz beantwortet

Welche Infrastruktur braucht Predictive Maintenance?

Predictive Maintenance braucht eine Umgebung, die Maschinendaten kontinuierlich aufnimmt, dauerhaft speichert und auswertbar hält. Tragender Baustein sind ccloud³ Virtual Machines ab 3,12 € pro Monat für die Zeitreihendatenbank, ergänzt durch S3 Object Storage für die Historie und Cloud GPU ab 92,59\u00a0\u20ac pro Monat für das Training der Modelle. Die Infrastruktur läuft in eigenen deutschen Rechenzentren, ISO 27001 auf Basis IT-Grundschutz zertifiziert (BSI-Zertifikat BSI-IGZ-0773) und mit uneingeschränktem BSI C5:2020 Typ 1-Testat. Neue Konten erhalten 200 € Startguthaben.

Bausteine und Preise
BausteinPreis
ccloud³ab 3,12 € / Monat
S3 Object Storageab 5,00\u00a0\u20ac / Monat
Cloud GPUab 92,59\u00a0\u20ac / Monat
Branchen & Sektoren FAQ

Häufige Fragen

Warum eine Zeitreihendatenbank und keine klassische Datenbank?

Maschinendaten entstehen als Zeitreihen: sehr viele kleine Messwerte mit Zeitstempel, kontinuierlich geschrieben und über Jahre aufbewahrt. Klassische relationale Datenbanken bewältigen die Schreibrate, werden bei der Auswertung langer Zeiträume aber langsam. Zeitreihendatenbanken sind genau dafür gebaut – sie laufen auf ccloud³ genauso wie jede andere Datenbank.

Lassen sich auch ältere Maschinen anbinden?

Meist ja, aber selten direkt. Ältere Steuerungen sprechen keine modernen Protokolle; üblich ist ein Gateway in der Fertigung, das Werte ausliest und gebündelt an die Cloud überträgt. Welcher Weg für Ihren Maschinenpark passt, hängt an Steuerung und Netzwerk – das klären wir vor dem Projekt gemeinsam.

Bleiben Produktionsdaten in Deutschland?

Ja. Kundendaten werden ausschließlich in deutschen Rechenzentren verarbeitet, ohne Drittlandübermittlung. Deployment-Standort für Cloud-Workloads ist das eigene Rechenzentrum in Hallstadt bei Bamberg. Bei Maschinendaten ist das mehr als eine Formalie: Sie lassen Rückschlüsse auf Auslastung, Prozesse und Kapazitäten zu.
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Welche Infrastruktur braucht Predictive Maintenance?

Predictive Maintenance scheitert selten am Modell, sondern an der Umgebung: Maschinendaten müssen kontinuierlich erfasst, dauerhaft gespeichert und auswertbar gehalten werden. Dafür braucht es eine Zeitreihendatenbank auf skalierender Rechenleistung, Objektspeicher für die Historie und – für das Training – GPU-Kapazität. centron liefert alle drei Bausteine aus deutschen Rechenzentren, ISO 27001 auf Basis IT-Grundschutz zertifiziert und mit uneingeschränktem BSI C5:2020 Typ 1-Testat.