Digitalisierungsanwendungen im Umfeld von Maschinen, Anlagen und Prozessen lassen sich mit Hilfe von Low-Code-Werkzeugen inzwischen direkt vom Anwender entwickeln. Qualitativ hochwertige Eingangsdatenbilder sowie die KI-Funktionsintegration erfordern allerdings spezielle Hilfsmittel.

Hannover, November 2024. Ob es nun um die Zustandsüberwachung einer Maschine, eine Anomalieerkennung für ein Kommunikationsnetzwerk oder die Energieoptimierung zur Reduzierung der CO2-Emissionen einer Anlage geht: für die Entwicklung eines geeigneten Machine Learning-Modells werden in jedem Fall hochwertige Daten in ausreichender Menge benötigt. Diese Daten lassen sich zwar synthetisch in einer Entwicklungs- oder Laborumgebung erzeugen. Der praktische Nutzen solcher Simulationsdatensätze ist in industriellen IoT-Applikationen allerdings sehr gering.

Um direkt in einer OT-Umgebung die erforderlichen Daten für den jeweiligen Anwendungsfall zu erfassen, aufzubereiten und zu evaluieren, bietet SSV ab sofort ein dezentrales Testbed als Dienstleistung an. Dieses IoT Data Evaluation Testbed (SSV/ITB) wurde von SSV für KI-basierte Softsensor-Lösungen entwickelt. Es eignet sich besonders für alle IoT-Applikationen, in denen Sensordaten von Maschinen, Anlagen und Prozessen für die Nutzung in einem Backend-System erforderlich sind.

Henrike Gerbothe, die für den Produktbereich zuständige SSV-Managerin, merkt an: “Zahlreiche Digitalisierungsvorhaben scheitern nicht am Fachkräftemangel, sondern an fehlenden OT-Daten in der jeweils erforderlichen Qualität. Das wollen wir mit dem SSV/ITB und unseren maßgeschneiderten KI-basierten Softsensoren ändern. In Verbindung mit einer Low-Code-Plattform lassen sich damit hochwertige Digitalisierungsanwendungen realisieren.”