Edge-Gateway für raue Umgebungen und sensible Maschinendaten

Netzwerker zwischen Sensorik und IT

Das neue Edge-Gateway von IFM ermöglicht eine einfache Anbindung von der Sensorebene an die Cloud

Daten, die in riesigen Mengen von den Sensoren in Maschinen und Anlagen erzeugt werden, sind die Grundlage für viele Industrie 4.0 Konzepte. Damit zur Analyse nicht alle Daten in die Cloud übertragen werden müssen, sollte eine Aggregation stattfinden. Hierfür stellt IFM ein neues Edge-Gateway vor. Das neue Edge-Gateway ist das optimale Bindeglied zwischen der Sensorebene der Anlagenautomatisierung und der IT. Hier müssen die Rohdaten aus den Sensoren verarbeitet werden, um die entsprechenden Informationen für die Industrie 4.0 Anwendungen zu erzeugen. Das leistungsstarke Gerät arbeitet mit einem 1,2-GHz-Quadcore-Prozessor und bietet damit ausreichend Rechenleistung für diese Aufgabe. Das Gehäuse aus Aluminium-Druckguss ist für den Einsatz in rauer Industrieumgebung ausgelegt und erfüllt die Schutzart IP 65. Auch hohe Temperaturen stellen kein Problem dar - die Hardware verträgt Umgebungstemperaturen bis zu 60 Grad Celsius, ohne dass dabei die Rechenleistung reduziert würde.

Die Einrichtung des Edge-Gateways ist sehr einfach, als Benutzerschnittstelle ist ein 12,3-Zoll-Display mit Touchbedienung integriert. Alternativ steht dem Anwender auch ein Web-Server für die Konfiguration des Gerätes zur Verfügung. Da das Gerät über zwei separate Netzwerkports verfügt, lassen sich das Anlagennetzwerk und die IT-Infrastruktur voneinander getrennt betreiben. Dies gewährleistet ein hohes Maß an Sicherheit für die sensiblen Maschinendaten. Das Edge-Gateway kann die erfassten und aufbereiteten Daten direkt in die gängigsten Cloud-Plattformen wie AWS, Microsoft Azure, Google Cloud und Cumulocity übermitteln. Das neue Edge-Gateway kann Daten, die von Sensoren direkt an den Maschinen und Anlagen erfasst werden, verarbeiten, zu lesbaren Informationen aggregieren und direkt in übergeordnete Cloud-Anwendungen übertragen. Auf diese Weise stehen die Informationen für typische Industrie 4.0 Anwendungen, wie Predictive Maintenance oder Monitoring der Energieeffizienz, zur Verfügung.
 

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