1. IO-Link-Sensor / Intelligenter Zähler
Erfasst Prozessdaten (Vibrationen, Temperatur, Druck usw.).
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Mit planmäßigen Wartungszyklen und reaktiven Reparaturen kommt man in den heutigen industriellen Umgebungen nur begrenzt weit. Insbesondere bei Hochdurchsatzverfahren, wo die Zuverlässigkeit und Verfügbarkeit der Anlagen wichtiger denn je sind, können diese traditionellen Methoden der Instandhaltung von Produktionsanlagen mit den modernen Leistungsanforderungen nicht mehr mithalten.
Deshalb gewinnt die vorausschauende Wartung in Branchen von der Automobilindustrie bis hin zur Lebensmittel- und Getränkeindustrie immer mehr an Bedeutung. Da die vorausschauende Wartung kontinuierlich Geräte- und Prozessdaten analysiert, erstrecken sich die Vorteile über Leistung, Zuverlässigkeit und Kosten. Es hilft Unternehmen dabei, Ausfallzeiten zu minimieren, Wartungskosten zu senken und die Lebensdauer der Geräte zu verlängern. Wie? Indem Teams die Möglichkeit erhalten, Probleme vorherzusehen, bevor sie zu Fehlern führen.
Es führt außerdem zu messbaren Verbesserungen wie:
- Weniger Ausfallzeiten
- Erhöhte Kapazität
- Bessere Nutzung der Ressourcen
- Verbesserte Wartungsplanung
- Optimierte Ersatzteillogistik
Abbau von Hindernissen für die vorausschauende Instandhaltung
Um die Vorteile der vorausschauenden Wartung nutzen zu können, benötigen Unternehmen kontextbezogene Betriebsdaten. Um dies zu erreichen, haben AWS-Nutzer traditionell Anomalieerkennungslösungen durch die Kombination zweier Komponenten entwickelt:
- AWS IoT SiteWise als industrielles Daten-Backbone für strukturierte und kontextbezogene Daten
- Ein AWS-KI/ML-Dienst, wie z. B. Amazon Lookout for Equipment oder Amazon SageMaker, zum Erstellen, Trainieren und Bereitstellen von Anomalieerkennungsmodellen
Dieser Ansatz ist zwar weit verbreitet, erfordert jedoch monatelange Entwicklungsarbeit und spezialisierte Expertise im Bereich maschinelles Lernen – Einschränkungen, die es schwierig machen, frühzeitig einen ROI nachzuweisen und schnell auf globale Standorte zu skalieren.
Erwecken Sie die Vorteile der vorausschauenden Wartung zum Leben.
Für Organisationen, die den Geschäftswert der vorausschauenden Wartung schneller realisieren möchten, gibt es eine einfachere Option: die native Anomalieerkennungsfunktion in AWS IoT SiteWise.’ Es bietet eine vollständig verwaltete Plug-and-Play-Lösung für Datenvorverarbeitung, Modelltraining und Inferenz-Workflows. Es reduziert den Zeit- und Fachkenntnissen, die für den Einsatz von maschinellem Lernen bei industriellen Anlagen benötigt werden, erheblich.
Die Einführung von vorausschauender Wartung wird vereinfacht
Die von AWS im Juli 2025 angekündigte Funktion „Native Anomaly Detection“ integriert maschinelles Lernen direkt in AWS IoT SiteWise, um Geräteprobleme und Leistungsanomalien automatisch zu erkennen.
Unternehmen können jetzt auf einfache Weise Daten von einer Vielzahl von Geräten erfassen, digitale Anlagenmodelle erstellen und Informationen nahezu in Echtzeit verarbeiten, und das alles bei nahtloser Integration mit anderen AWS-Tools. Innerhalb weniger Minuten können Engineering-Teams Anlageneigenschaften und Datenquellen konfigurieren, um Anomalien mithilfe eines einfachen, codefreien Konfigurationsworkflows zu erkennen.
Dieser Ansatz geht auf zwei der größten Hürden ein, die Organisationen überwinden müssen, bevor sie die Vorteile der vorausschauenden Wartung nutzen können:
- Es macht spezielle Kenntnisse im Bereich maschinelles Lernen überflüssig, indem es No-Code-Workflows direkt in SiteWise einbettet.
- Es bietet Flexibilität bei der Steuerung der Überwachungsfrequenz, sodass Teams Kosten und Leistung besser optimieren können.
Wie die native Anomalieerkennung in der Praxis funktioniert
Die native Anomalieerkennungsfunktion in AWS IoT SiteWise ermöglicht es Unternehmen, Gerätedaten schneller und effektiver als je zuvor zu nutzen.
Dies befähigt sie dazu:
- Gewinnen Sie aus Rohdaten von Maschinen in Tagen statt Monaten verwertbare Erkenntnisse, indem Sie Anomalieerkennungsmodelle aus SiteWise-Daten mithilfe von SiteWise Monitor oder der Konsole erstellen und trainieren.
- Überwachen Sie den Zustand und die Leistung Ihrer Anlagen, indem Sie Live-Datenströme von Industrieanlagen mit automatisch erlernten, normalen Verhaltensmustern vergleichen. “”
- Ungewöhnliche Gerätezustände schneller erkennen und Abweichungen in Echtzeit verarbeiten, indem Anomaliewerte generiert werden, die Anomalien sofort erkennen.
- Reduzieren Sie den Aufwand durch Vereinfachung der Datenerfassung, des Modelllebenszyklusmanagements und der Überwachung von Inferenzprozessen – alles innerhalb der einheitlichen SiteWise-Umgebung
AWS und CloudRail optimieren die industrielle Datenintegration
Die Möglichkeiten der nativen Anomalieerkennung von AWS IoT SiteWise werden durch die Kombination mit Beldens CloudRail noch leistungsfähiger. Es lässt sich nahtlos in AWS integrieren. Mit IoT SiteWise können Sie Sensoren, intelligente Zähler und Maschinen auch in bestehenden Umgebungen effizient in ein standardisiertes SiteWise-Datenmodell einbinden.
Dadurch wird es einfach, die AWS Native Anomaly Detection-Funktion mit strukturierten, qualitativ hochwertigen Industriedaten zu versorgen, sodass Sie schneller umsetzbare Erkenntnisse gewinnen und Ihre Möglichkeiten ausschöpfen können.
Der Integration zwischen CloudRail und AWS Der IoT SiteWise-Service nutzt ein standardisiertes Anlagenmodell und eine automatische Hierarchieerstellung, wodurch Sie Ihre erste Maschine innerhalb weniger Stunden schnell und einfach online bringen und die Skalierung im gesamten Werk rasch vorantreiben können.
Belden verbindet die Produktionshalle mit AWS IoT SiteWise.
In Kombination mit OT-Datenanwendungen wie CloudRail Die Komplettlösungen von Belden bieten eine sofort einsatzbereite Möglichkeit, industrielle Sensoren innerhalb weniger Minuten mit AWS IoT SiteWise zu verbinden.
Die automatische Datenmodellierung ermöglicht es Cloud-Architekten und IT-Teams, Daten in den AWS IoT SiteWise Native Anomaly Detection Service einzuspeisen, um sofort mit der Überwachung kritischer Assets zu beginnen. Durch die Automatisierung von Modellauswahl, Training, Evaluierung und Ergebnisintegration können Kunden KI/ML-Anwendungen schnell skalieren.
Dadurch können Sie die Vorteile der vorausschauenden Wartung mit geringerem Aufwand und Kosten sowie einer klareren Kapitalrendite nutzen.
Wie Belden + AWS den neuen nativen Anomalieerkennungsdienst ermöglichen
Lernen Sie die grundlegenden Bausteine kennen, die bei dieser vorausschauenden Instandhaltungsstrategie zum Einsatz kommen – von physischen Sensoren an Maschinen bis hin zu cloudbasierten Analysen und Anomalieerkennung.
5. AWS IoT SiteWise-Plattform
Sammelt, modelliert, speichert und analysiert Daten und nutzt dabei integriertes maschinelles Lernen, um anomale Zustände zu erkennen.
2. Belden Hardware
Überträgt Daten sicher und zuverlässig von der Produktionshalle in die Cloud über Kabel, IO-Link-Master, Gateways, Firewalls usw.
3. Belden Services
Installation, Bewertung und Support, damit die Infrastruktur die Datenerfassung und -übertragung an AWS bewältigen kann.
4. CloudRail-Software
Organisiert Sensordaten so, dass AWS sie effektiv nutzen kann.
Belden kann Ihnen dabei helfen, neue Maschinen mithilfe von Standardprotokollen wie OPC UA Profinet und Ethernet/IP sowie ältere Geräte verschiedener Industriehersteller wie Pepperl+Fuchs, SICK, Balluff, Siemens oder Schneider Electric. Dies wird durch einen sekundären Sensornachrüstansatz erreicht, der IO-Link-Protokoll Und die Sensor-zu-AWS-Lösung von CloudRail.
Sind Sie bereit, Ausfallzeiten zu reduzieren und Gewinne zu steigern? Nehmen Sie Kontakt mit Belden auf, um Ihre Industrieanlagen zu vernetzen und so schnelle Erfolge zu erzielen und die Vorteile der vorausschauenden Wartung auf Ihre gesamte globale Anlagenflotte auszuweiten.
Erfahren Sie mehr über Belden + AWS