Strukturierte Daten für industrielle Systeme und Anwendungen
GPLG entwickelt und implementiert Datenbanklösungen für industrielle Umgebungen und verbindet dabei Produktionssysteme, Automatisierungssoftware und Betriebsdaten über zuverlässige und strukturierte Datenarchitekturen.
Strukturierte Nachverfolgung von Arbeitsaufträgen, Chargenverläufen, Seriennummern, der Herkunft von Bauteilen und Qualitätsprüfungskennzahlen in der gesamten Fertigung.
Zentrale Speicherung von Echtzeit-Gerätedaten, SPS-Statusregistern, OEE-Parametern, Wartungsprotokollen und aktiven Alarmereignissen.
Hochdurchsatz-Zeitreihenprotokollierung für Sensortendenzen, Zykluszeiten, Umgebungsbedingungen und langfristige Analyseberichte.
Strukturierte Grundlage für Industriedaten
Moderne industrielle Systeme generieren kontinuierlich Informationen. Maschinen, SPSen, SCADA-Systeme, Sensoren und Softwareanwendungen produzieren große Mengen an Betriebsdaten. Ohne eine sorgfältig konzipierte Datenarchitektur lassen sich diese Informationen nur schwer verwalten, analysieren und nutzen. GPLG entwickelt Datenbanklösungen, die eine strukturierte Grundlage für industrielle Anwendungen bieten.
Brancheninformationen aus verschiedenen Quellen
Umfassende industrielle Datenarchitekturen bündeln unterschiedliche Datenströme aus der gesamten Fertigung und wandeln rohe Maschinentelemetriedaten und Betriebsereignisse in strukturierte, verwertbare Informationen um.
Produktionsmengen, Chargen, Arbeitsaufträge, Schichtleistungen und Produktionsereignisse in Echtzeit.
Maschinenstatus, Betriebsparameter, SPS-Register, Betriebszustand und Betriebsinformationen.
Temperaturen, Drücke, Durchflussmengen, Maßangaben und andere kritische Prozessvariablen.
Ergebnisse automatisierter Prüfungen, Toleranzmessungen, Fehlerklassifizierungen und Qualitätsaufzeichnungen.
Alarmereignisse der Anlagen, Betriebsprotokolle, Wartungsaufzeichnungen und relevante Maschinenhistorie.
Informationen, die von vernetzten industriellen Softwareanwendungen, MES und Edge-Gateways generiert werden.
Entwurf der Datenschicht
Eine Datenbank sollte nicht als isolierte Komponente betrachtet werden – sie muss sich nahtlos in die gesamte industrielle Architektur einfügen. GPLG konzipiert die Datenbankebene entsprechend den spezifischen Systemen, die die Betriebsdaten erzeugen und nutzen.
Die richtige Datenstruktur erstellen
Eine zuverlässige Datenbank beginnt mit einer robusten Architektur. GPLG entwickelt Datenstrukturen, die darauf ausgelegt sind, Stabilität, Abfragegeschwindigkeit und strukturelle Integrität auch bei wachsendem Umfang Ihres industriellen Betriebs zu gewährleisten.
- Datenbeziehungen Normalisierte Entitäten, die physische und logische Verbindungen in der realen Welt abbilden.
- Tabellen und Entitäten Klare Trennung der Domänen für Anlagen, Arbeitsaufträge, Chargen und Benutzer.
- Datentypen Strenge Typenzuweisung für hohe Genauigkeit und minimalen Speicherbedarf.
- Historische Aufzeichnungen Optimierte Zeitreihenpartitionen für Langzeit-Telemetriedaten und Ereignisprotokolle.
- Datenaufbewahrung Automatisierte Archivierungs- und Löschrichtlinien zur Steuerung des Speicherwachstums.
- Indizierung Maßgeschneiderte Indexstrategien für sofortige Abfragen in industriellen Datenströmen mit hohem Schreibaufkommen.
- Anforderungen an die Abfrage Vorab berechnete Ansichten und optimierte Ausführungspläne für den Abruf mit geringer Latenz.
- Bewerbungsvoraussetzungen Direkte Abstimmung auf die Anforderungen von SCADA, MES, Web-API und Edge-Middleware.
- Leistung und Skalierbarkeit Strukturen für hohe Parallelität, die darauf ausgelegt sind, wachsende industrielle Lasten zu bewältigen.
SQL-basierte Lösungen für Industriedaten
GPLG nutzt bewährte Technologien für relationale Datenbanken, um strukturierte, zuverlässige und leistungsstarke Datenarchitekturen für industrielle Umgebungen zu entwickeln.
Ideal für Unternehmens- und Industriesoftwareumgebungen, die eine strukturierte Verwaltung relationaler Daten und eine umfassende Integration in das Windows-Ökosystem erfordern.
Eine weit verbreitete Technologie für relationale Datenbanken, die sich für schlanke Edge-Implementierungen, Webportale und industrielle Anwendungsumgebungen eignet.
Eine leistungsstarke Open-Source-Engine für komplexe Architekturen, die anspruchsvolle Abfragen, hohe Parallelität und erweiterbare Datentypen erfordern.
Erstellung einer historischen Produktionsübersicht
Industriedatenbanken bieten eine strukturierte historische Aufzeichnung der Produktionsaktivitäten. Durch die Erfassung kontinuierlicher Maschinendaten und einzelner Auftragsereignisse gewährleistet die Datenbankarchitektur eine lückenlose Rückverfolgbarkeit der Betriebsabläufe, die auf das erforderliche Datenvolumen und die Protokollierungshäufigkeit zugeschnitten ist.
Strukturierte relationale Zuordnung, die einzelne Chargenläufe und Auftragsparameter miteinander verknüpft:
Hochfrequente Zeitreihen-Protokollierung, die direkt von Anlagen in der Fertigung generiert wird:
Aufbau einer zuverlässigen Industriegeschichte
Historische Daten liefern eine lückenlose Aufzeichnung des Industriebetriebs und bilden damit eine zuverlässige Grundlage für die Berichterstattung, die Ursachenanalyse und die langfristige Prozessoptimierung.
SCADA-Systeme erzeugen kontinuierlich Überwachungsdaten, die für Trendanalysen und die Erstellung von Compliance-Berichten langfristig gespeichert werden müssen.
Maßgeschneiderte Industriesoftware stützt sich auf strukturierte Datenmodelle, um betriebliche Arbeitsabläufe, Stammdaten und Ausführungsprotokolle zu verwalten.
Umwandlung visueller Gut/Schlecht-Prüfungen in dauerhafte, abrufbare Prüfprotokolle über den gesamten Produktlebenszyklus hinweg.
Ergebnisstatus
Produkt-ID
Zeitstempel
Maschinen-ID
Parameter
Maße
Fehlerklasse
Industrielles IoT und KI-Architektur
Industrielle IoT-Systeme erfassen hochfrequente Datenströme von dezentralen Maschinen und wandeln die Rohdaten der Geräte in strukturierte, abfragbare Datenmodelle um.
Historische Datenbankdatensätze dienen als unverzichtbare Datenbasis für das Training von Vorhersagemodellen, die Erkennung von Anomalien und die Optimierung der betrieblichen Effizienz.
Datenzugriff und API-Integration
Die Datenbank dient als zentrale Drehscheibe und macht Betriebsdaten über Software-, SCADA-, Analyse- und Intelligence-Ebenen hinweg zugänglich.
Durch den kontrollierten Anwendungszugriff werden benutzerseitige Anwendungen über API-Schichten von den zugrunde liegenden Datenbankschemata getrennt.
Datenbankleistung und Architektur zur Datenaufbewahrung
Industrielle Anwendungen erzeugen riesige Datenmengen. Die Leistungsoptimierung basiert auf der Auswertung wichtiger Betriebsparameter:
Industrielle Systeme sammeln über Monate oder Jahre hinweg Daten. Eine robuste Datenbankarchitektur erfüllt wichtige strukturelle Kriterien:
Nicht jedes Signal muss unbedingt dauerhaft gespeichert werden.
Die Aufbewahrungsfristen hängen von den jeweiligen Anwendungsanforderungen ab.
Häufig abgerufene Daten erfordern eine andere Optimierung als archivierte Datensätze.
Die Architektur muss künftige Datenmengen systematisch berücksichtigen.
Architektur für Datenbanksicherheit, Datensicherung und Wiederherstellung
Industriedatenbanken enthalten sensible betriebliche Informationen. Die Sicherheit wird als integraler Bestandteil der gesamten Industriearchitektur anhand wichtiger Schutzebenen bewertet:
Eine Datenbank kann die Produktionshistorie aus vielen Jahren sowie wichtige Betriebsdaten enthalten. Umfassende Strategien zur Ausfallsicherheit umfassen wesentliche Wiederherstellungsmaßnahmen:
Automatisierte, regelmäßige Snapshots, die auf die Betriebsgeschwindigkeit und die Häufigkeit von Änderungen zugeschnitten sind.
Regelmäßige Überprüfung, um sicherzustellen, dass die Sicherungen vollständig und fehlerfrei sind.
Klare, dokumentierte Standardarbeitsanweisungen zur Minimierung von Ausfallzeiten während der Wiederherstellung.
Replikation über mehrere Knoten oder Standorte hinweg zum Schutz vor Hardwareausfällen.
Strategischer Rahmen für die Wiederherstellung kompletter Systeme nach Katastrophen.
Strukturierte Lebenszyklen, die die Aufbewahrungsdauer von Snapshots und Archivierungsregeln festlegen.
Ablauf der Datenbankimplementierung
Ein strukturierter 7-stufiger Entwicklungsprozess zur Gewährleistung einer zuverlässigen, skalierbaren und sicheren Bereitstellung industrieller Datenbanken:
Verstehen Sie, welche Informationen gespeichert werden müssen und warum.
Entwerfen Sie die Datenbankstruktur und die Beziehungen.
Wählen Sie die geeignete Datenbanktechnologie aus.
Implementieren Sie Tabellen, Beziehungen, Abfragen und die erforderlichen Datenbankkomponenten.
Verbinden Sie die Datenbank mit Industriesoftware, SCADA, IoT oder anderen Systemen.
Überprüfen Sie die Leistung, die Datenintegrität und das Anwendungsverhalten.
Stellen Sie die Datenbank in der Produktionsumgebung bereit und richten Sie die erforderlichen Wartungs- und Sicherungsverfahren ein.
Anwendungen
Strukturierte Produktionsdaten und -historie.
Speicherung von Maschinenereignissen und Betriebsdaten.
Prüfergebnisse und Qualitätsaufzeichnungen.
Informationen zur Betriebsgeschichte und Wartung der Anlagen.
Dateninfrastruktur für kundenspezifische Industriesoftware.
Historische Daten für Berichterstellung, Analyse und Optimierung.
Technologie-Stack
Die richtige Datenstruktur erstellen
Eine zuverlässige Datenbank beginnt mit einer robusten Architektur. GPLG entwickelt Datenstrukturen, die darauf ausgelegt sind, Stabilität, Abfragegeschwindigkeit und strukturelle Integrität auch bei wachsendem Umfang Ihres industriellen Betriebs zu gewährleisten.
- Datenbeziehungen Normalisierte Entitäten, die physische und logische Verbindungen in der realen Welt abbilden.
- Tabellen und Entitäten Klare Trennung der Domänen für Anlagen, Arbeitsaufträge, Chargen und Benutzer.
- Datentypen Strenge Typenzuweisung für hohe Genauigkeit und minimalen Speicherbedarf.
- Historische Aufzeichnungen Optimierte Zeitreihenpartitionen für Langzeit-Telemetriedaten und Ereignisprotokolle.
- Datenaufbewahrung Automatisierte Archivierungs- und Löschrichtlinien zur Steuerung des Speicherwachstums.
- Indizierung Maßgeschneiderte Indexstrategien für sofortige Abfragen in industriellen Datenströmen mit hohem Schreibaufkommen.
- Anforderungen an die Abfrage Vorab berechnete Ansichten und optimierte Ausführungspläne für den Abruf mit geringer Latenz.
- Bewerbungsvoraussetzungen Direkte Abstimmung auf die Anforderungen von SCADA, MES, Web-API und Edge-Middleware.
- Leistung und Skalierbarkeit Strukturen für hohe Parallelität, die darauf ausgelegt sind, wachsende industrielle Lasten zu bewältigen.
Schaffen Sie eine solidere Datenbasis
Ganz gleich, ob Sie eine Produktionsdatenbank, eine Maschinendatenhistorie, eine Anwendungsdatenbank oder eine komplette industrielle Datenarchitektur benötigen – GPLG kann die Lösung ganz nach Ihren Anforderungen konzipieren und umsetzen.