Alles Verbunden –
mit dem Data Coffee Connector
Alle Daten – egal woher – egal wohin.
Mit dem Data Coffee Connector werden auch inhomogene Maschinenparks digital verfügbar für unterschiedliche IT-Systeme und Use-Cases.
daten verfügbar machen
Lesen Sie Daten aus gängigen Steuerungen, wie beispielsweise Siemens, Beckhoff oder ABB oder Protokollen wie Modbus oder OPC-UA aus und schreiben Sie diese in Datenbanken oder Software Dritter Ihrer Wahl. Konfigurieren Sie die Datenströme in unserer intuitiven Bedienoberfläche oder integrieren Sie unsere Konnektivität unsichtbar in Ihre Softwareumgebung.
Es sind keine Programmierkenntnisse notwendig, um Datenströme zu erstellen und abzuändern. Auch eine Anpassung im Steuerungsprogramm ist nicht notwendig.
In Minuten Maschinen & Sensoren angebunden
Datenströme individuell per Konfiguration erstellen
Daten zu Informationen umwandeln
Der Connector wird in einer Laufzeitumgebung Ihrer Wahl installiert. Über die bestehende Netzwerkverbindung zu den Datenquellen werden die Daten ausgelesen, bei Bedarf vorverarbeitet und an die Datensenke der Wahl (z.B. Datenbank oder ERP) weitergeleitet.
Der Connector ist sowohl für Endanwender, z.B. produzierende Unternehmen, als auch als Whitelabel für Komponenten-Hersteller und Maschinenbauer oder Software-Entwickler verfügbar.
100 %
flexible Datenbereitstellung
in 5 min
alle Maschinendaten verfügbar
> 1 Mio.
Datenpunkte / Sekunde möglich
100%
integriert in IT-Infrastruktur
Use Cases
Maschinendaten einfach Anbinden
(1) Den Data Coffee Connector installieren
in einer Laufzeitumgebung Ihrer Wahl
z.B. einem Produktionsserver oder einem Edge-Device. Auf Windows, Linux oder im Docker. Die Laufzeitumgebung muss über eine Ethernetverbindung zu den auszulesenden Steuerungen und Sensoren verfügen. Eine separate Hardware ist nicht notwendig, kann auf Wunsch aber genutzt werden.
(2) Datenströme individuell definieren
indem die jeweiligen Datenpunkte ausgewählt werden,
die in IT-Systemen oder Use Cases benötigt werden. Die Datenströme lassen sich jederzeit selbstständig anpassen, sollten sich Anforderungen ändern.
(3) Datenvorverarbeitung definieren
um Daten in Informationen umzuwandeln
und Datentraffic und Datenmüll zu reduzieren. Beispielsweise können so direkt Grenzwerte überwacht, Flanken gezählt oder Messwerte aggregiert werden. Diese vorverarbeiteten Daten können dann direkt an das ERP oder eine Drittanwendung bereitgestellt werden.