Use Cases

Industrial IoT

Integrierte Adapter wie OPC UA und MQTT sowie auf die Verarbeitung hochfrequenter Sensordaten machen StreamPipes zu einer guten Wahl, um Maschinendaten schnell zu analysieren.
Die Fähigkeit, geographisch verteilte Pipelines zu erstellen, macht StreamPipes einsatzfähig für Edge Computing Anwendungsfälle.
Datensenken für weitverbreitete Datenbanken wie Elasticsearch und the Möglichkeit, ML-Modelle zu integrieren, ermöglichen Anwendungsfälle wie vorausschauende Wartung (Predictive Maintenance) und Anomalieerkennung.

Anwendungen

Störungserkennung
StreamPipes erlaubt die sofortige Erkennung unerwünschter Situationen. Die Algorithmenbibliothek ermöglicht die Erkennung von Situationen von einfachen Schwellwerten über zeitbasierte Trends bis hin zu individuell entwickelten Predictive-Maintenance-Verfahren.
Datenharmonisierung
StreamPipes hilft, eine saubere historische Datenbasis zu schaffen. Verschiedene Harmonisierungsalgorithmen (z.B. Filter, Aggregationen und Wertkonvertierungen) erlauben es, Daten kontinuierlich gesäubert an Drittsysteme weiterzuleiten.
Monitoring
StreamPipes gibt einen Echtzeit-Einblick in die aktuelle Performance Ihrer Produktion. Ein Live-Dashboard und verschiedene Benachrichtigungsarten zeigen aktuelle und jederzeit konfigurierbare KPI's.