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erPUB Konfiguration Analoge Sensoren über Machine Learning zu REST

erPUB publiziert Maschinen- und Prozessdaten mit dem Revolution Pi (RevPi)

Analoge Sensoren

Analoge Sensoren umfassen viele kontinuierliche Messungen wie Abstände, Füllstände, Druck, Kraft, Temperaturen, Spannung, Strom, Beschleunigung, usw.

Machine Learning

Mit Hilfe von Rückkopplungen kann maschinelles Lernen wie Mustererkennung, Vorhersagen und Predictive Maintenance durchgeführt werden.

REST

Representational state transfer (REST) ist ein Architektur-Paradigma für Webservices. Es wird häufig für Schnittstellen zu Software- und Cloud-Systemen verwendet.
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Eingang

Digitale Sensoren
Digitale Sensoren wie Schalter, Taster, Lichtschranken und weitere
Analoge Sensoren
Analoge Sensoren wie Abstand, Füllstand, Druck, Kraft und weitere
Temperatur
Temperatur/RTD und Thermoelement

Transformation

Analyse
Analyse wie Histogramme oder Fourier-Transformationen
Machine Learning
Maschinelles Lernen wie Mustererkennung
Kompression
Kompression bzw. Komprimierung von Daten

Ausgang

OPC UA
Weit verbreiteter Standard für Maschinenkommunikation in Automatisierung
REST
Häufige Architektur von Web APIs im Internet und Intranet
MQTT
Publish-Subscribe Transportprotokoll für M2M Kommunikation
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CTO - Dr. Yvette Teiken

erminas ist zertifizierter Partner von Kunbus, Microsoft und OPC

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