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erPUB Konfiguration Spannung und Strom über Machine Learning zu REST

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

Spannung und Strom

Messung von Spannung (z.B. 0-5V, 0-10V, +/- 5V, +/- 10V) und Strom (z.B. 4-20mA, 0-20mA, +/- 25mA)

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

Temperatur
Temperatur/RTD und Thermoelement
Spannung und Strom
Spannung und Strom Messung
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Speicherprogrammierbare Steuerung (SPS/PLC)

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

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