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Gantner Instruments Test & Measurement GmbH
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GI.connectivity - Offene und flexible Schnittstellen auf allen Ebenen

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Techniker im Energie- und Gebäudesektor benötigen für Ihre Anlagenüberwachung mehr als ein Hardware-Kit, um Daten ihrer analogen oder digitalen Sensoren zu erfassen.
Sie suchen nach einer kompletten Messdaternerfassung, die eine nahtlose Integration und Konnektivität zu ihrem aktuellen Betriebs- und Wartungsplatform bietet, um direkt relevante Informationen auf der Grundlage ihrer erfassten Datenströme zu generieren. Diese Daten werden für KI, maschinelles Lernen und vorausschauende Wartungsstrategien benötigt.

GI.connectivity bietet sicheren und zuverlässigen Datenaustausch und Interoperabilität auf Edge-, Desktop- und Cloud-Ebene. Die GI.connectivity verwandelt Ihr Q.series X-System in die offenste und flexibelste Datenerfassungs- und Streaming-Plattform, die auf dem Markt erhältlich ist.

Mit den Smart Edge-Geräten von Gantner Instruments können Sie jede Art von Analysefunktion auswählen, die Sie für die Analyse Ihrer Messdaten sowohl im Zeit- als auch im Frequenzbereich benötigen. Zu den typischen Messdaten für die Anlagenüberwachung gehören Beschleunigung, Dehnung, Temperatur und alle standartisierten Industrieprotokolle wie OPC UA.

Hauptmerkmale:

- Feldbus-Schnittstellen, wie CAN, EtherCAT und PROFINET
- Kundenspezifische Kommunikationsprotokolle als Controller-Plugins
- Treiber und Schnittstellen für LabVIEW, MATLAB, Python und viele mehr
- Industrielle Internet of Things-Protokolle, wie OPC UA, DDS und MQTT
- Direkte Anknüpfung an KI, maschinelles Lernen und Datenanalyse Algorithmen
- Moderne APIs für Gerätekonfiguration und Zugriff auf die Datenströme

Es können verschiedene Optionen für die Datenübertragung von einem Smart Edge-Gerät zu einem lokalen Server oder einem cloudbasierten System gewählt werden (OPC UA, MQTT, Modbus, ...) und in jede SCADA-Plattform, Cloud-Plattform oder den eigenen Cloud-Service von Gantner integriert werden. Es ist auch einfach, die komplette Systemkonfiguration und das Daten-Streaming in bestehende Software-Umgebungen wie z.B. LabView VI's zu integrieren. Datenwissenschaftler können die Daten über APIs mit der Plattform ihrer Wahl (Python, Matlab und viele andere) lesen/schreiben.

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