Ein Fertigungskunde: 500 Sensoren an einer Produktionslinie, Daten jede Sekunde. Wie bekommt man sie in die Cloud, verarbeitet sie in Echtzeit und visualisiert sie?
Azure IoT Hub¶
Ein zentraler Message Broker für IoT-Geräte. Device Provisioning, bidirektionale Kommunikation, Device Twins für die Konfiguration. Skaliert auf Millionen von Geräten.
Edge Processing mit IoT Edge¶
Nicht alles muss in die Cloud. Azure IoT Edge läuft auf einem Gateway-Gerät, filtert und aggregiert Daten lokal. Nur Anomalien und Aggregate werden an die Cloud gesendet — spart Bandbreite und reduziert Latenz.
Stream Processing¶
Event Hubs → Azure Stream Analytics → Power BI Echtzeit-Dashboard. Regeln: Temperatur über 85 °C = Alert, Vibration außerhalb des Normalbereichs = Predictive-Maintenance-Ticket. Verarbeitung im Sekundenbereich.
Digital Twins¶
Azure Digital Twins — ein virtuelles Modell der Produktionslinie. Sensordaten aktualisieren den Twin in Echtzeit. Szenarien simulieren wie „Was passiert, wenn wir den Durchsatz um 20 % erhöhen” — ohne Risiko für die physische Linie.
IoT = Data Pipeline auf Steroiden¶
Die Prinzipien sind dieselben wie im Data Engineering — Ingestion, Processing, Storage, Visualization. Nur die Anforderungen an Skalierung und Latenz unterscheiden sich.
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