Energie 4.0
Die Energiewende hin zur Stromerzeugung aus erneuerbaren Energien hat zur Folge, dass das Stromnetz größeren Schwankungen als bisher ausgesetzt ist, die von äußeren Einflüssen wie dem Wetter bestimmt werden. Um Energieüberschüsse zu speichern und eine kontinuierliche Stromversorgung, auch bei bewölktem und windstillem Wetter, zu gewährleisten, ist ein exaktes Zusammenspiel zwischen Energieerzeugern, Verbrauchern und Speichern notwendig. Daten, die Auskünfte über den aktuellen Stromverbrauch, Wetterprognosen und viele weitere Informationsbereiche geben, sind daher ein wichtiger Bestandteil einer Lösung, um diese Herausforderung zu meistern.
Der Conlytics Data Stream Manager macht solche Daten der Energie 4.0 mithilfe von Auswertungen, auf die sofort reagiert werden kann, nutzbar. Auf diese Weise können die Versorgungssicherheit und zugleich eine Profitsteigerung gesichert werden.
Ein weiterer wichtiger Einsatzbereich der modernen Echtzeitdatenverarbeitung im Energiesektor ist die Überwachung von Sensordaten und intelligenten Systemen, um eine Anomalie in dem Moment zu erkennen, in dem sie auftritt. Auf diese Weise können voraussichtliche technische Ausfälle an ihren ersten Anzeichen erkannt werden, ehe es zu einem größeren Schaden oder langem Stillstand kommen kann. Somit ist die Datenstromverarbeitung in Echtzeit ein wichtiges Tool des Predictive Maintenance.
Urban Mobility
Eine zentrale Herausforderung in städtischen Gebieten ist die Bewältigung des Verkehrsaufkommens. Insbesondere zu Stoßzeiten bilden sich lange Staus an wichtigen Knotenpunkten. Während diese Situation für Privatpersonen ein Ärgernis ist, kann sie für Lieferanten und Betreiber öffentlicher Verkehrsmittel enorme Kosten verursachen. Sie können ihre Fahrpläne nicht einhalten und lösen damit häufig eine Kette weiterer Verzögerungen im weiteren Ablaufplan aus.
Verkehrsdaten können mithilfe der Verkehrsteilnehmer sowie an Kontrollstationen erfasst werden. Zu den erfassbaren Informationen zählen etwa die aktuelle Position des Verkehrsteilnehmers und das Verkehrsaufkommen. Der Conlytics Data Stream Manager ermöglicht die Auswertung der Datenströme in Echtzeit, sodass die Information sofort zur Verfügung steht. Wer sich Daten auf diese Weise zunutze macht, kann beispielsweise eine Lieferverzögerung, die durch einen Stau verursacht wird, vorhersagen und eine entsprechende Umplanung einleiten. Einen Schritt früher setzt die Vorhersage von Staus auf Basis der Datenstromanalyse in Echtzeit an, um das betroffene Gebiet zu umfahren und somit einen Zeitverlust gering zu halten. Davon profitieren nicht nur die Unternehmen selbst, sondern auch die angespannte Verkehrssituation der belasteten Knotenpunkte kann auf diese Weise verbessert werden.
Smart Living
Modern ausgestattete Gebäude verfügen über Sensoren, die kontinuierlich Daten wie Temperatur, Luftfeuchtigkeit und Licht erfassen oder feststellen, ob eine Tür oder ein Fenster geöffnet ist. Weitere Daten aus externen Quellen, wie Wettermessungen, können ebenfalls hinzugezogen werden. Werden diese mithilfe der Datenstromanalyse kontinuierlich ausgewertet, kann die Haussteuerung automatisiert erfolgen. Beispielsweise kann der Eigentümer sofort über sein Smartphone benachrichtigt werden, wenn ein Kontaktverlust an einem Fenster festgestellt wird. Auf diese Weise kann die Person schneller reagieren und prüfen, ob es sich etwa um einen Einbruch oder einen Defekt handelt. Doch auch qualitative Anpassungen, beispielsweise die automatisierte Steuerung der Heizung auf Basis der Raumtemperatur, ist mithilfe der Datenstromverarbeitung von Live-Daten möglich. Das ermöglicht es, die Energie effizienter einzusetzen und das Wohlbefinden der Mitarbeiter im Büro oder der Familie zuhause zu verbessern.