Technologische Basis

In mehr als 10 Jahren Forschung und Entwicklung an der Universität Oldenburg ist eine innovative Technologie entstanden, die die Umsetzung von Softwarelösungen für das Streaming Analytics einfacher und flexibler macht. In ihr sind über 150 Abschlussarbeiten (Diplom, Bachelor, Master) und mehr als 10 Dissertationen eingeflossen. In über 10 Forschungsprojekten war diese Technologie schon im Einsatz. Sie ist die Basis des Conlytics Data Stream Systems.

 

10+

Jahre F & E

150+

Abschlussarbeiten

10+

Dissertationen

10+

Forschungsprojekte

 

Digitale Technologien wie vernetzte Maschinen der Industrie 4.0, moderne Windkraftanlagen und Vorhersagesysteme, beispielsweise für den Straßenverkehr, erfassen permanent Informationen wie Sensorwerte, die Stärke des Winds oder das Verkehrsaufkommen an einer Kreuzung. Solche Daten können eine wichtige Grundlage für Entscheidungen darstellen – vorausgesetzt, Sie machen sich die Daten in Form von Auswertungen zugänglich. Die Sensordatenverarbeitung senkt Kosten, ermöglicht neue, innovative Produkte und führt zu höheren Umsätzen.

Die Datenstromanalyse mit unseren Softwarelösungen wertet die Daten in dem Moment aus, in dem sie entstehen, und stellt dem Anwender und Entscheider die Informationen zur Verfügung. Diese können etwa auf Computern visualisiert, im Archiv gespeichert oder automatisiert eine weitere Handlung einleiten, etwa einen Alarm auslösen. Wie Sie das Conlytics Data Stream System einsetzen, welche Daten Sie erfassen und verarbeiten und welche Handlungen automatisiert durch die Auswertungen eingeleitet werden, können Sie selbst entscheiden. Das Produkt passt sich Ihren Anforderungen an.

Die Flexibilität wird dadurch ermöglicht, dass die Lösung individuell aus verschiedenen Operatoren zusammengesetzt wird, die je nach Bedarf beliebig häufig verwendet werden können. Operatoren, die zur Verfügung stehen, sind unter anderem:

  • Datenzugriffsoperatoren: Anbindung beliebiger Datenquellen in unterschiedlichen Formaten.
  • Filteroperatoren: Relevante Daten werden aus der Masse herausgefiltert.
  • Transformationsoperatoren: Kennzahlen werden umgerechnet, beispielsweise von Zoll in Zentimeter.
  • Joinoperatoren: Elemente aus verschiedenen Datenströmen, etwa von zwei verschiedenen Sensoren, werden so zusammengefügt, dass sie anschließend dennoch zuzuordnen sind.
  • Aggregationsoperatoren: Berechnungen von Summen, Durchschnittswerten und vielen weiteren Aggregationen.
  • Fensteroperatoren: Das Verarbeiten von Werten in einem bestimmten Fenster, beispielsweise innerhalb der letzten Stunde oder die letzten zehn verfügbaren Werte.
  • Selbstlernende Operatoren: Intelligente Operatoren lernen eigenständig dazu und erkennen somit beispielsweise Anomalien in Ihren Daten (Künstliche Intelligenz).
  • und viele weitere …

100+

sofort nutzbare Operatoren

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