Datenerfassung
Industrielle Datenerfassung ist der erste und grundlegende Schritt jedes IoT-Projekts. Sie beschreibt das direkte Erfassen von Messwerten, Zuständen und Prozessparametern – an Maschinen, Sensoren, Steuerungen und Anlagen.
Datenerfassung endet an dem Punkt, an dem der Sensor oder die Steuerung den Messwert bereitstellt – zum Beispiel Temperatur, Druck oder Energieverbrauch. Was danach passiert, übernehmen die nächsten Bausteine: Vorverarbeitung, Übertragung, Analyse.
Moderne Datenerfassung funktioniert auch bei älteren Maschinen aus den 1980er- oder 1990er-Jahren – durch Nachrüstlösungen (Retrofit) mit smarten Sensoren und Gateways. So werden selbst Bestandsanlagen IIoT-fähig, ohne Eingriff in die bestehende Steuerung.
Was lässt sich konkret erfassen?
Unsere Partner erfassen diese Datenquellen in realen IIoT-Projekten – praxiserprobt und skalierbar.
Sensordaten
Smarte Sensoren messen Temperatur, Vibration, Luftqualität oder Verbrauch – drahtgebunden über IO-Link oder drahtlos über LoRaWAN und Modbus.
Steuerungsdaten
SPS und IPC werden herstellerübergreifend angebunden. Über OPC UA oder OPC UA over MQTT fließen Daten sicher und bidirektional in Cloud- oder Edge-Systeme.
Produktdaten
Seriennummern, Materialchargen oder CO₂-Fußabdrücke werden direkt aus der Fertigung erfasst – über RFID, digitale Typenschilder oder QR-Codes.
Retrofit bestehender Anlagen
Maschinen aus den 1980er- und 1990er-Jahren werden mit nachgerüsteten Sensoren und Gateways IIoT-fähig gemacht – ohne Eingriff in die Steuerung.
Arbeiterdaten
Mobile Geräte, Wearables und AR-Brillen erfassen Bewegungen, Arbeitsschritte und Positionen von Frontline Workern in Echtzeit.
Material-Handling-Daten
Füllstände, Entnahmen und Behälterbewegungen werden direkt an der Quelle erfasst – für automatisierte Nachbestellungen und transparente Lagerprozesse.
Wo scheitern Unternehmen bei der Datenerfassung?
In der industriellen Praxis sind diese Hürden am häufigsten – unabhängig von Branche oder Unternehmensgröße.
Heterogene Maschinenparks
Maschinen unterschiedlichen Alters und verschiedener Hersteller sprechen unterschiedliche Protokolle. Eine einheitliche Datenerfassung ist ohne Standardisierung kaum möglich.
Kein direkter Zugang zur Steuerung
Viele Anlagen erlauben keinen direkten Datenzugriff auf SPS-Ebene – sei es aus Sicherheitsgründen oder weil die Schnittstellen fehlen.
Manuelle Datenerfassung als Kostentreiber
Produktionsdaten werden noch manuell per Strichliste oder Excel erfasst. Das kostet Zeit, ist fehleranfällig und liefert keine Echtzeitinformation.
Retrofit ohne Produktionsstopp
Ältere Maschinen nachzurüsten, ohne den laufenden Betrieb zu unterbrechen, ist technisch und organisatorisch anspruchsvoll.
Datenqualität und Konsistenz
Erfasste Rohdaten sind oft unstrukturiert, unvollständig oder inkonsistent – und damit für Analysen direkt unbrauchbar.
Was bringt strukturierte Datenerfassung konkret?
Unternehmen aus unserem Netzwerk erzielen mit praxiserprobter Datenerfassung messbare Ergebnisse.
Echtzeiteinblick in die Produktion
Maschinen- und Prozessdaten stehen sofort zur Verfügung – die Grundlage für schnelle Entscheidungen und automatisierte Reaktionen.
Basis für alle weiteren Digitalisierungsschritte
Ohne saubere Datenerfassung kein Condition Monitoring, keine Predictive Maintenance, keine KI-Analyse. Datenerfassung ist der notwendige erste Schritt.
Standardisierte Kommunikation
OPC UA, MQTT und IO-Link verbinden Maschinen unterschiedlicher Hersteller und Generationen zu einem konsistenten Datenstrom.
Retrofit ohne Neuinvestition
Bestehende Anlagen werden IIoT-fähig gemacht, ohne sie austauschen zu müssen – das schützt Investitionen und verkürzt den ROI-Zeitraum erheblich.
Höhere Datenqualität durch Automatisierung
Automatische Erfassung eliminiert manuelle Fehler und liefert konsistente, zuverlässige Datenpunkte für Analysen und Berichte.
Skalierbar von einem Sensor bis zur gesamten Flotte
Datenerfassungslösungen aus unserem Netzwerk starten klein und wachsen mit – von der ersten Maschine bis zum standortübergreifenden Rollout.
Unsere Experten für Datenerfassung
Diese Unternehmen setzen Datenerfassung erfolgreich ein.
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