Datenmodell Im "Asset Manager - Siemens MindSphere series Erste Schritte

5. MindConnect Nano/IoT2040 beginnt mit der Datenerfassung.
6. Die Zeitreihe kann im Fleet Manager angezeigt werden.
Visuelle Analyse von Assets mit Fleet Manager
1. Überwachen Sie Assets in verschiedenen Ansichten.
2. Überwachen Sie Aspects und Events.
3.5

Datenmodell im "Asset Manager"

In diesem Kapitel wird das Datenmodell von Asset Manager in MindSphere beschrieben.
Das Datenmodell zeigt Ihnen, welche Prozesse erforderlich sind, um Ihre Asset-Daten in
MindSphere zu verbinden und zu nutzen.
Definition Asset
Ein Asset ist eine digitale Darstellung einer Maschine oder eines Automatisierungssystems
mit einem oder mehreren mit MindSphere verbundenen Automatisierungsgeräten (z. B.
PLC).
Die Datenerfassung und Datenbereitstellung mit MindSphere beruht auf sogenannten
(virtuellen) Assets. Ein Asset kann ein beliebiges Element sein, z. B. eine Pumpe, ein Motor,
ein PLC, eine komplette Werkzeugmaschine, eine Produktionslinie, ein Roboter, ein Kran,
ein Fahrzeug, eine Windturbine usw., um nur einige Beispiele zu nennen. Die Daten, die ein
Asset beschreiben, werden erfasst und an MindSphere übermittelt. Diese Daten werden
dann für die weitere Verarbeitung und Auswertung verfügbar gemacht.
Definition Aspect
Aspects sind ein Datenmodellierungsmechanismus für Assets. Aspects gruppieren
zugehörige Datenpunkte basierend auf deren logischer Zuordnung. Beispiel: Das
Pumpenaggregat hat einen Aspect, z. B. "Energieverbrauch", der die Datenpunkte
"Leistung", "Strom", "Spannung" usw. enthält. Der Aspect wird in Asset Manager definiert
und sein Name kann frei gewählt werden, sollte jedoch eine Verbindung zu Datenpunkten
und ein physisches Asset haben. Ein Aspect kann aus mehreren Variablen bestehen.
Getting Connected to MindSphere
Getting Started, 08/2019, V1801.Aug/2019.1
3.5 Datenmodell im "Asset Manager"
Einführung
17