Neuigkeiten & Deep Dives zum industriellen Internet der Dinge
Der Blog wird von Mitarbeiter*innen und Freund*innen von Alpamayo betrieben. Hier werden Konzepte des Industrial Internet of Things verständlich erklärt und Erfahrungen, Ideen sowie Best Practices ausgetauscht.
Die Brücke bauen — Wie du dein ERP-System mit einem Unified Namespace verbindest
Die meisten Unternehmen schaffen es, Maschinen an einen UNS anzubinden. Die eigentliche Herausforderung? ERP-Daten ins Spiel zu bringen. So baust du diese Brücke, ohne deine transaktionalen Systeme zu gefährden.
Sichere Fernwartung für Maschinen — Mit Headscale und WireGuard
Wie wir Edge-Geräte weltweit sicher erreichbar machen — ohne offene Ports, ohne Cloud-Abhängigkeit.
Du hast Angst vor dem Vendor Lock‑In? Versuche es mal mit dem „Partner Lock‑In“
Warum Partner‑Lock‑In oft pragmatischer ist als Eigenentwicklung – mit drei Leitfragen zur Evaluierung und Fokus auf Differentiatoren.
Was ist eigentlich ein Unified Namespace?
Durch ein zentrales Datendrehkreuz löst der UNS gleich mehrerlei Probleme herkömmlicher Datenarchitekturen, schafft Transparenz und Vorraussetzungen für Industrie 4.0 und den Einsatz von KI in der Fertigung.
Was ist eigentlich ein “Historian”?
Das Langzeitgedächtnis der Produktion ist die Vorraussetzung, um wirkungsvolle Ursachenanalyse zu betreiben, Muster zu erkennen und eigene KI-Modelle einzusetzen. So lässt er sich mit Open Source Technologien realisieren?
Design und Umsetzung einer offenen Datenarchitektur in mehreren Stahlwerken
Health‑Check‑Plattform für Pfannenschieber – Datenintegration, digitale Zwillinge und KI in der Stahlproduktion.
Künstliche Intelligenz im Stahlwerk – Wie RHI Magnesitas Health‑Check‑Plattform Instandhaltungsprozesse optimiert
Datenbasierte Überwachung von Pfannenschiebersystemen – Sensordaten, Produktionsinformationen und KI für planbare Wartung.
3 + 1 lessons learned from running TimeGPT on machine data
We tested a timeseries foundation model on real industrial sensor data. Here’s what worked, what didn’t, and why forecasting isn’t a silver bullet for shop‑floor analytics.
