SWMS IoT

SWMS IoT

Daten aus heterogenen Systemen zentral erfassen und visualisieren

Viele industrielle Anlagen und Messpunkte sprechen unterschiedliche "Sprachen": MODBUS, OPC‑UA, MQTT, REST oder proprietäre Formate. Daten liegen in Silos, Analysen sind mühselig, und proprietäre Systeme verhindern den Zugriff auf Rohdaten. SWMS IoT schafft eine offene Datendrehscheibe: Über einen zentralen MQTT‑Broker verbinden Sie Maschinen, Sensoren und Software, speichern alle Daten in einer leistungsfähigen Zeitreihen‑Datenbank und visualisieren sie flexibel in Grafana oder Jupyter. Voller Zugriff – kein Vendor‑Lock‑in.

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Problemraum

Problemraum: Warum industrielle Datenintegration so oft scheitert

In vielen Unternehmen sieht die Realität so aus:

  • Inkompatible Schnittstellen: Viele Maschinen und Sensoren sprechen eigene Protokolle (MODBUS, OPC‑UA, REST API), sodass Daten nicht zentral zusammengeführt werden können.
  • Vendor‑Lock‑in & geschlossene Systeme: Proprietäre Plattformen schränken den Zugriff auf Rohdaten ein, Anpassungen sind teuer und zeitaufwändig.
  • Manuelle Datenerfassung: Excel‑Sheets, CSV‑Exports und lokale Speicherinseln führen zu Inkonsistenzen und fehlender Transparenz.
  • Fehlende Echtzeit‑Informationen: Betriebs‑ und Wartungsteams reagieren spät auf Anomalien, weil zentrale Dashboards und Alarmierungen fehlen.
  • Hoher Integrationsaufwand: Jede neue Anlage erfordert eine individuelle Integration und verlängert Projektlaufzeiten.

Das Ergebnis:

  • Ungeahnte Potenziale wie Predictive Maintenance, Energie‑Optimierung oder Prozess‑Monitoring bleiben ungenutzt.

Unser Ansatz

Die Lösung: SWMS IoT – die universelle Datendrehscheibe für Ihre Anlagen

SWMS IoT verbindet heterogene Protokolle, offene Open‑Source‑Komponenten und flexible Deployment‑Optionen in einem System. Der Kern bildet ein MQTT‑Broker, der Daten aus MODBUS‑Geräten, OPC‑UA‑Servern, REST‑APIs und weiteren Formaten sammelt. Diese werden in einer skalierbaren Zeitreihen‑Datenbank gespeichert und können in Grafana‑Dashboards visualisiert oder per Jupyter analysiert werden.

Sie behalten jederzeit die volle Kontrolle über Ihre Daten – on‑premises oder in der Cloud.

Features

Funktionen im Überblick

Wählen Sie ein Thema rechts aus – links sehen Sie die Details.

Feature 1

Universelle Schnittstellen

Unterstützt MODBUS, OPC‑UA, MQTT, REST – weitere Formate können jederzeit integriert werden.

  • Zentrale Erfassung über einen MQTT‑Broker
  • Einfache Anbindung von Legacy‑Geräten über Gateways

Ergebnis: Sie verknüpfen alle Anlagen und Sensoren in einem System – ohne lange Integrationsprojekte.

Zielgruppe

Für wen ist SWMS IoT geeignet?

  • Maschinenbauunternehmen
  • Umweltmessungen und Windgutachten
  • Technikums- und Laborbetriebe
  • Instandhaltungs- und Serviceteams
  • Anlagenüberwachung in der Prozess- und Verfahrenstechnik

Unternehmen, die:

  • Daten aus unterschiedlichen Protokollen integrieren müssen
  • Offene, erweiterbare Architekturen bevorzugen
  • Ihre Datenhoheit behalten möchten

Einsatz

Typische Einsatzszenarien

  • Automatisierter Import von Kundenbestellungen (ORDERS)
  • Bestellbestätigungen und Lieferavise (ORDERRES, DESADV)
  • Automatische Rechnungserstellung (INVOICE)
  • Anbindung von Marktplätzen wie Amazon Business
  • Transformation zwischen verschiedenen ERP‑Formaten

Offene Fragen

Warum keine proprietäre IoT-Plattform?

SWMS IoT setzt auf offene, standardisierte Komponenten.

Die Vorteile:

  • Offener Zugriff auf alle Daten
  • Kein Vendor-Lock-in
  • Frei wählbare Hardware und Betriebssysteme (Docker, Kubernetes, Linux, Windows)
  • Skalierbar von Embedded Devices bis zu Serverfarmen
  • Integration von Data-Science-Werkzeugen wie Jupyter

Proprietäre Plattformen dagegen schließen Sie ein.

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IoT‑Datenintegration in der Industrie – Leitfaden von der Schnittstelle bis zum Dashboard

Enthalten:

  • Entscheidungsleitfaden: Welche Protokolle & Schnittstellen wann sinnvoll sind
  • Typische Fehler bei Einführung und Betrieb
  • Beispiele aus Maschinenbau, Umwelttechnik und Laborbetrieb
  • Checklisten für Pilotprojekte und Skalierung
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