mar 27, 2017
Engineering recientemente inició una emocionante y nueva asociación con Siemens - una iniciativa beta con MindSphere, el recién liberado e innovador servicio de nube Siemens para la industria.
MindSphere es una plataforma de hosting de datos que permite conectar dispositivos y activos desde el piso de producción de un fabricante y almacenar de forma segura datos operativos que se han adquirido y transferido de estos activos industriales a MindSphere. MindSphere está diseñado explícitamente para conectar activos en plantas industriales en un ambiente de producción automatizado.
Actualmente, la plataforma está disponible como versión beta, lo cual se seguirá desarrollando de forma continua. El modelo de precio también está en fase beta. Siendo un duradero y confiable socio de solución de Siemens Automation, Engineering fue escogida para ser socio beta para la novel e innovadora tecnología de nube. El equipo de desarrollo de software de Engineering trabaja con Siemens MindSphere para desarrollar una aplicación para un cliente futuro que expondrá los datos directamente desde el hardware y estará completamente integrada con la sedApta Software Suite.
Los componentes clave de MindSphere son:
- Interfaces abiertas para conectar activos industriales – máquinas, plantas, o flotillas completas – de forma simple y segura
- Transferencia de datos segura y cifrada desde piso de producción a MindSphere
- Se pueden crear fácilmente aplicaciones y tableros individuales y así ponerse al servicio de necesidades específicas de los fabricantes
- Monitorear globalmente máquinas, plantas, y equipo de producción distribuidos
- Usar los datos operativos de activos de piso de producción para mantenimiento predictivo, gestión de datos de energía u optimización de recursos, empleando MindApps
Engineering espera entregar un resultado exitoso en este proyecto beta, estableciendo y expandiendo esta nueva y prometedora asociación con Siemens, así pudiendo aprovechar MindSphere para los clientes de manufactura, ayudándoles a administrar y analizar mejor sus datos de piso de producción en el futuro.
