Distanzmessung in der Fabrik: Wie SPS- und Data-Science-Teams einfach zusammenarbeiten können

SPSs (eng. PLC) werden seit Jahren zur Steuerung von Maschinen eingesetzt. Anhand einer existierenden ML-Anwendung und einem PLCnext-Soft-SPS-System geben wir einen Ausblick, wie Daten-Analyst:innen und SPS-Programmierer:innen auf dem gleichen System zusammenarbeiten können.

Die Anwendung wertet Bilder einer Kamera mittels EdgeTPU datenschutzkonform aus und stellt die berechneten Positionsdaten von Menschen und Objekten über eine Schnittstelle zur Verfügung. Mithilfe der Schnittstelle kann die SPS sowohl lokal als auch an Cloud-Instanzen angebunden werden. Das ermöglicht geringe Latenzen und Robustheit auf dem Shopfloor und die geballte Power des Cloud Computings für Data Science.

Vorkenntnisse

  • Grundlegendes Verständnis für IoT und Software-Entwicklung
  • Ansonsten sind keine besonderen Vorkenntnisse erforderlich

Lernziele

  • Anhand eines konkreten Anwendungsbeispiels vermitteln wir, wie die Zukunft aussieht, wenn eine KI die Daten direkt auf einem IoT-Gerät verarbeiten, auswerten und über Schnittstellen Ergebnisse weitergeben kann. Die Teilnehmenden lernen dadurch die Möglichkeiten kennen und zu bewerten

Speaker

 

Tom  Scholz
Tom Scholz ist IT-Consultant bei der codecentric AG und dualer Student für Wirtschaftsinformatik an der FOM Hochschule für Ökonomie & Management. Im Alltag als Consultant übernimmt er vielfältige Aufgaben sowohl in der Backend- als auch Frontend-Entwicklung und nutzt seinen breiten Erfahrungsschatz als Entwickler. Insbesondere Entwicklungen im Bereich IoT und Cloud Computing bereiten ihm Freude.

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