Weidmüller bündelt sein Software-Knowhow
Software für die digitale Fabrik
Elektronikspezialist Weidmüller möchte die Anwender bei der digitalen Transformation unterstützen und bündelt dafür sein Knowhow im Bereich Industrial IoT und Machine-Learning in der »Weidmüller GTI Software«.
Ein flexibler und offener IIoT-Baukasten unterstützt Anwender bei der Digitalisierung (Bild: Weidmüller).
Mit »Weidmüller GTI Software« möchte das Unternehmen seinen Kunden einen starken Softwarepartner für Industrial-IoT-Lösungen an die Seite stellen. Der Schwerpunkt liege dabei auf der Entwicklung eines umfangreichen, durchgängigen Industrial-IoT-Softwareportfolios, das Anwender befähigen soll, IIoT-Software-Innovationen agil und einfach mit dem Low-Code-Prinzip umzusetzen. Statt zu programmieren werden die Softwarekomponenten einfach kombiniert und konfiguriert.
Low-Code-Technologie unterstützt bei der Digitalisierung
Aufgrund des Digitalisierungsdrucks und Fachkräftemangels stünden Unternehmen bei der Digitalisierung von Produkten und Prozessen vor großen Herausforderungen. No-Code- bzw. Low-Code-Technologien seien ein Ansatz, mit dem diese Herausforderungen gelöst werden können. Hier bietet Weidmüller einfach zu erstellende Softwarelösungen an, z. B. in den Bereichen HMI/Scada und Energiemanagement. Der Anspruch sei es, IIoT- und KI-Technologien intuitiv und einfach verwendbar zu machen und das verantwortliche Personal zu befähigen, eigenständig IIoT-Lösungen umzusetzen.
Das Angebot umfasst einen modularen Baukasten mit vielen Softwarekomponenten und vordefinierten Paketen, die sich flexibel, nahtlos und schnell zu individuellen Ende-zu-Ende-IIoT-Lösungen kombinieren lassen. Diese Baukastenphilosophie soll eine schnelle und effiziente Realisierung von IIoT-Projekten ermöglichen, von der einzelnen lokalen App bis hin zur skalierenden IIoT-Plattform-Lösung. Offene Schnittstellen erlauben die individuelle Weiterentwicklung. Der plattform- und hardwareunabhängige Softwarebaukasten soll alle Ebenen zur Realisierung von IIoT-Lösungen abdecken: von der Datenerfassung und Datenvorverarbeitung über die Datenkommunikation und Datenanalyse mittels künstlicher Intelligenz/Machine-Learning bis hin zur Optimierung der Business-Logik.
